Մոնտե Կառլոյի մեթոդը. խաղատան արդյունքների մոդելավորում

Մոնտե Կառլոյի մեթոդը մաթեմատիկական ալգորիթմ է, որը կարող է օգտագործվել հավանականությունը հաշվարկելու համար՝ հիմնվելով կրկնվող պատահական նմուշառման վրա: Այն կարող է օգտագործվել պատահականությունը թվերի և վիճակագրության բաժանելու համար, իսկ խաղատների օպերատորները օգտագործում են Մոնտե Կառլոյի մեթոդը՝ իրենց խաղերի RTP-ն որոշելու համար:

Սակայն այս մեթոդը կիրառվում է ոչ միայն խաղատների կողմից։ Այն կիրառվում է նաև ճարտարագիտության մեջ, համակարգչային գրաֆիկա ստեղծելիս, խաղերի համար արհեստական ​​ինտելեկտում և ֆիզիկական գիտություններում։ Տեսությունը ընդլայնվել է բոլոր տեսակի ոլորտներում և արդյունաբերություններում՝ գտնելով կոնկրետ մաթեմատիկական օրինաչափություններ այն բանում, ինչը մենք այլապես կանվանեինք պատահական։ Այժմ մենք կանդրադառնանք, թե ինչպես է Մոնտե Կառլոյի մեթոդը կիրառվում խաղատների խաղերում և արդյոք այն օգտակար է խաղացողների համար, թե ոչ։

Սիմուլյացիա խաղատան խաղերում

Մեթոդը հիմնված է հսկայական թվով փորձարկումների վրա, և արդյունքները կարող են շատ օգտակար տեղեկություններ ցույց տալ։ Մենք կարող ենք իմանալ հաղթելու հավանականությունը, միջին շահումները և նույնիսկ այդ շահումների բաշխման եղանակը։ Այս պատկերացումները մեզ օգնում են սովորել, թե ինչպես է հավանականությունը գործում խաղատան խաղերում, սակայն Մոնտե Կառլոյի մեթոդն ունի նաև որոշ սահմանափակումներ։ Մասնավորապես, որ մենք պետք է ենթադրություններ անենք այս արդյունքների հիման վրա։

Սովորաբար, խաղատների սեփականատերերը նմանատիպ մոտեցում են կիրառում իրենց խաղերի արդարության ստուգումների ժամանակ։ Լիցենզավորված առցանց խաղատները պետք է փորձարկեն իրենց բոլոր խաղերը, նախքան դրանք հանրությանը ներկայացնելը։ Բացառություններ չկան, և պահանջները չկատարելը կարող է լուրջ հետևանքներ ունենալ։ Գործընթացը հետևյալն է։

1. Խաղատան օպերատորը խաղ է խնդրում ծրագրային ապահովման մատակարարից
2. Օպերատորը ձեռք է բերում խաղային լուծումը
3. Օպերատորը փոփոխում է խաղը՝ համապատասխանեցնելով իր կարիքներին (վճարումներ, խաղի ալգորիթմ):
4. Այնուհետև խաղը պետք է փորձարկվի երրորդ կողմի աուդիտորի կողմից
5. Մոնտե Կառլոյի մեթոդը կիրառելով՝ նրանք վերլուծում են հարյուր հազարավոր արդյունքներ
6. Եթե ​​խաղը բավարարում է արդարության չափանիշներին, այն ստանում է աուդիտորի հաստատման կնիք։
7. Այնուհետև խաղատան օպերատորը կարող է խաղը գործարկել իր կայքում

Պատահական թվերի գեներատորներ և արդար խաղ

Խաղի թեստավորման աուդիտորները ստուգում են, թե արդյոք խաղատան խաղերն օգտագործում են պատահական թվերի գեներատորներ, որը արդար խաղի համար կարևոր պարամետր է: Սա նշանակում է, որ արդյունքները միշտ պատահականացված են, և չկան խաղացողներին գրեթե անհաջողության մատնելու կամ խաղացողներին գրավելու համար որևէ այլ հոգեբանական հնարքներ: RTP որոշվում է առցանց խաղատների կողմից՝ վերցված մշակողների կողմից սահմանված մաթեմատիկական ալգորիթմներից և խաղի աուդիտորների սիմուլյացիայի արդյունքներից։

