본 연구에서 사용한 gradient splitting 관점은 다른 강화학습 알고리즘에 적용될 경우 새로운 통찰을 제공할 수 있습니다. Gradient splitting은 TD 학습을 기하학적 수렴 속도로 이끄는 핵심적인 아이디어로, 이를 다른 강화학습 알고리즘에도 적용할 경우 보다 효율적인 학습과 빠른 수렴을 기대할 수 있습니다. 또한, gradient splitting은 TD 학습을 보다 간단하고 효율적으로 분석할 수 있는 도구로 작용하며, 이를 다른 강화학습 알고리즘에도 활용함으로써 새로운 이론적 발전과 성능 향상을 이끌어낼 수 있을 것입니다.