< /p>
처음 25 개는 모두 1600 을 쳤는데, 당신의 포인트는 약 1800 정도입니다. < /p>
11 사다리 적분 시스템: 영웅 가중치 계수는 정규 확률 분포와 유사합니다. 보정 계수는 한계 1 의 수렴 함수입니다. 사다리 적분 =∑PmXmSm, P = 1, P 는 가중치, S 는 수정 계수, X 는 단일 영웅의 영웅 포인트입니다. < /p>
위의 큰 원칙에서 모든 것을 쉽게 설명할 수 있다. < /p>
는 천사다리 1500 점을 잠정적으로 정했다. < /p>
1500 은 모든 영웅에게 가중 평균 점수를 부여합니다. 즉, PMXM = 1500. P = 1
< P > 29 명의 영웅을 해본 적이 있다고 가정하면 M 은 1~29, P 는 가중치이고 수정 계수는 무시됩니다. < /p>아래에서 또 다른 영웅: 불녀를 때렸다고 가정해 봅시다. 그리고 1700 점을 치면 1700-1500=200 점을 더해야 한다고 생각하세요? < /p>
분명히 잘못되었습니다. 화녀의 Pn=0.02 라고 가정하면 원래의 PM 은 1 에서 0.98 로 바뀌었고, 이때 당신의 영웅 포인트 평균은 실제로 1700*0.02+1500*0.98 로 바뀌었다. (여기서 계산을 쉽게 하기 위해, 나는 너의 처음 29 개 영웅의 영웅 포인트를 모두 1500 으로 본다.) 이것이 당신이 결국 추가할 수 있는 사다리 포인트입니다. < /p>
그럼 물어볼까요? 그럼 왜 내가 전에 5 명의 영웅만 놀았을 때 한 판에 100 여 점을 더했을까? 그 이유는 간단합니다. < /p>
네가 네 명의 영웅을 가지고 놀았다고 가정하면, ∑PnXn=1200, P = 1. 네가 다섯 번째 영웅을 할 때, 이 영웅은 1700 점을 잘 발휘한다. 이 영웅의 가중치가 0.2,1700 * 이라고 가정한다. 네가 이때+100 점까지 할 수 있는 이유는 바로 이렇다. < /p>
그럼 네가 * * * 하면 영웅 한 명을 놀까? 위의 이론에 따르면 영웅 포인트가 1700 이라면 사다리 포인트가 1700 이 아닌가? 사실, 한 명의 영웅만 놀았을 때, 첫 번째 판은 단지 1700* 보정 계수 (이 계수는 사실 위의 공식에도 존재하며, 당신이 노는 영웅의 수와 광범위수에 따라 결정되며, 대략 0.75 에서 1 에 가까울수록, 노는 광범위하게 수정 계수가 커질수록, 나는 이 계수가 어떤 확률 분포와 비슷하다고 생각한다.) (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 영웅명언) 즉, 첫 번째 영웅 첫 판에서 40 명을 죽이고 5 명이 죽으면 영웅 포인트가 직접 2000 점이라면 수정 계수를 곱하면 천계단 포인트 1 판이 1,500 점에 이를 수 있다는 뜻이다. (조지 버나드 쇼, 영웅명언) (알버트 아인슈타인, 영웅명언) < /p>
아래에서 점수가 높은 영웅 가산점을 더 하면 많지 않을 것이다. 예를 들어, 이후 한 판 +3 영웅 포인트, 영웅 포인트는 2003 점에 이른다. (2003*0.5+2000*0.5-2000)*0.76 약 =1 이지만, 한 판을 잃으면, 잃어버린 영웅 포인트가 200 점을 공제하면 1800 점이 된다: (1800 * 0.5+2000 < /p>
만약 당신이 많은 영웅을 때린다면 30 개라고 가정한다. 높은 점수의 영웅 중 한 명이 졌다. 독룡이 원래 1700 의 영웅 포인트였다고 가정하고, 300 점을 공제한 영웅 포인트가 1400 으로 바뀌었다고 가정하면, 너의 원래 사다리 포인트는 정확히 1700 이다. 그럼 너는 몇 개의 사다리 포인트를 공제할 거니? 독룡의 가중치 계수 P 가 0.03 이라고 가정하면 -300*0.03=-9 점을 공제해야 합니다. < /p>
그럼 다시 물어보세요. 。 만약 내가 90 명의 영웅을 때렸다면, 90 위 영웅의 낙점은 어떻게 계산할까? < /p>
는 매우 간단합니다. 천계단 포인트 시스템에서 상위 30 명의 영웅 뒤의 영웅 가중치 계수 P 가 점점 작아지고 있다 (정규 분포처럼).
