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对于几篇海外网站里关于方舟抽卡概率系统的分析文章总结

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    • ★★见习博士
      开辟者

      本文首发于萨卡兹俱乐部,由作者本人转载至泰拉信息枢纽

      看来这个编辑器也是不支持折叠内容标签的,不过有html能玩的花样就多了

      为什么标题只能有30字!

      除第一篇外,其余文章仅有英文版,阅读也许需要科学上网

      明日方舟特定六星干员出率理论值的蒙特卡洛仿真估计——zyLiu6707
      这篇文章给出了基于计算机仿真,仿真次数千亿次级别的对理论概率的估计,并对所采用的方法进行了简单的分析,并给出了仿真结果能较好代表实际概率的抽卡次数区间。理论过程详细,仿真次数多(这意味着数据准确),具有很高的参考价值。

      有论文那味


      ArkKnightsCapsule——SasakiSaki
      这个项目使用Rust对地生五金限定池,两个普通 up 池两种卡池2方式其出任意六星、指定六星、双六星、双满潜几种情况进行了计算机仿真。该项目对每种情况的仿真次数只有一亿次,据第一篇文章的理论分析可以知道,这样较少的仿真次数会使得计算的概率在抽取次数较多时具有较大误差。


      Mapping out Gacha Pull Probabilities using Python and Google Colaboratory——Ayane Satomi
      这篇文章使用Python,仿真次数为10000。主要是为了讨论使用账户UID和时间戳作为随机数生成器种子这两种情况对于抽卡慨率的影响——事实上,由于他们的仿真次数过少,由数据推演出的结论可信度较低。但文章研究的问题同样有趣。


      Arknights 6★ Headhunting Rate Analysis——KaidenFrizu
      本文使用R语言对单卡池抽单个六星的情况进行了十万次仿真,比较了仿真结果和理论上对于方舟抽卡的几何分布概率的理论计算结果。比较的结果表明,在本文所讨论的情况下(也就是说最大抽取次数99)十万次仿真的模拟结果相对准确,能够通过χ2假设检验。


      遗憾的是,以上的几篇文章都没有将限定卡池300抽硬保底的机制纳入计算
      也许我有空会使用c语言再写一个仿真程序

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