Klop, van Oostrom e de Vrijer hanno una carta sul calcolo lambda con motivi.
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304397508000571
In un certo senso, uno schema è un albero di variabili, anche se lo sto solo pensando a una tupla di variabili nidificata, ad esempio ((x, y), z), (t, s)).
Nel documento hanno mostrato che se i motivi sono lineari, nel senso che nessuna variabile in un motivo si ripete, allora la regola
(\p . m) n = m [n/p]
dove p è un modello variabile e n è una tupla di termini con la stessa identica forma di p, è confluente.
Sono curioso di sapere se ci sono sviluppi simili in letteratura per il calcolo lambda con schemi e la regola eta aggiuntiva (espansione, riduzione o solo uguaglianza).
In particolare, per eta, intendo
m = \lambda p . m p
Più direttamente, sono curioso di sapere quali proprietà avrebbe un tale calcolo lambda. Ad esempio, è confluente?
Forza la chiusura della categoria di classificazione perché forza la proprietà
m p = n p implies m = n
Usando la regola \ xi in mezzo. Ma forse qualcosa potrebbe andare storto?