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title: "Q 函数 Taylor 展开 (Taylor Expansion of Q-Function)"
created: 2026-06-17
updated: 2026-06-17
type: concept
tags: [reinforcement-learning, theory, mdp, taylor-expansion]
sources: [raw/papers/chen-bellman-taylor-score-2026.md]
confidence: high
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# Q 函数 Taylor 展开

[[bellman-taylor-score-decoding|BTSD]] 框架通过一阶（或高阶）Taylor 展开最优 Q 函数来建立得分解码的理论基础。

## 一阶展开

在参考后动作点 `x_ref(s) = φ_s(a_ref(s))` 附近展开：

```
Q*(s,a) = ψ_s(a) + γ G*_s(φ_s(a))
         ≈ const + ψ_s(a) + γ⟨∇G*_s(x_ref), φ_s(a)⟩
```

## 高阶推广

对于 K 阶展开，使用多指数记号 `m = (m1,...,md)`：

```
Q*(s,a) ≈ const + ψ_s(a) + Σ_{|m|=1}^{K} γ ∇^m G*_s(x_ref) · φ_s(a)^m / m!
```

高阶项 `φ_s(a)^m` 的**张量积**特征 `φ_s(a)^{⊗m}` 可被 [[action-decoder|解码器]] 用作更丰富的特征表示。

## 理论意义

- **结构近似误差**由 Taylor 余项控制：`ε_approx ∝ |∇^2 G*_s| · ‖φ_s(a) - x_ref‖^2`
- 当 G* 接近线性时（如在许多排队系统中），一阶近似几乎精确
- 当 G* 有显著曲率时，需保留更高阶项

## 优化性能保证

```
|J(π*) - J(π_BTSD)| ≤ ε_approx(G*) + ε_learn(DRL)
```

第一个项仅依赖 Q 函数的固有结构（Taylor 余项），第二个项依赖 DRL 算法的学习能力。

## 参考

- [[bellman-taylor-score-decoding|BTSD]]
- [[continuation-value-function|延续价值函数]]
- [[post-action-configuration|后动作配置]]
