最近の質問に対する @Babouの回答は、データフロー分析の同等性（推論または証明できる事実と推論アルゴリズムを実行する時間の複雑さの両方の観点から）に関する論文を読んだことを思い出します、抽象解釈、および型推論。
一部のサブケース（フォワードコンテキスト依存の手続き間データフロー分析と抽象的な解釈の間など）では、同等性は私には比較的明白ですが、他の比較については問題がより微妙に思えます。たとえば、Hindley-Milner型推論を使用して、フロー依存のデータフロー分析で証明できるいくつかのプロパティを証明する方法を理解できません。
データフロー分析、抽象的な解釈、および型推論の間の同等性（または違い）について議論している独創的なリファレンスは何ですか？
回答:
データフロー分析と型推論は、抽象的な解釈の具体的な例です。
データフロー分析と抽象的な解釈は、どちらもフィックスポイントの計算に関するものであるため、似ています。データフロー分析には、通常、終了を確実にする有限高さの抽象ドメインがあります。一般に、抽象解釈はそのような抽象ドメインを想定していません。無限の高さのドメインを扱うために、抽象的な解釈は拡大と縮小のテクニックを使用します。
型推論は、固定小数点の計算にも関係していることがわかりますが、それは明白なimoではありません。以下は、型が抽象的な解釈であることを明示的に示す論文です。基本的に、型はプログラムの具体的なセマンティクスの抽象化と見なされます。たとえば、Hindley-Milner型システムでは、型の抽象領域は高さが無限であり、統一を使用して（最も一般的な）型を計算すると、（非常に不正確な）拡大演算が本質的に実行されます。
これらの3つのアプローチとその関連性について学ぶのに適した場所は、ニールソン、ニールソン、ハンキンによる「プログラム分析の原則」の本です。
データフロー分析、抽象解釈、型推論は同じものだと言っても間違いだと思います。多くの類似点があり、おそらく予想を超えるかもしれませんが、3つは異なるコミュニティで発生したことを考えると、多くの相違点もあります。
基本的には同じだと思います。彼らは当初、異なる目標を持っていて、さまざまなコンピューターサイエンス派によって造られました。
データフロー分析は、コンパイラエンジニアリング派閥から来て、彼らの最適化アルゴリズムについて話したり、それらの複雑さの上限を証明したりしています。
抽象的な解釈は、コンピュータサイエンスの正式な数学的分野に由来します。これはさらに正確なバージョンであり、正確さへの関心が高く、実際のコンパイラの作成にはあまり関心がありません。
型推論は、関数型プログラミングの学問分野に由来します。関数型プログラミングは当初、コンパイラーを使ってクールなことを行うためのツールでした。次に、型は単に "int"や "float"だけでなく、従来のデータフロー分析のような他の要素にもなり得るという考えが浮かび上がりました。