预窗口曲率

论文引入预窗口曲率 c_m，用于量化超过 m 步之前访问的状态对当前边际增益的削减程度。

c_m 越小表示历史影响越弱，策略可以越短视；c_m 越大则需保留更长的历史窗口。

对于固定 m，该算法达到 (1-c_m)/(2-c_m) 的近似比（忽略估计误差），该因子随 c_m 减小趋近于 1/2。

c_m 的估计误差会影响实际性能，且算法假设解耦动力学——在智能体状态转移耦合的场景下如何扩展，仍是开放问题。