本书是我在西湖大学讲授的强化学习的课程的基础上整理得来的。到2022年秋季，这门课已经教了四次。在此过程当中得到了大量的有意义的反馈，对于形成此书目前的结构和内容有很大的帮助。因为在西湖大学的教学是全英文的，所以本书也是直接英文。

本书力求把强化数学最核心、最基础的东西清晰地展示出来，帮助读者顺利入门。本书不关注算法的编程实现。因为编程特别是结合深度学习已经在最近很多书籍中有介绍，这里就不再重复造轮子了。过多方面的介绍对于一个还没有入门的初学者来说反而可能形成干扰而无法专注于最核心的内容。有了本书的基础，大家可以自由学习其它算法。

本书不要求读者有任何强化学习的背景知识，因为它会总最最基本的概念开始介绍。只要你有决心系统而深入的学习强化学习，有一定的数学基础。相信这本书能让你“快速”入门同时也“知其然并且知其所以然”。如果读者有了一定的强化学习的背景，相信本书也能给你带来新的视角。

目前本书仍然是草稿，未来也会有额外的章节、课程的课件和视频上线。

本书详细的内容等信息参见GitHub主页：

https://github.com/MathFoundationRL/Book-Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning

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