この記事では、部分列挙からの言語生成と識別に関する新たな理論的枠組みが提案されています。著者たちは、未知の言語Kから文字列を列挙する敵と、未見の文字列を生成するアルゴリズムとの関係を探求しています。従来の研究によって、言語生成が常に可能であり、一部のアルゴリズムは正の下密度を達成し、正確性とカバレッジの間にトレードオフが存在することが示されました。本論文では、生成が可能であることを示す主要な未解決問題を解決し、最良の下密度が1/2であることを証明しました。また、部分列挙のモデルを強化し、無限部分集合Cが下密度αを持つ場合、アルゴリズムの出力は少なくともα/2の密度を達成することが示されています。さらに、部分列挙における言語識別の古典的モデルを再訪し、限界での識別が可能な条件を明確にしています。これにより、氏Angluinのキャラクタリゼーションの新しい位相的な定式化を提案しています。