高次多項式基底関数が報酬生成タスクで使用される場合、「Proposition 1」で述べられているように訓練データと回収ポリシー間で平均値や共分散行列など2次までの統計的モーメント（mean, covariance） を一致させる効果的な機能抽出器として機能します。
このことからわかる通り、「Proposition 1」では高次多項式基底関数（例：二乗和） を使ったフィーチャー・エキストラクションでは， 訓練時及びテスト時両方 の 状態 分布 の 平均 値 及び 共 分 散 行列 を 合わせ る 効 果 的 だろう．
したがって， 高 次 多 項 式 基 底 関 数 を 使用するこ と は ， テ スト デ イ タ の 統 計 的 特 性 （ 平 均 ・ 分 散 ・ 歪度・ 尖度等） を 学 童 ッ ア ドウェアドメイン知識
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