本文研究了强化学习中的多个关键问题，包括价值迭代的鲁棒性、Lipschitz连续模型的影响以及离线强化学习策略的性能下限。提出了新的算法和理论结果，分析了模型误差对策略选择的影响，并提供了实证结果，展示了在不同设置下的性能界限。

本文研究了局部SGD在凸设置中的性能，证明其优于小批量SGD，并提供了总体上至少有时优于小批量SGD的第一个保证。同时，发现局部SGD存在一种性能下限，比小批量SGD保证更差。