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火花天龙剑 -> 火炎之纹章 -> 精华区 -> GBA三作的实际命中率研究
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kingzero



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问楼主个问题: 实际命中跟人物的运有没有关系呢?比如说有2个人物的理论命中都是50%, 一个人物幸运满 一个幸运为零,那么他们的实际命中有没有差别呢?
[40 楼] | Posted:2006-06-26 15:05| 顶端
navydern

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恍然大悟!
[41 楼] | Posted:2006-06-26 15:28| 顶端
勇者罗兰812

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怪不得偶的摩达被石化女妖的魔法2%的命中都石化了
[42 楼] | Posted:2006-06-26 15:46| 顶端
xelloss_shuu

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其实以前一直对概率学毫无好感,近来才逐渐对其刮目相看
真是伟大的文,不错的测试方法,佩服研究者的毅力
顺便一说,本人在gba三作中有98%命中miss的经历,真可怕

[43 楼] | Posted:2006-06-26 16:41| 顶端
xelloss_shuu

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to 40 楼:
应该没有,因为命中已把运计算进去了
命中率 =装備武器的命中率+技×2+幸運÷2+支援効果+武器相性修正 [%]

[44 楼] | Posted:2006-06-26 16:44| 顶端
mosessophy

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下面是引用brave于2006-06-26 14:46发表的:
封印
困难模式与普通难度下
所用的修正公式不一样
楼主试试便知
困难模式下
.......

不懂

[45 楼] | Posted:2006-06-27 00:15| 顶端
迪菲亚



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是不是一次攻击命中的概率和多次攻击(假设100次)命中的概率之间有个感官的区别.
我的意思是如果你只攻击一次,只要打中都算100%命中(假设).那么在你整体的攻击次数中,此次攻击命中率就是100%(如果10%的命中也打中敌人就算100%)

我们知道如果系统提示50%命中,自己测试10次的话可能5中5不中,更多可能是4中6不中,或相反.
但整体攻击次数是不能确定的(我可以只攻击1次,我也可以攻击1000次)
假设我命中率50%,那么我攻击1000次,理论上500次命中,500次MiSS是符合逻辑的.

我想提的问题出来了,这500次命中和MISS的先后顺序分布是一个问题,(可能1次间隔1次,也可以先500次MISS,再500次命中),对于整体1000次攻击的命中来说,都是50%命中.
那么对于后一种不对称的结论(我只是举了极端的例子,但1次间隔1次同样也是一种极端),是否就是我们在整体次数少的情况下的变异呢?
我认为只要整体次数(就是测试次数)越多,这个顺序间隔越平均!但我们在一次游戏时间内是不可能达到那么多的实验次数的,所以相对来说人为感觉就要占了主观了(也就是LZ所说50%以下命中实际更低,50%以上命中实际更高)其实就是整体1000次(假设)攻击中,我们只用了100次甚至只有10次,那么系统提示的50%命中(假设)就让我们感觉不准确了.
以上纯属个人YY,感官行事而已,对于理论,偶更偏向实际.


努力睁大眼睛
[46 楼] | Posted:2006-06-27 08:42| 顶端
星划月破

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原来烈火中 显示15%的命中率只有4.65%。。。晕啊,
我就奇怪昨晚我 郝克托耳15%的命中率打封魔者,怎么凹了20多下就一下都没中呢?



[47 楼] | Posted:2006-06-27 12:42| 顶端
worse&better

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下面是引用迪菲亚于2006-06-27 08:42发表的:
是不是一次攻击命中的概率和多次攻击(假设100次)命中的概率之间有个感官的区别.
我的意思是如果你只攻击一次,只要打中都算100%命中(假设).那么在你整体的攻击次数中,此次攻击命中率就是100%(如果10%的命中也打中敌人就算100%)

我们知道如果系统提示50%命中,自己测试10次的话可能5中5不中,更多可能是4中6不中,或相反.
但整体攻击次数是不能确定的(我可以只攻击1次,我也可以攻击1000次)
.......

我想你混淆了2个概念:概率(probability)与频率(frequency)

频率就是N次实验中事件发生的比例,比如你买1次彩票,中奖1次,那么你中奖的频率为1;

如果你买1000次彩票,中奖1次,那么你中奖的频率是0.001;

而对于概率的一个简单理解就是事物发生的可能性,它和实验的次数无关,当实验的次数趋于无穷大时,频率会收敛于概率。

你所提到的问题实际是一个频率的问题,实验次数较少导致频率和概率之间存在区别,这是很正常的事。

我所提出的实际命中率是一个概率的问题,公式是从纯数学的角度进行推导的(因为乱数是0~99的离散情况,所以采用的是概率统计中的古典概率模型,不然需要使用微积分),与实验无关;实验的结果是用来检验我的理论是否与实际相符的。而不是根据实验的数据总结出一个经验公式。


The world combines after long separation, separates after long combination.
[48 楼] | Posted:2006-06-27 16:14| 顶端
无用之斧

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唉... 理论,又是理论,看的偶真是头疼啊!