RNG խաղերը անընդհատ պատահական արդյունքներ ստեղծելԱլգորիթմները չեն դադարում հաշվել փուլերի միջև կամ երբ խաղը անգործուն է. սա ապահովում է, որ «Խաղալ» կոճակը սեղմելուց հետո միշտ կստանաք պատահական արդյունք: RNG սեղանի խաղերը օգտագործում են նույն քարտերի հավաքածուն, ինչ կենդանի սեղանը, բայց քարտերը խառնվում են յուրաքանչյուր փուլում՝ ապահովելով ցանկացած քարտերի հաշվարկման ռազմավարություն ապարդյուն։

Ինչպես է գործում Մոնտե Կառլոյի մեթոդը

Մոնտե Կառլոյի մեթոդն օգտագործելու համար դուք նախ պետք է սահմանեք չափանիշները, ներկայացնեք խաղի կանոնները, ապա կատարեք ձեր սիմուլյացիաները: Սկսելով պարզ օրինակից, ռուլետկայում կարող եք փորձել որոշել հավանականությունը ուղիղ խաղադրույքով հաղթանակԱյսինքն՝ խաղադրույք մեկ թվի վրա՝ 35:1 հաշվով հաղթելու համար։ Դուք խաղում եք միայն այդ մեկ խաղադրույքով, ուստի հաղթելու չափանիշները պարզ են՝ գնդակը պետք է ընկնի ձեր ընտրած հատվածի վրա։ Կարևոր չէ՝ փոխում եք ձեր թիվը յուրաքանչյուր փուլից հետո, թե ոչ, կարող եք սիմուլյացիաներ անել երկու դեպքում էլ։

Հաջորդ քայլը սիմուլյացիաներ անցկացնելն է։ Որքան շատ արդյունքներ ունենաք, այնքան ավելի մոտ կլինեք յուրաքանչյուր պտույտի հաղթանակի իրական հավանականությունը պարզելուն։ Երբ այս խաղատան խաղերը փորձարկվում են լաբորատոր պայմաններում, դրանք կարող են անցնել միլիոնավոր սիմուլյացիաների միջով։ Սրանք օգնում են նվազեցնել ցանկացած մաթեմատիկական անոմալիա, ինչպիսիք են պարտվողական կամ հաղթական փուլերի շարքը։

Այնուհետև կարող եք վերլուծել արդյունքները՝ հաղթանակի հավանականությունը, միջինը և բաշխումները տեսնելու համար։ Կարող եք պարզել, թե որքան հաճախ է գնդակը ընկնում ձեր հատվածը։ Քանի՞ անգամ պետք է հաղթել շահույթ ստանալու համար և այդ հաղթանակների հաճախականությունը։

Հավանականությունների հասկացումը և տան եզրերի սահմանումը

Խաղատների օպերատորները պետք է օգտագործեն այս սիմուլյատորները՝ ստուգելու համար, թե արդյոք իրենց խաղերը արդար են, թե ոչ։ Խաղերը պետք է ունենան որոշակի տարր տան եզրին որպեսզի ապահովեն, որ խաղատները կարողանան շարունակել իրենց գործունեությունը։ Նրանք կարող են օգտագործել ալգորիթմ վիդեո պոկերի խաղի վրա և այնուհետև որոշել, որ արդյունքները չափազանց առատաձեռն են։ Այլ կերպ ասած, եթե խաղը հայտնվի շուկայում, նրանք կկորցնեն գումար։ Այսպիսով, նրանք կարող են փոփոխել ալգորիթմները՝ ապահովելու համար, որ հաղթանակի հաճախականությունը մի փոքր նվազեցվի։ Կամ կարող են պահպանել գեներատորը և մատակարարելու փոխարեն լրիվ վճարման վճարման աղյուսակ, օգտագործեք կարճ վարձատրության կառուցվածք։

