Kaedah Monte Carlo: Mensimulasikan Hasil Kasino

Kaedah Monte Carlo ialah algoritma matematik yang boleh digunakan untuk mengira kebarangkalian berdasarkan persampelan rawak berulang. Ia boleh digunakan untuk memecahkan rawak kepada angka dan statistik, dan pengendali kasino menggunakan kaedah Monte Carlo untuk menentukan RTP permainan mereka.

Walau bagaimanapun, kaedah itu bukan sahaja digunakan oleh kasino. Ia juga digunakan dalam kejuruteraan, penjanaan grafik komputer, AI untuk permainan dan sains fizikal. Teori ini telah berkembang ke dalam semua jenis bidang dan industri, mencari corak matematik konkrit dalam apa yang kita akan panggil rawak. Sekarang kita akan melihat bagaimana kaedah Monte Carlo digunakan dalam permainan kasino, dan sama ada ia berguna untuk pemain atau tidak.

Simulasi dalam Permainan Kasino

Kaedah ini bergantung pada sejumlah besar percubaan, dan hasilnya boleh menunjukkan banyak maklumat berguna. Kita boleh belajar tentang kebarangkalian menang, purata kemenangan, dan juga cara kemenangan ini diagihkan. Cerapan ini membantu kami mempelajari cara kebarangkalian berfungsi dalam permainan kasino, tetapi kaedah Monte Carlo juga mempunyai beberapa had. Iaitu, kita perlu membuat andaian berdasarkan keputusan ini.

Umumnya, pemilik kasino menggunakan pendekatan yang sama apabila mereka menguji permainan mereka untuk keadilan. Kasino dalam talian berlesen mesti menguji semua permainan mereka sebelum mereka melancarkannya kepada orang ramai. Tiada pengecualian, dan kegagalan untuk memenuhi keperluan boleh membawa akibat yang serius. Prosesnya adalah seperti berikut.

1. Pengendali kasino meminta permainan daripada pembekal perisian
2. Pengendali memperoleh penyelesaian permainan
3. Pengendali mengubahsuai permainan untuk memenuhi keperluan mereka (pembayaran, algoritma permainan)
4. Kemudian, permainan mesti diuji oleh juruaudit pihak ketiga
5. Menggunakan kaedah Monte Carlo, mereka menganalisis ratusan ribu hasil
6. Jika permainan memenuhi kriteria keadilan, ia menerima meterai kelulusan daripada juruaudit
7. Pengendali kasino kemudiannya boleh melancarkan permainan di tapak mereka

Penjana Nombor Rawak dan Fair Play

Juruaudit ujian permainan menyemak untuk melihat sama ada permainan kasino menggunakan Penjana Nombor Rawak, parameter penting untuk permainan adil. Ini bermakna bahawa keputusan sentiasa rawak, dan tiada tweak untuk membawa pemain hampir terlepas, atau sebarang helah psikologi lain untuk menarik pemain. RTP ditentukan oleh kasino dalam talian – diambil daripada algoritma matematik yang ditetapkan oleh pembangun dan hasil simulasi daripada juruaudit permainan.

Permainan RNG sentiasa menjana hasil rawak. Algoritma tidak berhenti mengira antara pusingan atau apabila permainan tidak aktif – ini memastikan bahawa dari saat anda menekan butang Main, anda sentiasa akan mendapat hasil rawak. Permainan meja RNG menggunakan set kad yang sama seperti jadual langsung, tetapi kad tersebut dirombak setiap pusingan – menghasilkan sebarang strategi pengiraan kad sia-sia.

Bagaimana Kaedah Monte Carlo Berfungsi

Untuk menggunakan kaedah Monte Carlo, anda mesti menetapkan kriteria dahulu, memperkenalkan peraturan permainan, dan kemudian menjalankan simulasi anda. Bermula dengan contoh mudah, dalam rolet anda boleh cuba mengenal pasti kebarangkalian menang dengan pertaruhan lurus. Iaitu, pertaruhan pada satu nombor, untuk memenangi 35:1. Anda hanya bermain dengan satu pertaruhan itu, jadi kriteria untuk menang adalah mudah, bola harus mendarat di segmen pilihan anda. Tidak kira anda menukar nombor anda selepas setiap pusingan atau tidak, anda boleh membuat simulasi dalam kedua-dua kes.

