Una ecuación de Kolmogorov hacia atrás eleva las políticas de difusión a un espacio de Cameron-Martin, reemplazando el emparejamiento estocástico de puntas con una EDP determinista. Este enfoque logra cotas de convergencia vinculadas al rango efectivo del núcleo, regularidad mejorada de la trayectoria y un detector de fallos sin recompensas, mostrando una recompensa 17% mayor y una deriva reducida en un 67.6% en PushT, y un RMSE 28.4% menor con detección perfecta del cuello de botella en una línea de fabricación. La teoría de Hamilton-Jacobi reduce los eventos de punto muerto en un 96% en simulaciones.