ProbLog/Prolog/cplint是否支持分布具象化、condition等WebPPL同类概率编程功能？

ProbLog、带概率扩展库的Prolog、cplint 均支持你提到的分布处理、分布具象化、条件约束（condition/observe）操作，完全可以实现你给出的WebPPL示例同类功能。其中cplint也确实支持你不确定的分布具象化能力，推理得到的分布是可操作的一阶对象，可直接作为参数传递给其他逻辑谓词。

1. cplint实现（SWI-Prolog环境） #

cplint的语法逻辑和你给出的WebPPL示例完全对应，实现代码如下：

% 定义伯努利分布，对应WebPPL的flip()，默认参数0.5
0.5::a.
0.5::b.

% 定义条件约束：a或b必须成立，对应WebPPL的condition(a||b)
evidence(a; b). % Prolog中;代表逻辑或

% 查询a和b的联合分布，执行后直接得到具象化的边际分布
query((a, b)).

如果要和你示例一样使用1000次拒绝采样，调用内置谓词即可：
prob_rejection_sample((a,b), 1000, Dist, Samples)
返回的Dist就是具象化的分布对象，直接输出即可得到和WebPPL几乎一致的结果：

联合分布近似结果：

• a=false, b=true: 0.333
• a=true, b=false: 0.333
• a=true, b=true: 0.333

2. ProbLog实现 #

ProbLog作为专用概率逻辑编程工具，原生支持所有你需要的能力，实现代码和cplint基本一致：

0.5::a.
0.5::b.

% 条件约束
evidence(a; b).

% 查询联合分布
query((a, b)).

运行时执行命令 problog sample --samples 1000 your_file.pl 即可输出具象化的边际分布。如果使用Python API调用，返回的分布对象可以直接作为变量存储、计算，完全符合分布具象化的要求。

3. 普通Prolog实现 #

原生Prolog没有内置概率能力，加装pita或prism这类概率扩展库后，即可按照和cplint一致的逻辑实现需求。

• WebPPL的flip()：对应各工具中的p::predicate伯努利分布声明
• WebPPL的condition(约束)：对应各工具中的evidence(约束)声明
• WebPPL的Infer(参数, 模型)：对应各工具的采样/精确推理接口，返回结果就是可操作的具象化分布对象

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sten