强化学习基石:Bellman 方程从直觉到推导(附手写笔记与 Python 示例)摘要:Bellman 方程是强化学习(Reinforcement Learning, RL)中最重要的方程之一。它把“长期回报”拆解为“即时奖励 + 未来折扣回报”,从而让我们能够用递归/自举(bootstrapping)的方式求解任意策略下的状态价值。本文结合手写学习笔记,从 Return(回报)→ State Value(状态价值)→ Bellman 方程推导 → 矩阵形式 → Action Value(动作价值)→ Python 数值示例 完整梳理一遍,力求让初学者也能看懂。