고전적인 동적 계획법(dynamic programming)은 가치 함수(value functions)와 정책(policies)을 통해 최적의 순차적 결정을 나타냅니다. 이러한 함수적 표현 방식은 최적 결정을 계산하는 데 자연스럽지만, 일단 최적 정책이 고정된 후에도 정책 재구축(policy reconstruction), 표현 복잡도(representation complexity), 또는 오라클-쿼리 복잡도를 지배하는 수학적 대상을 직접적으로 식별하지는 못합니다. 본 논문은 이러한 질문을 다루며, 정책에 의해 유도되는 결정 경계(decision-boundary)의 기하학이 분석의 주요 대상이 되는 구조화된 최적 정책의 기하학적 이론을 개발합니다. 우리는 적절한 구조적 정칙성 조건(structural regularity conditions) 하에서 이 기하학이 정책 재구축에 필요한 최소 표현을 제공하며, 재구축 문제의 통계적 및 계산 복잡도를 결정함을 보여줍니다. 이러한 표현을 기반으로, 우리는 정책 유도 결정 기하학의 구조적 속성을 확립하고, 경계(boundary)와 결정 복잡도의 본질적인 개념을 도입하며, 결정 압축에 대한 정보 이론적 측정치를 도출하고, 블랙박스 정책 쿼리로부터 경계 추정 및 정책 재구축에 대한 통계적 보장을 얻습니다. 종합적으로, 이러한 결과들은 여기서 고려된 구조화된 의사결정 문제의 경우, 정책 재구축의 복잡도가 주변 상태 공간(ambient state space)의 기수(cardinality)가 아닌 결정 경계의 기하학에 의해 지배됨을 입증합니다. 제어된 수치 실험은 주요 이론적 예측들을 검토하고 제안된 프레임워크와 일관된 경험적 증거를 제공합니다.