QMC with such low-discrepancy point sets can reach rates of convergence arbitrarily close to \(\mathcal {O}\left( N^{-1} \right)\)  when \(f\)  satisfies some regularity conditions [1]}.
In comparison, common variance-reduction techniques in reinforcement learning (e.g., control variates or importance sampling) only improve the constant factors in front of the \(\mathcal {O}\left( N^{{-1}{2}} \right)\)  rate [2]}, [3]}.

QMC с помощью таких наборов точек с низким расхождением может достигать скорости сходимости, близкой к \(\mathcal {O}\left( N^{-1} \right)\), когда \(f\) удовлетворяет некоторым условиям регулярности [1].

В сравнении с этим, общие техники снижения дисперсии в обучении с подкреплением (например, управляемые переменные или важность выборки) улучшают только константные множители перед скоростью \(\mathcal {O}\left( N^{{-1}{2}} \right)\) [2], [3].