发表机构
LIRMM – CNRS and Université de Montpellier; Université Caen Normandie, ENSICAEN, CNRS, Normandie Univ（法国蒙彼利埃大学; 法国诺曼底大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本文通过引入通信复杂度提升技术，构造了一种属于UREC但补集不属于REC的图像语言，从而解决了Anselmo等人提出的长期开放问题，并展示了与无歧义自动机方法不同的技术路径。
AI 中文摘要
我们将通信复杂度提升技术引入可识别图像语言的研究中。作为应用，我们解决了Anselmo等人（2006）提出的一个长期未解问题，构造了一种属于UREC但其补集不属于REC的语言。我们的下界论证受到Göös等人（2022）关于无歧义自动机的通信复杂度方法的启发，尽管其在图像语言环境中的实现需要截然不同的技术要素。
英文摘要
We introduce communication-complexity lifting techniques into the study of recognizable picture languages. As an application, we resolve a long-standing open problem of Anselmo et al. (2006) by constructing a language in UREC whose complement does not belong to REC. Our lower-bound argument is inspired by the communication-complexity approach to unambiguous automata of Göös et al. (2022), although its implementation in the setting of picture languages requires substantially different technical ingredients.
Comments18 pages, 7 figures
