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在马尔科夫链中，一般需要求解基于每个状态的最优动作，这里对应力矩，不过廖蒙不需要求解多好的动作，能用就行，有高力量加成，只要不摔倒，那基本就稳了。
在一般马尔科夫链中，在一个状态下可有多种动作选择，每种选择可设置对应概率，经过设置并找出一条状态-概率-状态...链，让总收益最大，这条链就是最佳策略。
不过廖蒙不想考虑这么复杂，每种状态只选择一种动作就行，对应概率为百分百。不过即便如此，计算量仍然大得惊人，虽然记忆提升让大脑可以不间断打草稿计算，也不是在可接受时间内能算完的。
于是廖蒙就将一些特征相近的状态合并，并且将相邻状态间隔设大一点儿，最终勉强将计算量压缩到可接受程度内。
计算完毕后，将状态-力矩对都记录下来形成表格，在做动作时照此查表就行。理论上游戏里具有近乎无限记忆力，可以记住这张超大表格，然后做动作时就能瞬间查到对应数值照此做动作。
而实际上还要经过大量练习，形成肌肉记忆。肌肉记忆不是让肌肉记住动作，而是让肌肉相关神经尤其大脑控制肌肉的神经记住动作。
所谓记住动作，就是神经记录相应电位，既然大脑思考区域可以记录电位，那么肌肉相关神经也能，而且游戏里肌肉相关神经也具有近乎无限记忆力。这也是游戏里人能适应高力量身体的必要设定保证，廖蒙之前就发现了这点，所以会尝试用表格法来做动作。