*“おのを见る度思い出せ! さあ、たのしもうMEのおの!"--05年
* 用GBA玩《FE》的最大乐趣和最大的痛苦就是----复位重打!--06年
* 要不是为了等FE,早就把NDS卖了。
等大饼FE玩完了,更想把NDS卖了。--08年
[49 楼] | Posted:2006-06-27 18:00| 顶端
worse&better

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把计算的方法也说一下吧,每个乱数取值范围0~99,共100种可能;
假设乱数服从均匀分布,即取到0~99之间的任何一个值的概率均相同,为1%;
然后假设相邻的2个乱数间是独立的;
当满足这2个假设时,2个乱数的组合共100*100=10000,且每种组合出现的概率均相同。

计算实际命中率时,就是看在这全部的10000种组合当中,有多少种组合会使攻击命中。

假设理论命中率为30%:

当第一个乱数为00时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应在00~59之间,共60种组合;
当第一个乱数为01时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应在00~58之间,共59种组合;
……
当第一个乱数为59时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应为0,共1种组合;

所以能使攻击命中的全部组合为:60+59+……+1=60*61/2=1830;

所以30%的理论命中率对应的实际命中率为1830/10000=18.3%。


现在假设理论命中率为x%,当x<=50时:

当第一个乱数为00时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应在00~2x-1之间,共2x种组合;
当第一个乱数为01时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应在00~2x-2之间,共2x-1种组合;
……
当第一个乱数为2x-1时,要想使实际的攻击命中,第二个乱数取值应为00,共1种组合;

所以能使攻击命中的全部组合为:2x+(2x-1)+……+1=(2x+1)*2x/2=x(2x+1);
其对应的实际命中率即x(2x+1)/10000

再考虑x>50的情况,令y=100-x,反过来统计miss的组合:

当第一个乱数为99时,要想使实际攻击miss,第二个乱数取值应在2x-99~99之间,共2y-1种组合;
当第一个乱数为98时,要想使实际攻击miss,第二个乱数取值应在2x-98~99之间,共2y-2种组合;
……
当第一个乱数为2x-99时,要想使实际的攻击miss,第二个乱数取值应为99,共1种组合;

所以能使攻击miss的全部组合为:(2y-1)+(2y-2)+……+1=(2y-1)*2y/2=(2y-1)y=(199-2x)(100-x);
其对应的实际命中率即1-(199-2x)(100-x)/10000


[ 此贴被worse&better在2006-07-31 20:18重新编辑 ]


The world combines after long separation, separates after long combination.
[50 楼] | Posted:2006-06-28 12:26| 顶端
迪菲亚



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下面是引用worse&better于2006-06-28 12:26发表的:
把计算的方法也说一下吧,每个乱数取值范围0~99,共100种可能;
假设乱数服从均匀分布,即取到0~99之间的任何一个值的概率均相同,为1%;
然后假设相邻的2个乱数间是独立的;
当满足这2个假设时,2个乱数的组合共100*100=10000,且每种组合出现的概率均相同。

.......

好.军师把游戏内容提高到了一个崭新的程度.50%以下似乎就该放弃这次行动,对于不凹乱数的休闲玩家.
在下深深体会到具有这种程度在玩游戏时人定胜天的心态。
至少,以后遇到70+%仍然MISS时,我有信心人为"必的"


努力睁大眼睛
[51 楼] | Posted:2006-06-28 13:05| 顶端
worse&better

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有一个GBA上FE的乱数表: http://holy.wonder-egg.com/pukiwiki/pukiwiki.php?plugin=attach&openfile=FE%CD%F0%BF%F4.html&refer=%CD%F0%BF%F4%A5%C4%A1%BC%A5%EB%CA%D4%BD%B8 取了10000个乱数,其分布如下图: New Page 1

可以看到乱数的分布基本是均匀的,但有1处例外,那就是乱数00出现的频率是其它乱数的2倍左右! 这对2乱数判命中的影响基本可以忽略,但它直接导致个位数的必杀率比理论值高1左右(经历过斗技场那1%必杀惨剧的人赶快去找老任算帐吧,这里是铁证如山 [s:2] ) PS:用GBA的FE乱数表对2乱数判命中又进行了一下模拟,在顶楼小小的更新了一下。


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[52 楼] | Posted:2006-06-28 17:52| 顶端
courier

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用数学证明出来的东西是最能令人信服的~~
军师有无具体的每个乱数的出现概率?