Նպատակն է պարզապես ապահովել, որ նրանք ունենան փոքր առավելություն։ Խաղատան օպերատորները կարող են փորձարկել խաղի ընթացքում հաղթանակների հաճախականությունը և այդ հաղթանակների չափը։ Նրանք կարող են որոշել օգտագործել ավելի բարձր անկայունությամբ մոդել՝ ավելի ցածր վճարային գծերով։ Կամ լուծում, որն ունի ավելի ցածր անկայունություն, բայց կարող է առաջարկել ավելի մեծ շահումներ։

Ցածր անկայունությամբ խաղերը, որպես կանոն, ավելի լավ են ավելի մեծ բանկային հաշիվ ունեցող խաղացողների համար։ Նրանք չեն հույսը դնում հաճախակի հաղթանակների վրա, բայց ունեն բյուջե՝ շարունակելու խաղալ մինչև զգալի գումար շահելը։ Փոքր բյուջե ունեցող խաղացողները կարող են ընտրել բարձր անկայունությամբ խաղեր։ Նրանք երկար սպասելու կարիք չունեն հաղթանակներ գրանցելու համար, բայց մեծ մասամբ դրանք բավականին համեստ են։

Մոնտե Կառլոյի մեթոդի կիրառումը որպես խաղացող

Մոնտե Կառլո սիմուլյացիայի տեսությունը հեշտ է հասկանալ։ Այնուամենայնիվ, դա իրականում այնպիսի մեթոդ չէ, որը խաղացողները կարող են ճշգրիտ օգտագործել։ Դուք պետք է ստեղծեք մի ծրագիր, որը կարող է մոդելավորել բազմաթիվ արդյունքներ՝ վերլուծության համար անհրաժեշտ թվերը ստանալու համար։

Այնուամենայնիվ, Մոնտե Կառլոյի մեթոդն ունի բազմաթիվ կիրառություններ, ոչ միայն խաղի RTP-ի ստուգումը: Օրինակ, դուք կարող եք այն օգտագործել ձեր բանկային հաշիվը վերլուծելու համար: Հետևելով ձեր ծախսերին ամեն անգամ խաղալիս, կարող եք վերլուծել, թե որքան են կազմում ձեր համախառն ծախսերը և շահումների թվերը: Օգտագործելով ձեր եկամտաբերության բաշխումը, կարող եք հաշվարկել, թե ձեր բանկային հաշվի որ տոկոսը պետք է օգտագործվի յուրաքանչյուր փուլում՝ ավելի երկար խաղային ժամանակահատվածներ ապահովելու համար:

Մոնտե Կառլոյի մեթոդը կարող է օգտագործվել նաև սպորտային արդյունքները վերլուծելու համար: Ամենապարզ մակարդակում դուք կարող եք հաշվարկել, թե քանի անգամ է ֆավորիտը հաղթում իր խաղերում, և օգտագործել տվյալները՝ թիմի վրա խաղադրույք կատարելով կարելի է շահել միջին գումարը: Կամ հաշվարկել ֆավորիտի վրա խաղադրույք կատարելով շահույթ ստանալու համար անհրաժեշտ միջին գործակիցները: Ձեզ անհրաժեշտ կլինի շատ տվյալներ՝ ձեր եզրակացություններն ավելի ճշգրիտ դարձնելու համար: Մոնտե Կառլոյի մեթոդն ավելի ճշգրիտ է այնպիսի սպորտաձևերում, ինչպիսիք են՝ բեյսբոլ որտեղ թիմերը մրցաշրջանում խաղում են ավելի քան 160 խաղ։ Փոխարենը 18 NFL խաղեր որ թիմերը խաղում են։

Պատահականության հայեցակարգի խախտում

Մեզ համար դժվար է հասկանալ պատահականությունը, քանի որ մենք չենք կարող իրականում ճշգրիտ ֆիզիկական հավանականություն սահմանել RNG խաղատան խաղում: Ֆրանսիական ռուլետկայի խաղում անիվի վրա կա 37 հատված, և յուրաքանչյուր փուլից առաջ դուք գիտեք, որ ուղիղ թիվ խփելու հավանականությունը ճիշտ 1-ից 37 է: Կամ եթե դուք խաղադրույք եք կատարում սև/կարմիրի վրա, ապա 37 հատվածներից 18-ը համապատասխանում են ձեր խաղադրույքին: Երբ խաղալ Blackjack, 10 արժեքով քարտ ստանալու ընդհանուր հավանականությունը մոտավորապես 4-ը 13-ից է (հաշվի չառնելով նախկինում հանված քարտերը, խաղաքարտերի տուփի չափը և այլն):

