在强化学习中，State×Action 叉乘通常是指在状态空间和动作空间上的笛卡尔积，它产生一个包含所有可能状态 - 动作对的集合。
假设我们有一个状态空间 S，其中包含 s1, s2, ..., sn 这些状态，以及一个动作空间 A，其中包含 a1, a2, ..., am 这些动作。那么状态空间和动作空间的笛卡尔积就是所有可能的状态 - 动作对的集合，共有 n × m 个元素。
例如，如果我们有一个状态空间 {s1, s2}，和一个动作空间 {a1, a2, a3}，那么它们的笛卡尔积就是 {(s1, a1), (s1, a2), (s1, a3), (s2, a1), (s2, a2), (s2, a3)}。
在强化学习中，State×Action 叉乘通常用于表示每个状态下可能的动作，或者在构建 Q 表时表示每个状态 - 动作对对应的 Q 值。