Для ответа на данный вопрос нужно знать, какая формула используется для обновления значения Q. Обычно в алгоритмах машинного обучения, таких как Q-обучение, формула обновления Q имеет следующий вид: Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)) где: - Q(s, a) - текущее значение Q для состояния s и действия a; - α (alpha) - скорость обучения, отвечающая за то, насколько сильно изменяется Q при каждом обновлении; - r - награда, полученная после выполнения действия a в состоянии s; - γ (gamma) - коэффициент дисконтирования, отвечающий за учет будущих наград; - max(Q(s', a')) - максимальное значение Q для нового состояния s' и всех возможных действий a'. Исходя из этой формулы, можно заметить, что в данном вопросе исходные значения α и γ равны 0.01 и 0.9 соответственно. Остается неизвестным текущее значение Q для заданной пары состояния s и действия a, а также награда r. Таким образом, чтобы определить обновленное значение Q, необходимо знать текущее значение Q для заданной пары состояния s и действия a, а также награду r. Без этой информации невозможно точно сказать, каким будет обновленное значение Q.