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[diderot] Diff of /branches/charisee/src/compiler/basis/basis-vars.sml
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Diff of /branches/charisee/src/compiler/basis/basis-vars.sml

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trunk/src/basis/basis-vars.sml revision 83, Wed May 26 18:50:44 2010 UTC trunk/src/compiler/basis/basis-vars.sml revision 1295, Thu Jun 9 06:42:54 2011 UTC
# Line 1  Line 1 
1  (* basis-vars.sml  (* basis-vars.sml
2   *   *
3   * COPYRIGHT (c) 2010 The Diderot Project (http://diderot.cs.uchicago.edu)   * COPYRIGHT (c) 2010 The Diderot Project (http://diderot-language.cs.uchicago.edu)
4   * All rights reserved.   * All rights reserved.
5   *   *
6   * This module defines the AST variables for the built in operators and functions.   * This module defines the AST variables for the built in operators and functions.
# Line 21  Line 21 
21    
22      (* short names for kinds *)      (* short names for kinds *)
23        val TK : unit -> Ty.meta_var = Ty.TYPE o MV.newTyVar        val TK : unit -> Ty.meta_var = Ty.TYPE o MV.newTyVar
24        fun DK () = Ty.DIFF(MV.newDiffVar 0)        fun DK () : Ty.meta_var = Ty.DIFF(MV.newDiffVar 0)
25        val SK : unit -> Ty.meta_var = Ty.SHAPE o MV.newShapeVar        val SK : unit -> Ty.meta_var = Ty.SHAPE o MV.newShapeVar
26        val NK : unit -> Ty.meta_var = Ty.DIM o MV.newDimVar        val NK : unit -> Ty.meta_var = Ty.DIM o MV.newDimVar
27    
# Line 39  Line 39 
39    
40        fun field (k, d, dd) = Ty.T_Field{diff=k, dim=d, shape=dd}        fun field (k, d, dd) = Ty.T_Field{diff=k, dim=d, shape=dd}
41        fun tensor ds = Ty.T_Tensor(Ty.Shape ds)        fun tensor ds = Ty.T_Tensor(Ty.Shape ds)
42          fun matrix d = tensor[d,d]
43    
44        fun monoVar (name, ty) = Var.new (name, AST.BasisVar, ty)        fun monoVar (name, ty) = Var.new (name, AST.BasisVar, ty)
45        fun polyVar (name, scheme) = Var.newPoly (name, AST.BasisVar, scheme)        fun polyVar (name, scheme) = Var.newPoly (name, AST.BasisVar, scheme)
# Line 54  Line 55 
55     *    b  -- bool     *    b  -- bool
56     *    r  -- real (tensor[])     *    r  -- real (tensor[])
57     *    t  -- tensor[shape]     *    t  -- tensor[shape]
58       *    f  -- field#k(d)[shape]
59     *)     *)
60    
61      val add_ii = monoVar(N.op_add, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)      val add_ii = monoVar(N.op_add, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)
# Line 62  Line 64 
64              in              in
65                [t, t] --> t                [t, t] --> t
66              end))              end))
67        val add_ff = polyVar(N.op_add, all([DK,NK,SK],
68              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
69                val t = Ty.T_Field{diff = Ty.DiffVar(k, 0), dim = Ty.DimVar d, shape = Ty.ShapeVar dd}
70                in
71                  [t, t] --> t
72                end))
73    
74      val sub_ii = monoVar(N.op_sub, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)      val sub_ii = monoVar(N.op_sub, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)
75      val sub_tt = polyVar(N.op_sub, all([SK], fn [Ty.SHAPE dd] => let      val sub_tt = polyVar(N.op_sub, all([SK], fn [Ty.SHAPE dd] => let
# Line 69  Line 77 
77              in              in
78                [t, t] --> t                [t, t] --> t
79              end))              end))
80        val sub_ff = polyVar(N.op_sub, all([DK,NK,SK],
81              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
82                val t = Ty.T_Field{diff = Ty.DiffVar(k, 0), dim = Ty.DimVar d, shape = Ty.ShapeVar dd}
83                in
84                  [t, t] --> t
85                end))
86    
87    (* note that we assume that operators are tested in the order defined here, so that mul_rr    (* note that we assume that operators are tested in the order defined here, so that mul_rr
88     * takes precedence over mul_rt and mul_tr!     * takes precedence over mul_rt and mul_tr!
