Link 在计算模型、计算机系统架构和编程范例之间
Link between models of computation, computer system architectures and programming paradigms
我已经阅读了一段时间有关这些主题的内容，并且可能已经了解了一些内容。但我对一些联系感到困惑：
我。图灵机（准确地说是 RAM 模型）和命令式编程
Lambda 微积分和函数式编程
二。 Von Nueman 系统架构和命令式编程
我几乎在 (i) 中获得了连接，但在 (ii) 中却一无所获。
但是，从Turing lecture of Backus来看，我觉得两者之间有一些link。在很多地方我什至看到命令式范式写成'Von Nueman Paradigm'。那么，冯诺依曼系统架构是否以某种方式帮助了命令式语言的发展，如果我们遵循其他一些系统架构（比如霍华德架构），情况会有所不同吗？
您链接的 Backus 论文直接解决了这个问题（强调我的）：
…we can crudely characterize
three classes of models for computing systems…
2.2.1 Simple operational models. Examples: Turing
machines, various automata. …
2.2.2 Applicative models. Examples: Church's
lambda calculus [5], Curry's system of combinators [6],
pure Lisp [17], functional programming systems described
in this paper. Foundations: concise and useful.
History sensitivity: no storage, not history sensitive. Semantics:
reduction semantics, no states. Program clarity:
programs can be clear and conceptually useful.
2.2.3 Von Neumann models. Examples: von Neumann
computers, conventional programming languages.
Foundations: complex, bulky, not useful. History sensitivity:
have storage, are history sensitive. Semantics: state
transition with complex states. Program clarity: programs
can be moderately clear, are not very useful conceptually.
The above classification is admittedly crude and
debatable.
如果我能进一步提炼这个：
- 冯诺依曼架构允许（程序员编写的）指令更新内存（即改变状态）。
- 函数式编程没有可变状态的概念。
FP 语言，例如Haskell，当前 编译 为在冯·诺依曼计算机上执行的命令式机器代码。函数式程序员通常会避免考虑在一定程度上改变内存，而更喜欢编译器来解决这部分问题。
一种看待这个问题的方法是，FP 语言提供了对冯诺依曼体系结构物理管道的完全抽象。但是，这确实回避了一个问题，即根本上 不同的 架构是否更适合函数式语言。
这将我们带到：the Reduceron。当前形式的 Reduceron 是现场可编程门阵列 (FPGA)，它展示了为 FP 评估量身定制的物理机器可能具有的潜在优势。
简而言之，Reduceron 采用函数式程序（函数应用程序的无状态图），并将其分解为大量并行函数应用程序的集合。然后它在输入数据上运行这些并行应用程序。
它可以使整个程序并行化，因为在 FP 中，何时执行函数应用程序通常无关紧要，因为没有可变状态，因此不可能比赛条件。唯一可能的延迟是在依赖可用性方面——你有没有输入。如果这样做，将输入提供给函数总是安全的。
现在，据我了解（在这里我有点偏执），FPGA 是一种相对便宜的方式，可以让研究人员了解这些想法在物理世界中的表现如何。而不是设计和印刷集成电路，然后从例如Intel 或 AMD，院士们可以在单个现成的 FPGA 上编写门阵列（同样，如果我理解正确的话——我不是硬件专家）。
初步结果看起来很有希望！但在实践中，我们并没有看到硬件制造商涌向为 FP 语言实际推出全新的芯片系列。现有的知识、基础设施和对像英特尔 CPU 这样的东西的需求是巨大的。命令式编程仍然比函数式编程更常见，并且在不久的将来似乎不太可能改变。
旁注：我假设您关于 "Howard" 架构的问题是 "Harvard" 的拼写错误。就本主题而言，哈佛架构与冯诺依曼架构非常相似。
我已经阅读了一段时间有关这些主题的内容，并且可能已经了解了一些内容。但我对一些联系感到困惑：
我。图灵机（准确地说是 RAM 模型）和命令式编程
Lambda 微积分和函数式编程
二。 Von Nueman 系统架构和命令式编程
我几乎在 (i) 中获得了连接，但在 (ii) 中却一无所获。 但是，从Turing lecture of Backus来看，我觉得两者之间有一些link。在很多地方我什至看到命令式范式写成'Von Nueman Paradigm'。那么，冯诺依曼系统架构是否以某种方式帮助了命令式语言的发展，如果我们遵循其他一些系统架构（比如霍华德架构），情况会有所不同吗？
您链接的 Backus 论文直接解决了这个问题（强调我的）：
…we can crudely characterize three classes of models for computing systems…
2.2.1 Simple operational models. Examples: Turing machines, various automata. …
2.2.2 Applicative models. Examples: Church's lambda calculus [5], Curry's system of combinators [6], pure Lisp [17], functional programming systems described in this paper. Foundations: concise and useful. History sensitivity: no storage, not history sensitive. Semantics: reduction semantics, no states. Program clarity: programs can be clear and conceptually useful.
2.2.3 Von Neumann models. Examples: von Neumann computers, conventional programming languages. Foundations: complex, bulky, not useful. History sensitivity: have storage, are history sensitive. Semantics: state transition with complex states. Program clarity: programs can be moderately clear, are not very useful conceptually.
The above classification is admittedly crude and debatable.
如果我能进一步提炼这个：
- 冯诺依曼架构允许（程序员编写的）指令更新内存（即改变状态）。
- 函数式编程没有可变状态的概念。
FP 语言，例如Haskell，当前 编译 为在冯·诺依曼计算机上执行的命令式机器代码。函数式程序员通常会避免考虑在一定程度上改变内存，而更喜欢编译器来解决这部分问题。
一种看待这个问题的方法是，FP 语言提供了对冯诺依曼体系结构物理管道的完全抽象。但是，这确实回避了一个问题，即根本上 不同的 架构是否更适合函数式语言。
这将我们带到：the Reduceron。当前形式的 Reduceron 是现场可编程门阵列 (FPGA)，它展示了为 FP 评估量身定制的物理机器可能具有的潜在优势。
简而言之，Reduceron 采用函数式程序（函数应用程序的无状态图），并将其分解为大量并行函数应用程序的集合。然后它在输入数据上运行这些并行应用程序。
它可以使整个程序并行化，因为在 FP 中，何时执行函数应用程序通常无关紧要，因为没有可变状态，因此不可能比赛条件。唯一可能的延迟是在依赖可用性方面——你有没有输入。如果这样做，将输入提供给函数总是安全的。
现在，据我了解（在这里我有点偏执），FPGA 是一种相对便宜的方式，可以让研究人员了解这些想法在物理世界中的表现如何。而不是设计和印刷集成电路，然后从例如Intel 或 AMD，院士们可以在单个现成的 FPGA 上编写门阵列（同样，如果我理解正确的话——我不是硬件专家）。
初步结果看起来很有希望！但在实践中，我们并没有看到硬件制造商涌向为 FP 语言实际推出全新的芯片系列。现有的知识、基础设施和对像英特尔 CPU 这样的东西的需求是巨大的。命令式编程仍然比函数式编程更常见，并且在不久的将来似乎不太可能改变。
旁注：我假设您关于 "Howard" 架构的问题是 "Harvard" 的拼写错误。就本主题而言，哈佛架构与冯诺依曼架构非常相似。