Sobolev 核强化学习遗憾率确定

2026年10月27日，arXiv平台发布一项关于机器学习的研究成果。该研究聚焦于Sobolev核强化学习领域，旨在解决算法性能评估中的核心问题。 研究人员确定了该场景下极小极大期望遗憾率的具体形式。对于包含T个回合的学习过程，其理论下界与上界均被确定为$\tilde{\Theta}(T^{\max\{e_A,e_B\}})$。这一结论明确了算法在最优策略下的误差增长趋势，为后续算法设计与理论分析提供了基准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。