오픈뉴스백과
세계의 오늘한국의 오늘라이브둘러보기뉴스ONP 브리핑
뉴스로 배우기커뮤니티회사학술과학정부용어사전피드 제보내 편향
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

세계의 오늘한국의 오늘라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Math
학술
기타

A Baire Category Approach to Besicovitch's Theorem and Measure Regularity

arXiv Math
CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

By reformulating the classical proof as a Baire Category argument, we show that Besicovitch's Theorem on the existence of subsets of finite Hausdorff measure is provable in $\mathsf{ACA}_0$, and additionally that the witnessing subset is computable from one jump of the original set.

We show that the corresponding formulation of Baire Category, which we call Baire Category Theorem for Closed Sets ($\mathsf{BCTC}$), is equivalent to $\mathsf{ACA}_0$, contrasting with previous results on the reverse math strength of Baire Category variants.

We also examine the implications of $\mathsf{BCTC}$ for a class of monotone functions on closed sets, and explore how changing the representation of a closed set affects the reverse math strength of its measure regularity properties.

전문 보기

이 뉴스, 어떠셨어요?

한 번의 탭으로 반응을 남겨요 · 로그인 불필요

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

iFLYTEK-Embodied-Omni Technical Report

arXiv CS.AI

Internal Pluralism and the Limits of Pairwise Comparisons

arXiv CS.AI

ASK in the Dark: Uncertainty-Gated LLM Assistance under Partial Observability

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

Object-Centric Environment Modeling for Agentic Tasks

arXiv CS.AI

MedCalc-Pro: Solving Complex Medical Calculations with LLM Agents

arXiv CS.AI

Oyster-II: Reinforcement Learning for Constructive Safety Alignment in Large Language Models

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.