처음 25 개는 모두 1600 을 쳤는데, 그럼 당신의 포인트는 약 1800 정도입니다.
11 일 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.
위의 이 큰 원칙하에서, 모든 것이 비교적 쉽게 해석된다.
너의 천사다리 1,500 점을 잠정적으로 정하다.
1500 은 너의 모든 영웅에게 평균 점수를 부여한다. σ pmxm = 1500. σ p = 1
만약 당신이 29 명의 영웅을 해본 적이 있다면, M 은 1~29, P 는 가중치, 수정계수는 무시한다.
다음으로, 당신이 또 다른 영웅을 때렸다고 가정해 봅시다: 화녀. 그리고 1700 점을 치면 1700-1500=200 점을 더해야 한다고 생각하세요?
분명히 옳지 않다. 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.
그럼 물어볼 거야? 그럼 왜 내가 전에 5 명의 영웅만 놀았을 때 한 판에 100 여 점을 더했을까? 그 이유는 간단합니다.
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 * 0.2+1200 * 0.8 이라고 가정한다 네가 이때+100 점까지 할 수 있는 이유는 바로 이렇다.
그럼 너 하나면 영웅 한 명 놀았어? 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)
다음으로, 점수가 높은 영웅 가산점을 더 하면 많지 않을 것이다. 예를 들어, 다음 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
그것이 네가 고득점 영웅 한 명만 치면 지는 이유다.
만약 당신이 많은 영웅들을 때린다면, 가설은 30 개입니다. 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.
그럼 또 물어봤어요. 。 만약 내가 90 명의 영웅을 때렸다면, 90 위 영웅의 낙점은 어떻게 계산할까?
아주 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)
그럼 또 물어볼 거야? 그럼 이 저점 영웅을 때리지 않을까요?
틀렸습니다. 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, * * 점수를 더 받고, 평균 점수를 넘는 순간 눈에 띄는 가산점이 있을 것)
모든 영웅들이 정규 분포의 중간 단계에 있을 때, 당신의 포인트는 결국 안정적입니다. 즉, 당신이 어떤 영웅 가산점 감점 (3 점 이내의 변동) 을 해도 눈에 띄지 않습니다. 이때 당신의 사다리 포인트는 당신의 진정한 실력입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 영웅명언)
왜 많은 선수들이 너무 일찍 포인트를 움직이지 않는 상태를 보여줄까요?
그것은 당신의 영웅적 실력도 안정된 정규 분포의 특징을 보여 주고, 좋은 결과가 고르지 않기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 영웅명언)
요약하면,
보정 계수와 가중치 계수가 있기 때문에 사다리 적분을 높이려는 방법은
두 가지뿐이다1. 영웅 1 명, 1000 판, 판판 승리, 그리고 이 영웅은 당신의 영웅 점수에 의해 2800 을 맞았고, 이 때 보정 계수가 0.8 로 바뀌면 당신의 사다리 포인트는 2800*0.8=2240 입니다 (나는 큰 엉덩이만 하는 선수 3000 영웅 포인트를 만났을 때 사다리 포인트 2300
2, 모든 영웅들이 놀고, 모두 2500 을 치는 영웅 포인트, 이때 당신의 보정 계수는 0.9 입니다. 사다리 적분 =2250 (이것은 인간성에 맞고 보정 계수가 빠르게 상승함)
사실 수학 위, 특히 분포 함수와 확률 모델링을 결합하면 복잡한 수학 공식을 쉽게 얻을 수 있다.
나는 그것을 단일 숫자로 단순화하고, 더 이해하기 쉽고, 이 두 계수가 정확히 어떻게 변하는지 확실히 알지 못하지만, 수정 계수의 함수나 점 세트는 수렴해야 한다. 가중치 계수는 일정한 확률 분포 (정규 분포와 유사) 와 일치해야 합니다.