エトルリア王国、カルレオン伯爵家の令嬢。
お忍びで来たリキア地方のラウス侯爵領で、足止めをされ途方に暮れている。
たよりなげな外見と、凛とした性格を持つ姫君。
[53 楼] | Posted:2006-06-30 10:25| 顶端
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下面是引用courier于2006-06-30 10:25发表的:
用数学证明出来的东西是最能令人信服的~~
军师有无具体的每个乱数的出现概率?

要想知道具体每个乱数的出现概率恐怕是要研究乱数的生成算法了,好像这里有:
http://bbs.2ch2.net/test/read.cgi/emblem/1097677546/l50

不过我这日语苦手是完全看不明白-_-b


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[54 楼] | Posted:2006-06-30 12:37| 顶端
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虽然对进制问题不是太懂,不过这里面似乎没有提到乱数概率的问题呢……
另外,GBA的乱数表上最多有100000个乱数,是否代表了从第100001个开始就和第0个重复了?


エトルリア王国、カルレオン伯爵家の令嬢。
お忍びで来たリキア地方のラウス侯爵領で、足止めをされ途方に暮れている。
たよりなげな外見と、凛とした性格を持つ姫君。
[55 楼] | Posted:2006-06-30 22:37| 顶端
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原来如此……不过此贴对模拟器玩家的实用性貌似不大……




淡淡的……安宁……
[56 楼] | Posted:2006-07-01 00:48| 顶端
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下面是引用courier于2006-06-30 22:37发表的:
虽然对进制问题不是太懂,不过这里面似乎没有提到乱数概率的问题呢……
另外,GBA的乱数表上最多有100000个乱数,是否代表了从第100001个开始就和第0个重复了?

那里面好像有一个不知是不是乱数的生成算法,如果是的话,通过对这个算法进行数学上的分析应该可以大致了解到乱数的概率,当然这应该要复杂得多;或者就是找到这个乱数的循环周期,试了一下,300000以内都不会有重复,这个循环的周期估计相当的大。


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[57 楼] | Posted:2006-07-01 01:00| 顶端
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GBAメモリマップ
BIOS 0x00000000 - 0x00003FFF 16kbまで。その他未使用。初期起動時に使用。ここではどうでもいい。
WRAM 0x02000000 - 0x0203FFFF 256kbまで。その他未使用。コードとデータ。少し遅いけどでかいワーク用メモリとして使う。敵、味方のパラメータなどの可変データは大抵ここにある。EWRAM
IRAM 0x03000000 - 0x03007FFF 32kbまで。早いけど小さいワーク用メモリ。
この間はVRAMとか。でもこのスレではどうでもいいと思われ。
ROM  0x08000000 ~  変更されないコードやデータ。プログラム動作時には大抵この辺の命令が実行されている。キャラクターの元の成長率などもここ。

这段似乎是讲乱数的具体存储位置……

function calc(){
r[1] = m[m[0]]; r[2] = m[m[0]+2]; r[3] = m[m[0]+4];

r[0] = ((r[1] >>> 5) + (r[2] << 11)) & 0xffff;
r[3] = (r[3] << 1) & 0xffff;
r[3] = (r[3] + ((r[2] & 0x8000)?1:0)) & 0xffff;
r[0] = (r[0] ^ r[3]) & 0xffff;
r[3] = r[2];
r[2] = r[1];
r[1] = r[0];
r[0] = (r[0] * 100) >>> 16;

m[m[0]] = r[1]; m[m[0]+2] = r[2]; m[m[0]+4] = r[3];
}

而这段么……偶不认识这素什么语言……HTML?
有没有人可以帮忙看一下?


エトルリア王国、カルレオン伯爵家の令嬢。
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[58 楼] | Posted:2006-07-01 11:54| 顶端
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应该是java或c++,不过我对java几乎一窍不通。除了这是数组嵌套之外,也看不出什么了。(主要是那关键的三句中“<<<”与“>>>”看不懂,c++似乎没这个,其他的看懂了)
p.s.更换数值用这么复杂的函数,看来有周期也会极大。


[59 楼] | Posted:2006-07-02 16:37| 顶端
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