SCENE RESEARCH STATION  
with my everyday
thinking-and-doctrine

*2003.10.05

::コンピューターの世界から、「日本語」が消えたっ

議員先生様の鋭い考察に真っ青.
あの会見はBTRONが無かったかのような発言であり,PC以上向けの高級(っていうと変だけど高級言語的なニュアンスで)OSはもう日本じゃ無理っていう宣言とも取れない事も無い.てか,BTRON以前にITRONも忘れてそうですが...
じゃなくて,全然知識が無いのにイメージだけでここまで(何も知らない人なら騙せそうな)もっともらしい言葉を並べれる議員様はやっぱすげえと思いました.

www.tnagao.org/item/20030927
ここで釈明してるけど,意味分からないし.
www.tnagao.org/item/20030816
上の日記では「元インターネット関連企業役員」だったらしく,いろいろ偉そうな事言ってますがねえ.
www.tnagao.org/item/20031003
と思ったら反省してました.
上に立つ人は知ったかはしない方がいいよね.信用に関わるし.むしろ知ってても知らない振りして,より詳しい専門の人に任せるくらいでよいのではないかな.「俺が責任を取るからおまえの好きなようにやれ」って有用な部下に任すのが理想の上司だと勝手に思ってます(司馬遼太郎の坂の上の雲とかそんな感じやん).あれ,話がずれてきた.

swf::「TOTOべんき」のうた

昔自然発生的に流行ったものらしいです.小学生の頃流行ったらしい.記憶に無いけど小学生はうんこ大好きだからきっと流行ったんだろう.
FamilyさんがフロアREMIXしてるんだけど,これがアツイ!
babu.com/~family/gakkyoku/toto/
NOVAうさぎ REMIX並にいろいろアレンジしてほしいで す.
(thanx 毛さん)

::アユの物語

第1部だけネットから読めるのですが,なかなか面白い.しかし東京は恐ろしい世界じゃ.おじいちゃんはついていけません.
(from Beltorchicca)

ロボコン見てきたけどなかなか良かった.あのロボットは全部実在の奴なんですねえ.レベルの低下が叫ばれている高専ロボコンですが(高専というか教育界全体の地盤沈下だけど),まだまだ捨てたモンじゃない.それとは関係なく青春映画としても面白い.割と淡々と進んでいくのになんか感動するのはスタンドバイミーに通じるものがある(ウソコケ).しかし一番意外且つ重要な事実は長澤まさみが可愛いかったということか(だめすぎ>自分).
とにかく見て損はないと思いまっす.残念ながらもう殆どの映画館で上映終了してますけど...

麻雀::最終順位の期待値

麻雀ですけど,例えば
1m2m2m3m3m 1p2p3p 1s2s3s 9s9s
という状態(待ちは全て生きているものとする)の期待値を求める時はどうしたらよいか?
単純に
純全帯三色一盃口平和(12000) x P(1mで和了る確率) +
平和(1000) x P(4mで和了る確率)
じゃまずいわけですよね.これが期待値をそのまま足したらいけないみたいな理由.
正しくは1m,4mどっちでもあがってしまう場合と1m or 4mのみあがる場合を考えて,高い方を期待値としなければならない.で,例えば1m,4m両方あがる場合は
12000 * P(1m)*(1-P(4m)) + 1000 * P(4m)*(1-P(1m)) +
12000 * P(1m)*P(4m) * P(1m)/(P(1m)+P(4m)) + 1000 * P(1m)*P(4m) * P(4m)/(P(1m)+P(4m))
としなければマズい気がする(ちょっと怪しいけど最初よりは遥かにマシだろう).
同じような事があらゆる場面で利いて来るので,この前上げた自動打ちはかなり出鱈目な計算をしている事になる.

あと局単位の収支ではなく,最終順位の期待値を最大にする方法ですが,
(最終順位の期待値ベクトル) = f( 現在の点数ベクトル,残り局数,残っている親番の数 )
(ベクトルなのは4人分だから)
みたいな関数を考えて,得点を打牌の期待値として利用するのではなく,得点を得た後の点数状況をこの関数に突っ込んだものを利用するようにすればよい.けど,オーラス以外は正確に計算する事など無理なので(すくなくとも僕は考え付かない),適当にそれっぽい値が出る関数を作らねばならない.
まあ,こういう確率ってのは正規分布ぽくなるのが世の必然なので,適当にmathematicaで検討してみた.
In[1]:=

mP = {37000, 30000, 20000, 18000}; ←これが与える点数ベクトル
Table[
Clear[i, l, k, f, x, a];
updown[x_, p_] := If[p \[Equal] x, 0, If[x < p, 1, -1]];
f[x_] :=
Integrate[(1/ Sqrt[2 Pi])Exp[-(1/2)(z^2)], {z, Abs[x]/8000, Infinity}];

k = Table[{0, updown[i, p]}, {i, 1, 4}];
k = Distribute[
f[k[[1]], k[[2]], k[[3]], k[[4]]],
List
] /. {f \[Rule] Plus};

a = f[mP - {1, 1, 1, 1}*mP[[p]]] // N;
a[[p]] = 1;
a /= a /. {List \[Rule] Plus};
b = Distribute[f[{1, a[[1]]}, {1, a[[2]]}, {1, a[[3]]}, {1, a[[4]]}],
List] /. {f \[Rule] Times};
p - b.k,
{p, 1, 4}
]

Out[2]={1.22649, 1.99713, 3.27459, 3.46059} ←これが最終順位期待値ベクトル

分散の部分(これだと8000)を残り局数の関数にしてやればいけそう?問題点はこの関数が重すぎる点か.けど処理速度は気合で近似関数作ればいいだけの話なので問題なし.てことで「目指せ爆岡」を合言葉に牛の歩みの如く開発というか思考だけは続けて行きたいと思います.

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