# Line 85  Line 99 
99              in              in
100                [t, Ty.realTy] --> t                [t, Ty.realTy] --> t
101              end))              end))
102        val mul_rf = polyVar(N.op_mul, all([DK,NK,SK],
103              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
104                val t = Ty.T_Field{diff = Ty.DiffVar(k, 0), dim = Ty.DimVar d, shape = Ty.ShapeVar dd}
105                in
106                  [Ty.realTy, t] --> t
107                end))
108        val mul_fr = polyVar(N.op_mul, all([DK,NK,SK],
109              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
110                val t = Ty.T_Field{diff = Ty.DiffVar(k, 0), dim = Ty.DimVar d, shape = Ty.ShapeVar dd}
111                in
112                  [t, Ty.realTy] --> t
113                end))
114    
115      val div_ii = monoVar(N.op_div, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)      val div_ii = monoVar(N.op_div, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Int)
116      val div_rr = monoVar(N.op_div, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)      val div_rr = monoVar(N.op_div, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
# Line 93  Line 119 
119              in              in
120                [t, Ty.realTy] --> t                [t, Ty.realTy] --> t
121              end))              end))
122        val div_fr = polyVar(N.op_div, all([DK,NK,SK],
123              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
124                val t = Ty.T_Field{diff = Ty.DiffVar(k, 0), dim = Ty.DimVar d, shape = Ty.ShapeVar dd}
125                in
126                  [t, Ty.realTy] --> t
127                end))
128    
129      (* exponentiation; we distinguish between integer and real exponents to allow x^2 to be compiled
130       * as x*x.
131       *)
132        val exp_ri = monoVar(N.op_exp, [Ty.realTy, Ty.T_Int] --> Ty.realTy)
133        val exp_rr = monoVar(N.op_exp, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
134    
135        val convolve_vk = polyVar (N.op_convolve, all([DK, NK, SK],
136                fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
137                    val k = Ty.DiffVar(k, 0)
138                    val d = Ty.DimVar d
139                    val dd = Ty.ShapeVar dd
140                    in
141                      [Ty.T_Image{dim=d, shape=dd}, Ty.T_Kernel k]
142                        --> field(k, d, dd)
143                    end))
144        val convolve_kv = polyVar (N.op_convolve, all([DK, NK, SK],
145                fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
146                    val k = Ty.DiffVar(k, 0)
147                    val d = Ty.DimVar d
148                    val dd = Ty.ShapeVar dd
149                    in
150                      [Ty.T_Kernel k, Ty.T_Image{dim=d, shape=dd}]
151                        --> field(k, d, dd)
152                    end))
153    
154      val lt_ii = monoVar(N.op_lt, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Bool)      val lt_ii = monoVar(N.op_lt, [Ty.T_Int, Ty.T_Int] --> Ty.T_Bool)
155      val lt_rr = monoVar(N.op_lt, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.T_Bool)      val lt_rr = monoVar(N.op_lt, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.T_Bool)
# Line 129  Line 186 
186                  [field(k, d, dd)] --> field(k, d, dd)                  [field(k, d, dd)] --> field(k, d, dd)
187                end))                end))
188    
189      (* clamp is overloaded at scalars and vectors *)
190        val clamp_rrr = monoVar(N.fn_clamp, [Ty.realTy, Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
191        val clamp_vvv = polyVar (N.fn_clamp, allNK(fn tv => let
192              val t = tensor[Ty.DimVar tv]
193              in
194                [t, t, t] --> t
195              end))
196    
197        val lerp3 = polyVar(N.fn_lerp, all([SK],
198              fn [Ty.SHAPE dd] => let
199                  val t = Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar dd)
200                  in
201                    [t, t, Ty.realTy] --> t
202                  end))
203        val lerp5 = polyVar(N.fn_lerp, all([SK],
204              fn [Ty.SHAPE dd] => let
205                  val t = Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar dd)
206                  in
207                    [t, t, Ty.realTy, Ty.realTy, Ty.realTy] --> t