Մենք գիտենք, որ սովորական խաղաքարտերի տուփում կա 52 քարտ՝ առանց ջոկերների։ Քանի որ խաղաքարտերի տուփում կա 37 հատված։ Եվրոպական և ֆրանսիական ռուլետկա, մինչդեռ ամերիկյան ռուլետկան ունի 38 հատված։ Սակայն, յուրաքանչյուր փուլի արդյունքները լիովին պատահական են։ Նախորդ փուլը չի ​​ազդում հաջորդի վրա։

Սլոտ խաղերն ավելի բարդ են, քան այս խաղերը, քանի որ մենք չենք կարող բացել խաղերը և նայել առանձին հատվածներին, ինչպես նաև ստուգել մեքենայի որևէ պարամետր։ Մեզ մնում են ենթադրություններ, որոնք հիմնականում հիմնված են տրված տեղեկատվության վրա, ինչպիսիք են RTP-ն և volatility.

Մոնտե Կառլոյի մեթոդը, անշուշտ, աշխատում է պատահականության գաղափարը քանդելու համար, բայց այն ունի իր սահմանափակումները: Ճշգրտությունն ավելի լավ է դառնում, եթե ունեք վերլուծելու նմուշների ավելի մեծ շրջանակ: Դուք կարող եք ստիպված լինել հազարավոր անգամներ պտտեցնել անիվները՝ այս խաղերի հավանականության ավելի մանրամասն պատկերացում կազմելու համար: Եվ այնուամենայնիվ, ստացված թիվը այնքան ճշգրիտ չէ, որքան եթե դուք մոդելավորեիք հարյուր հազարավոր պտույտներ:

Ինչպես օպտիմալացնել ձեր խաղերը պատահականության դեմ

Մենք չենք կարող խուսափել այն փաստից, որ պատահականությունը և բախտը անբաժանելի մասն են կազմում կազինոյի խաղերում և սպորտային խաղադրույքներում հաղթելու համար։ Հավանականությունը կարող է հասնել այնքան հեռու, որ օգնի մեզ օպտիմալացնել մեր բանկային հաշիվը կամ պատրաստվել կորուստների։ Բայց այստեղ որևէ տրված բան չկա, որևէ արդյունք քարե չի ամրագրված։ Հետևաբար, Խաղադրույքների ռազմավարություններ որոնք մենք խորհուրդ ենք տալիս հաճախ կենտրոնացած են ձեր բանկային հաշիվը պաշտպանելու վրա և խաղալ բանականության հետ, այլ ոչ թե զգացմունքների.

Դուք երաշխավորված չեք, որ խաղամոլության մեջ գումար կշահեք, անկախ նրանից, թե որքան լավ եք խաղում պոկեր կամ որքան ժամանակ եք սպորտային խաղադրույքների մասնագետ։ Լավագույն խորհուրդն այն է, որ միշտ ընդունեք այն փաստը, որ ձեր խաղաքարտերը կարող են պարտվել, և երբեք չհետապնդեք ձեր կորուստները։ Ստեղծեք բյուջե ձեր խաղամոլության համար, և այդպիսով կարող եք խուսափել սնանկացումից։ Եթե ​​հայտնվեք շահույթի մեջ, իմացեք, թե երբ պետք է դադարեցնել այն։ Դանդաղ կառուցեք ձեր բանկային հաշիվը և նայեք ավելի լայն պատկերին, այլ ոչ թե կենտրոնացեք վերջին կորուստների վրա։ Վերջիվերջո, խաղամոլության մեջ պատահականությունը ընդունելով՝ դուք ավելի շատ հաճույք կգտնեք ձեր խաղերից։