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非马尔可夫决策过程中的精确可区分性研究

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2026-10-02，arXiv·Statistics Machine Learning发表该研究，探讨在固定行为策略下收集的数据能否区分两个候选正则决策过程（RDP）。研究证明后验几率在任意样本量下保持等于先验几率，并提出PEC算法以线性时间判定可区分性。研究在四个测试环境中的三个上验证了先前可区分性假设的失败，并通过PEC恢复该假设。

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arXiv·Statistics Machine Learning于2026-10-02发表该研究，提出PEC算法并验证先前可区分性假设在多数环境中失败。

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    非马尔可夫决策过程中的精确可区分性研究

    研究在固定行为策略下收集的数据能否区分两个候选正则决策过程（RDP）。证明后验几率在任意样本量下保持等于先验几率，并提出 PEC 算法以线性时间判定可区分性。在四个测试环境中的三个上验证了先前可区分性假设的失败，并通过 PEC 恢复该假设。

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