差分強化学習の理論的な分析をさらに深化させ、より一般的な収束性や後悔界の結果を得ることは可能です。例えば、Rademacher complexityを使用して、差分強化学習アルゴリズムの一般化された収束性を証明することができます。さらに、より複雑な仮定や新しい数学的手法を導入することで、より一般的な理論的結果を得ることができます。これにより、差分強化学習の理論的な基盤を強化し、より広範な問題に適用できるようになります。