তার পদ্ধতির একটি স্পষ্ট শক্তি হ'ল এটি উচ্চ-আদেশ ক্রিয়াকলাপগুলি (যেমন ল্যাম্বদা শর্তাদি) পর্যবেক্ষণযোগ্য ফলাফল হতে দেয়, যা পরিমাপ তত্ত্বটি সাধারণত বেশ জটিল করে তোলে। (মূল সমস্যাটি হ'ল পরিমাপযোগ্য ফাংশনের স্পেসগুলির সাধারণত কোনও বোরেল -্যালজেব্রা থাকে না যার জন্য অ্যাপ্লিকেশন ফাংশন - যাঁকে কখনও কখনও "ইভাল" বলা হয় - পরিমাপযোগ্য হয়; ফাংশন স্পেসগুলির জন্য কাগজের বোরেল কাঠামোগুলির ভূমিকা দেখুন ) স্কট এটি ব্যবহার করে এটি করেন ল্যাম্বডা শর্ত থেকে প্রাকৃতিক সংখ্যায় গডেল এনকোডিং এবং এনকোডড শর্তাদি সহ সরাসরি কাজ করা। এই পদ্ধতির একটি দুর্বলতা হতে পারে যে প্রোগ্রামের মান হিসাবে প্রকৃত সংখ্যাগুলি সহ এনকোডিং প্রসারিত করা কঠিন হতে পারে। (সম্পাদনা করুন: এটি কোনও দুর্বলতা নয় - নীচে আন্দ্রেজের মন্তব্য দেখুন))σ
সিপিএস ব্যবহার করা প্রাথমিকভাবে গণনাগুলিতে মোট অর্ডার আরোপের জন্য, এলোমেলো উত্সে অ্যাক্সেসের জন্য মোট অর্ডার আরোপের জন্য বলে মনে হচ্ছে। রাজ্য মনাদকে ঠিক একইভাবে করা উচিত।
স্কটের "এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি" তার অপারেশনাল শব্দার্থক শব্দগুলিতে পার্কের "স্যাম্পলিং ফাংশন" সমান বলে মনে হয় । মান-ইউনিফর্মের মানগুলিকে কোনও বিতরণের সাথে মানগুলিতে রূপান্তর করার কৌশলটি আরও বিস্তৃতভাবে ইনভার্স ট্রান্সফর্ম স্যাম্পলিং হিসাবে পরিচিত ।
আমি বিশ্বাস করি র্যামসির এবং স্কটের শব্দার্থবিদ্যার মধ্যে কেবল একটি মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। রামসির প্রোগ্রামগুলিকে এমন গণনা হিসাবে ব্যাখ্যা করে যা প্রোগ্রামের ফলাফলগুলিতে একটি পরিমাপ তৈরি করে। স্কট এর ইনপুটগুলির উপর বিদ্যমান অভিন্ন ব্যবস্থা গ্রহণ করে এবং প্রোগ্রামগুলিকে সেই ইনপুটগুলির রূপান্তর হিসাবে ব্যাখ্যা করে। (আউটপুট পরিমাপ নীতিগতভাবে প্রিমাইজেসগুলি ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে Scott) স্কট হাস্কেলের র্যান্ডম মোনাড ব্যবহারের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ।
এর সামগ্রিক পদ্ধতির মধ্যে, স্কট এর শব্দার্থবিজ্ঞান আমার প্রাবল্যবাদী ভাষাগুলির উপরের প্রবন্ধের দ্বিতীয়ার্ধের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ - আমি চালাক এনকোডিংয়ের পরিবর্তে প্রথম-ক্রমের মানগুলিতে আটকে না গিয়ে, স্রোতের পরিবর্তে এলোমেলো সংখ্যার অসীম গাছ ব্যবহার করেছি এবং ব্যাখ্যাযোগ্য প্রোগ্রাম হিসাবে তীর গণনা। (তীরগুলির মধ্যে একটি স্থির সম্ভাবনা জায়গা থেকে প্রোগ্রাম আউটপুটগুলিতে রূপান্তরকে গণনা করে; অন্যরা প্রিমিয়ামগুলি এবং আনুমানিক প্রিমাইজগুলি গণনা করে।) আমার গবেষণার chapter অধ্যায়ে ব্যাখ্যা করা হয়েছে যে আমি কেন একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনার জায়গার রূপান্তর হিসাবে প্রোগ্রামগুলিকে ব্যাখ্যার চেয়ে তাদের গণনা হিসাবে ব্যাখ্যা করার চেয়ে ভাল মনে করি? যে একটি পরিমাপ নির্মাণ। এটি মূলত নেমে আসে "ব্যবস্থাপনার ফিক্সপয়েন্টগুলি জটিল উপায়, তবে আমরা প্রোগ্রামগুলির ফিক্সপয়েন্টগুলি বেশ ভালভাবে বুঝতে পারি understand"