208                  end))
209    
210    (***** non-overloaded operators, etc. *****)    (***** non-overloaded operators, etc. *****)
211    
# Line 148  Line 225 
225                val d = Ty.DimVar d                val d = Ty.DimVar d
226                val dd = Ty.ShapeVar dd                val dd = Ty.ShapeVar dd
227                in                in
228                  [field(k0, d, dd), tensor[d]]                  [field(k0, d, dd)]
229                    --> field(km1, d, Ty.ShapeExt(dd, d))                    --> field(km1, d, Ty.ShapeExt(dd, d))
230                end))                end))
231    
# Line 157  Line 234 
234    
235      val op_not = monoVar (N.op_not, [Ty.T_Bool] --> Ty.T_Bool)      val op_not = monoVar (N.op_not, [Ty.T_Bool] --> Ty.T_Bool)
236    
   
237    (* functions *)    (* functions *)
238      val fn_CL = polyVar (N.fn_CL, ty([tensor[N3, N3]] --> Ty.vec3Ty))      val fn_atan2 = monoVar (N.fn_atan2, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
239    
240        val fn_CL = monoVar (N.fn_CL, [tensor[N3, N3]] --> Ty.realTy)
241    
242    (* the following is depreciated in favor of the infix operator *)
243      val fn_convolve = polyVar (N.fn_convolve, all([DK, NK, SK],      val fn_convolve = polyVar (N.fn_convolve, all([DK, NK, SK],
244              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
245                  val k = Ty.DiffVar(k, 0)                  val k = Ty.DiffVar(k, 0)
# Line 171  Line 250 
250                      --> field(k, d, dd)                      --> field(k, d, dd)
251                  end))                  end))
252    
253      val fn_cos = polyVar (N.fn_cos, ty([Ty.realTy] --> Ty.realTy))      val fn_cos = monoVar (N.fn_cos, [Ty.realTy] --> Ty.realTy)
254    
255      val fn_dot = polyVar (N.fn_dot, allNK(fn tv => [tensor[Ty.DimVar tv]] --> tensor[Ty.DimVar tv]))      local
256          val crossTy = let
257                val t = tensor[N3]
258                in
259                  [t, t] --> t
260                end
261        in
262        val op_cross = monoVar (N.op_cross, crossTy)
263        val fn_cross = monoVar (N.fn_cross, crossTy)
264        end
265    
266      (* the depriciated 'dot' function *)
267        val fn_dot = polyVar (N.fn_dot, allNK(fn tv => let
268              val t = tensor[Ty.DimVar tv]
269              in
270                [t, t] --> Ty.realTy
271              end))
272    
273      (* the inner product operator (including dot product) is treated as a special case in the
274       * typechecker.  It is not included in the basis environment, but we define its type scheme
275       * here.  There is an implicit constraint on its type to have the following scheme:
276       *
277       *     ALL[sigma1, d1, sigma2] . tensor[sigma1, d1] * tensor[d1, sigma2] -> tensor[sigma1, sigma2]
278       *)
279        val op_inner = polyVar (N.op_dot, all([SK, SK, SK],
280                fn [Ty.SHAPE s1, Ty.SHAPE s2, Ty.SHAPE s3] =>
281                    [Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar s1), Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar s2)]
282                      --> Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar s3)))
283    
284      (* Eigenvalues of a matrix *)
285        val fn_evals = polyVar (N.fn_trace, all([NK],
286                fn [Ty.DIM d] => let
287                    val d = Ty.DimVar d
288                    in
289                      [matrix d] --> Ty.T_Sequence(Ty.realTy, d)
290                    end))
291    
292      (* Eigenvectors of a matrix *)
293        val fn_evecs = polyVar (N.fn_trace, all([NK],
294                fn [Ty.DIM d] => let
295                    val d = Ty.DimVar d
296                    in
297                      [matrix d] --> Ty.T_Sequence(tensor[d], d)
298                    end))
299    
300      val fn_inside = polyVar (N.fn_inside,       all([DK, NK, SK],      val fn_inside = polyVar (N.fn_inside,       all([DK, NK, SK],
301              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let              fn [Ty.DIFF k, Ty.DIM d, Ty.SHAPE dd] => let
# Line 193  Line 315 
315                    [Ty.T_String] --> Ty.T_Image{dim=d, shape=dd}                    [Ty.T_String] --> Ty.T_Image{dim=d, shape=dd}
316                  end))                  end))
317    
