线性代数强化学习（Reinforcement Learning with Linear Algebra, RLwLA）是一个相对较新的研究方向，其具体的研究开始时间并不固定，因为它是多个领域的交叉点，包括线性代数、机器学习、控制理论等。
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线性代数在强化学习中的应用可以追溯到2010年代中期，当时一些研究开始探索如何利用线性代数的工具来改进强化学习算法。但是，作为一个明确的研究方向，线性代数强化学习可能是在2016年左右随着深度学习和强化学习领域的快速发展而逐渐兴起的。
如果你指的是具体的学术会议、研讨会或课程，那么它们可能在不同时间在不同的地方举办。例如，一些相关的会议可能在2018年左右开始出现，如NeurIPS、ICML等会议中关于线性代数和强化学习的研讨会。
建议你关注相关领域的最新研究论文和会议信息，以了解线性代数强化学习的最新进展。
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