線性DRMDP的理論下界可以進一步提高，以更好地反映問題的本質難度。首先，可以考慮引入更複雜的環境模型，例如考慮多種不確定性來源的情況，這將使得下界的推導更加精確，並能夠捕捉到更真實的學習挑戰。
其次，通過分析不同類型的策略和學習算法的性能，可以發現新的下界。特別是，對於具有不同結構的策略（如基於模型的策略和基於值的策略），可以進行更細緻的比較，從而推導出更具體的下界。
最後，結合信息論的工具，對於學習過程中的信息獲取和利用進行深入分析，將有助於揭示學習的根本限制，並進一步提高理論下界的準確性。這些方法的結合將有助於更全面地理解線性DRMDP的學習難度，並為未來的研究提供更堅實的理論基礎。