318        val fn_max = monoVar (N.fn_max, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
319        val fn_min = monoVar (N.fn_min, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
320    
321      val fn_modulate = polyVar (N.fn_modulate, all([NK],      val fn_modulate = polyVar (N.fn_modulate, all([NK],
322              fn [Ty.DIM d] => let              fn [Ty.DIM d] => let
323                  val t = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d])                  val t = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d])
# Line 200  Line 325 
325                    [t, t] --> t                    [t, t] --> t
326                  end))                  end))
327    
328      val fn_pow = polyVar (N.fn_pow, ty([Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy))      val fn_normalize = polyVar (N.fn_normalize, all([NK],
329                fn [Ty.DIM d] => let
330                    val t = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d])
331                    in
332                      [t] --> t
333                    end))
334    
335      (* outer product *)
336        local
337          fun mkOuter [Ty.DIM d1, Ty.DIM d2] = let
338                val vt1 = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d1])
339                val vt2 = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d2])
340                val mt = Ty.T_Tensor(Ty.Shape[Ty.DimVar d1, Ty.DimVar d2])
341                in
342                  [vt1, vt2] --> mt
343                end
344        in
345        val fn_outer = polyVar (N.fn_outer, all([NK, NK], mkOuter))
346        val op_outer = polyVar (N.op_outer, all([NK, NK], mkOuter))
347        end
348    
349  (*      val fn_pow = monoVar (N.fn_pow, [Ty.realTy, Ty.realTy] --> Ty.realTy)
     val fn_principleEvec = Atom.atom "principleEvec"  
 *)  
350    
351      val fn_sin = polyVar (N.fn_sin, ty([Ty.realTy] --> Ty.realTy))      val fn_principleEvec = polyVar (N.fn_principleEvec, all([NK],
352                fn [Ty.DIM d] => let
353                    val d = Ty.DimVar d
354                    in
355                      [matrix d] --> tensor[d]
356                    end))
357    
358        val fn_sin = monoVar (N.fn_sin, [Ty.realTy] --> Ty.realTy)
359    
360        val fn_sqrt = monoVar (N.fn_sqrt, [Ty.realTy] --> Ty.realTy)
361    
362        val fn_tan = monoVar (N.fn_tan, [Ty.realTy] --> Ty.realTy)
363    
364        val fn_trace = polyVar (N.fn_trace, all([NK],
365                fn [Ty.DIM d] => let
366                    val d = Ty.DimVar d
367                    in
368                      [matrix d] --> Ty.realTy
369                    end))
370    
371    (* kernels *)    (* kernels *)
372    (* FIXME: we should really get the continuity info from the kernels themselves *)
373      val kn_bspln3 = monoVar (N.kn_bspln3, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 2))      val kn_bspln3 = monoVar (N.kn_bspln3, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 2))
374        val kn_bspln5 = monoVar (N.kn_bspln5, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 4))
375        val kn_ctmr = monoVar (N.kn_ctmr, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 1))
376      val kn_tent = monoVar (N.kn_tent, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 0))      val kn_tent = monoVar (N.kn_tent, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 0))
377      (* kernels with false claims of differentiability, for pedagogy *)
378        val kn_c1tent = monoVar (N.kn_c1tent, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 1))
379        val kn_c2ctmr = monoVar (N.kn_c2ctmr, Ty.T_Kernel(Ty.DiffConst 2))
380    
381      (***** internal variables *****)
382    
383      (* integer to real conversion *)
384        val i2r = monoVar (Atom.atom "$i2r", [Ty.T_Int] --> Ty.realTy)
385    
386      (* identity matrix *)
387        val identity = polyVar (Atom.atom "$id", allNK (fn dv => [] --> matrix(Ty.DimVar dv)))
388    
389    (* internal variables *)    (* zero tensor *)
390      val i2r = monoVar (Atom.atom "$i2r", [Ty.T_Int] --> Ty.realTy)      (* integer to real conversion *)      val zero = polyVar (Atom.atom "$zero", all ([SK],
391                fn [Ty.SHAPE dd] => [] --> Ty.T_Tensor(Ty.ShapeVar dd)))
392    
393      end (* local *)      end (* local *)
394    end    end

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