만약 90 번째 영웅이 원래 영웅점 800 점을 지고 200 영웅점을 졌는데 이때 영웅가중치는 0.002, 보정 계수 0.8 이라면 실제 감점: -200*0.002*0.8=-0.32 (약 0, 사다리가 자동으로 반올림될 수 있음) 반대로, 이 저점 영웅이 당신이 +200 영웅점을 이긴다 해도, 천계단 점수는 같은 +0 이다. 왜 그럴까요? 당신의 이 영웅의 영웅 포인트는 당신의 상위 30 영웅의 평균 (사다리 포인트) 보다 훨씬 낮기 때문에, 당신의 이 영웅은 정규 분포의 가중치 계수의 양끝에 있으며, 적분에 미치는 영향은 매우 미미합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 영웅명언) < /p>
그럼 또 물어볼거야? 그럼 이 저점 영웅을 때리지 않을까요? < /p>
가 잘못되었습니다. 이 저점 영웅 점수를 올려 상위 30 평균 영웅 점수를 추월할 때, 그 영웅의 가중치 계수가 빠르게 상승하여 가산점이 현저하게 될 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 영웅명언) (낮은 점수에서 평균 점수까지 가산점이 느리고 평균점수에 가까울수록 평균점수를 뛰어넘는 순간 눈에 띄는 가산점이 있을 것이다.) < /p>
< P > 모든 영웅들이 정규 분포의 중간 중간에 있을 때까지, 당신의 포인트는 결국 안정적입니다. 즉, 어떤 영웅가산점 감점을 해도 눈에 띄지 않습니다 (3 점 이내 변동) < /p>
왜 많은 게이머들이 너무 일찍 포인트 고정 상태를 나타냈습니까? < /p>
당신의 영웅 실력도 안정된 정규 분포의 특징을 보여 주기 때문에 결과가 고르지 않기 때문입니다. < /p>
요약하면 < /p>
보정 계수와 가중치 계수가 있기 때문에 사다리 포인트를 높이려는 방법은 두 가지뿐이다. < /p>
1, 영웅 한 명만 놀고 1000 판까지 놀아라 그럼 당신의 사다리 포인트는 2800*0.8=2240 (나는 큰 엉덩이만 하는 선수 3000 영웅 포인트를 만났을 때 사다리 포인트 2300 여 개) < /p>
2, 모든 영웅들이 놀고 모두 2500 을 치는 영웅 포인트를 만났습니다. 이때 당신의 보정 계수는 0.9 입니다 천계단 적분 =2250 (인간성과 보정 계수가 더 빠르게 상승함) < /p>
사실 수학상, 특히 분포 함수와 확률 모델링을 결합하면 복잡한 수학 공식을 쉽게 얻을 수 있다. < /p>
단일 숫자로 단순화하겠습니다. 이해하기 쉽고, 이 두 계수가 정확히 어떻게 변하는지 알 수는 없지만 수정 계수의 함수나 점 세트가 수렴되어야 합니다. 가중치 계수는 일정한 확률 분포 (정규 분포와 유사) 와 일치해야 합니다. < /p >