Langkah seterusnya ialah menjalankan simulasi. Lebih banyak hasil yang anda miliki, lebih dekat anda untuk mengetahui kebarangkalian sebenar setiap pusingan menang. Apabila permainan kasino ini diuji di bawah keadaan makmal, mereka mungkin berjalan melalui berjuta-juta simulasi. Ini membantu mengurangkan sebarang anomali matematik seperti pusingan kekalahan atau kemenangan berturut-turut.

Anda kemudian boleh menganalisis keputusan untuk melihat kebarangkalian menang, purata dan taburan. Anda boleh mengetahui berapa kerap bola jatuh ke dalam segmen anda. Berapa kali anda perlu menang untuk menghasilkan keuntungan, dan kekerapan kemenangan tersebut.

Memahami Kebarangkalian dan Menetapkan Tepi Rumah

Pengendali kasino perlu menggunakan simulator ini untuk menguji sama ada permainan mereka adil untuk dimainkan atau tidak. Permainan mesti mempunyai beberapa unsur pinggir rumah untuk memastikan kasino boleh kekal dalam perniagaan. Mereka mungkin menggunakan algoritma pada permainan poker video dan kemudian memutuskan bahawa hasilnya terlalu murah hati. Dalam erti kata lain, jika permainan itu mencapai pasaran, mereka akan kehilangan wang. Jadi mereka boleh mengubahsuai algoritma untuk memastikan kekerapan kemenangan dikurangkan sedikit. Atau, mereka boleh menyimpan penjana dan bukannya membekalkan a jadual gaji penuh, gunakan struktur gaji pendek.

Matlamatnya adalah semata-mata untuk memastikan bahawa mereka mempunyai kelebihan yang kecil. Kekerapan menang dalam permainan dan saiz kemenangan tersebut adalah yang boleh dimainkan oleh pengendali kasino. Mereka mungkin memutuskan untuk menggunakan model tidak menentu yang lebih tinggi dengan garis gaji yang dikurangkan. Atau, penyelesaian yang mempunyai turun naik yang lebih rendah, tetapi boleh menawarkan kemenangan yang lebih besar.

Permainan turun naik yang rendah biasanya lebih baik untuk pemain yang mempunyai wang yang lebih besar. Mereka tidak bergantung pada kemenangan dengan kerap, tetapi mempunyai bajet untuk terus bermain sehingga mereka memenangi sejumlah besar wang. Pemain dengan belanjawan yang lebih kecil boleh memilih permainan turun naik yang tinggi. Mereka tidak perlu menunggu lama untuk mencapai kemenangan, tetapi kebanyakannya, mereka agak sederhana.

Menggunakan Kaedah Monte Carlo sebagai Pemain

Teori di sebalik simulasi Monte Carlo mudah difahami. Walau bagaimanapun, ia bukanlah satu kaedah yang boleh digunakan oleh pemain dengan tepat. Anda perlu membina program yang boleh mensimulasikan sejumlah besar hasil untuk menghasilkan angka yang diperlukan untuk analisis.

Walau bagaimanapun, kaedah Monte Carlo mempunyai banyak aplikasi, bukan hanya menguji RTP permainan. Sebagai contoh, anda boleh menggunakannya untuk menganalisis wang anda. Dengan menjejaki perbelanjaan anda setiap kali anda bermain, anda boleh menganalisis jumlah perbelanjaan kasar dan angka kemenangan anda. Menggunakan pengagihan pulangan anda, anda boleh mengira peratusan wang tunai anda harus digunakan setiap pusingan untuk mengekalkan tempoh permainan yang lebih lama.

