本研究探讨了投影贝尔曼方程（PBE）的理论性质及求解算法，提出了PBE解的两个充分条件，并分析了SNRDD假设与线性Q学习和近似值迭代的收敛性关系。

本研究探讨了模型驱动强化学习中的困惑，即如何解决不良经验与理论性质之间的矛盾。通过构造反例，证明了“MuZero loss”在随机环境中的失败和确定性环境中的样本复杂度。