本研究は、ゴールドの極限における言語識別モデル内で敵対的言語学習を可能にするために必要な最小情報を調査している。各文字列の末尾に単一のターミナルビットを付加することで、無限言語のすべての可算集合族を識別できることを示す。
- 超限再帰を用いた大域的構成により、文字列ごとに1ビットで全ての可算部分族を識別可能となる。
- 彩色は集合族に依存せずに選択でき、任意の部分族に対して事前に割り当てられた単一の彩色が機能する。
- ボレル写像によって定義され、有限色のグローバルターミナル彩色では、すべての可算部分族を識別できない。
- 既知のトレース彩色構成はボレルであるが、ターミナル彩色として符号化すると無限の色を必要とする。
この結果は、全体の彩色トレースを1ビットに圧縮できることを示すが、有限色の数に対して必要な非構成性は避けられない。