


工藤

工藤


🎰ゆずずん。
ありがとう@おしゃけ。


🎰ゆずずん。
#病的ギャンブラー


🎰ゆずずん。
直ぐ観覧車開くんだから
しゃけには内緒な
#病的ギャンブラー


🎰ゆずずん。
#病的ギャンブラー


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アズ❄🐒🏴☠️
#グラ館 #グラ館初心者


りゅかめろでぃ∗*゚
ぐらかんは
こーやって
かつんだよ。
りゅかより


りゅかめろでぃ∗*゚
今日はカッコつけていきます。
あと気合い入りまくってるので死ぬほど長文です。
Matplotlibを使って前回の投稿のぐらかんのシミュレーショをグラフで可視化した。
(ぶっっっちゃけ過去一しんどかった‼️
なんかbreak使ったらコード動かんなるし⁉️⁉️
Matplotlibの使い方よく分からんから調べながら試行錯誤だったし⁉️⁉️
なんかでも頑張った分カッコよく論文っぽく書きたいし今回はその気持ちを押し殺して書くッッッ‼️)
今回の想定は1000粒で30分(60回試行)くらい遊ぶ、というもである。変数の変更により初期の星粒、試行回数等の幅広い応用が可能である。
グラフで0を下回った箇所は粒が0を下回っている為、破産判定とされる。この不具合の解消をbreakを用いて解消しようと試みたが、コードの不動が続き断念した。
下記のグラフは視覚的な情報の優位性を重視した為試行回数を減らしたものを示しているが、実際は大多数のエージェントシミュレーションを行い、結果を取り出している。
統計の結果は、初期1000粒60回試行想定でエージェント数10000で破産が2355回(23.55%)という結果になり、勝った時の平均は+227という結果に落ち着ちついた。
初期星粒を10000まで増やして60回試行、エージェント数10000では、破産が51回(0.05%)、平均が+266という結果が得られた。
これらの結果より、初期星粒と試行回数が破産確率に及ぼす影響はそれぞれ負の相関、正の相関があると言え、現実世界において無視できる微小確率の定義が出来れば、その条件を満たす解の算出が可能であると考えられる。──終わり。
コードの配布に関しては、DM貰えれば配布できます、が今回はオススメしません(っ◞‸◟c)
なぜなら‼️死ぬほど‼️コードが汚いのと‼️使うのが難しいからです‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️
まぁそんな物好きがいるなら頑張って解説するけどさ( ´◔‸◔`)
あと、この掛け方っていいの?ってよく聞かれるんだけど、ぶっちゃけ上澄み啜るだけならやり得だと思います。そんな初手から0.05%とか引かんじゃん??限定アイコンでもあるまいしさ( ´◔‸◔`)
ってことで、ちょぉっと触るくらいなら無傷で済むと思います。
ただ、確率が極低確率で収束し始めるので、無限に試行するならどこかで下ブレるよ、ってだけです。そういう意味で「期待値は1」です。
単掛けでなんかおかしい気もするけど、これがめちゃくちゃ「堅実」で「安定して勝てる」な掛け方なんだよねぇ(◜ᴗ◝ )
ってことで目を付けてるだけです。
1番いい、という掛け方ではないと思いますが、割とオススメはできます✨️
逆に、「こんな掛け方どう?」とかあれば組んで検証したいから教えてください( ᎔˘꒳˘᎔)






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