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解決的問題

DisCoPy 提供了一種計算字串圖的方法，字串圖是單oidal範疇中態射的圖形化表示。它允許使用者將複雜系統（如自然語言語法、量子電路和食譜步驟）建模為可組合、重寫並評估為具體數學物件（如張量或函數）的圖形。

工作原理

該工具包使用 Python 實作範疇論概念（如 Category、MonoidalCategory 等）的層次結構。它使用由方塊和線路組成的 Diagram 資料結構。這些圖形可透過 Functors 進行轉換，將抽象圖形映射至具體實作。例如，一個張量值函子可使用 PyTorch、NumPy 或 JAX 等函式庫將圖形評估為張量網路。

適用對象

專為應用範疇論、量子電腦科學和計算語言學（特別是使用組合分佈模型如 DisCoCat 的人）的研究人員與實務者設計。

主要亮點

• 多後端張量支援：使用 NumPy、PyTorch、TensorFlow、JAX 等將圖形評估為張量網路。
• C-語法整合：提供與 spaCy 和 NLTK 接口的上下文無關文法、範疇文法、pregroup 文法和依存文法實作。
• 量子計算工具：與 tket 接口用於電路編譯，與 PyZX 接口用於 ZX-演算優化。
• 多樣化的資料結構：支援 λ 項（Term）、組合映射（CMap）和超圖，適用於不同的範疇結構。