Kaedah Monte Carlo juga boleh digunakan untuk menganalisis keputusan sukan. Pada tahap yang paling mudah, anda boleh mengira berapa kali kegemaran memenangi permainan mereka, dan menggunakan data untuk menentukan jumlah purata yang boleh dimenangi pertaruhan pada pasukan. Atau, hitung kemungkinan purata yang diperlukan untuk membuat pertaruhan keuntungan pada kegemaran. Anda memerlukan banyak data untuk menjadikan penemuan anda lebih tepat. Kaedah Monte Carlo lebih tepat dalam sukan seperti besbol di mana pasukan bermain lebih 160 perlawanan dalam satu musim. Daripada 18 permainan NFL bahawa pasukan bermain.

Memecahkan Konsep Rawak

Kami mendapati rawak sukar untuk difahami, kerana kami tidak boleh benar-benar menetapkan kebarangkalian fizikal yang ketat pada permainan kasino RNG. Dalam permainan Roulette Perancis, terdapat 37 segmen pada roda dan sebelum setiap pusingan anda tahu terdapat peluang tepat 1 dalam 37 untuk memukul nombor lurus. Atau jika anda bertaruh pada hitam/merah, maka 18 daripada 37 segmen berfungsi untuk pertaruhan anda. bila bermain blackjack, peluang umum untuk mendapatkan 10 kad bernilai adalah lebih kurang 4 dalam 13 (tidak menghiraukan kad yang dilukis sebelum ini, saiz dek, dll).

Kami tahu terdapat 52 kad dalam dek biasa, tanpa pelawak. Memandangkan terdapat 37 segmen dalam rolet Eropah dan Perancis, manakala rolet Amerika mempunyai 38 segmen. Walau bagaimanapun, keputusan setiap pusingan adalah rawak sepenuhnya. Pusingan sebelumnya tidak memberi kesan kepada apa yang akan berlaku seterusnya.

Slot adalah lebih rumit daripada permainan ini, kerana kami tidak boleh membuka permainan dan melihat segmen individu, mahupun menyemak mana-mana parametrik di sebalik mesin. Kami ditinggalkan dengan andaian, terutamanya berdasarkan maklumat yang diberikan seperti RTP dan kemeruapan.

Kaedah Monte Carlo sememangnya berfungsi untuk memecahkan tanggapan rawak, tetapi ia mempunyai batasannya. Ketepatan menjadi lebih baik jika anda mempunyai julat sampel yang lebih besar untuk dianalisis. Anda mungkin perlu memutar gulungan beribu kali untuk mendapatkan gambaran yang lebih dekat tentang kebarangkalian permainan ini. Namun begitu, nombor yang anda akan dapat tidak setepat seolah-olah anda telah mensimulasikan ratusan ribu putaran.

Cara Mengoptimumkan Permainan Anda Melawan Rawak

Kita tidak boleh mengelak fakta bahawa kerawak, dan nasib, adalah penting dalam memenangi permainan kasino dan pertaruhan sukan. Kebarangkalian boleh pergi sejauh untuk membantu kami mengoptimumkan bankroll kami atau menyokong kami untuk kerugian. Tetapi tidak ada pemberian di sini, tiada keputusan ditetapkan dalam batu. Oleh itu, strategi pertaruhan yang kami syorkan selalunya mendalami dalam melindungi wang anda dan bermain dengan rasional, bukan emosi.

Anda tidak dijamin untuk memenangi wang dalam perjudian, tidak kira seberapa baik anda bermain poker atau berapa lama anda telah menjadi pakar pertaruhan sukan. Nasihat terbaik ialah sentiasa menerima hakikat bahawa tangan anda boleh kalah, dan jangan sekali-kali mengejar kerugian anda. Buat rancangan belanjawan untuk perjudian anda, dan dengan cara itu anda boleh mengelak daripada mengalami kegagalan. Jika anda mendapati diri anda dalam keuntungan, ketahui masa untuk menghentikannya. Bina bankroll anda perlahan-lahan, dan lihat gambaran yang lebih besar daripada memberi tumpuan kepada kerugian baru-baru ini. Akhirnya, dengan menerima rambang dalam perjudian, anda akan mendapati lebih banyak kegembiraan dalam permainan anda.