Re: [閒聊] 臉黑機制

看板DIABLO作者 (Khadgar)時間10年前 (2014/03/19 12:16), 編輯推噓28(28推 0噓 36→)
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※ 引述《Dialysis (Chiquitia)》之銘言： : 臉黑機制，真的算是2.0以來最大的都市傳說， : 這很像在讀教科書一樣，當書裡的文句寫得怪怪時，最好的方法，還是去查閱原始文獻： : http://us.battle.net/d3/en/forum/topic/11307900907?page=15#293 : http://us.battle.net/d3/en/forum/topic/11307900907?page=23#451 : 臉黑機制的兩篇原始藍帖回文，都很漏漏長，真的想鑽洞的人，一定要將它好好看完。 : 在此將重點節錄出來： : 1. 玩家不可能十幾小時沒有傳奇 : The fact that some people claim to go for 10+ hours without finding a : legendary is not only not our intent, but should in fact be impossible. : : 2. 此系統被加在資料片 (因此，2.0是否實裝，未知) : 　 系統會記錄角色打怪而無傳奇的連續時間 : 經過特定時間後，傳奇掉落率會緩慢上升（特定時間＝多久？未知） : We added a system in the expansion that tracks the amount of time you spend : fighting creatures without finding a legendary and after a certain period of : time will slowly start increasing the legendary drop rate. : : 3. 一但傳奇產出（非交易或鍛造所得），此系統會重置 : Once a legendary drops for you, actual item not crafting recipe or material, : we reset that timer : : 4. BZ的目標，是希望高端玩家，能平均90分鐘一個傳奇 : Our final target is roughly in the 90 minute range for advanced players. : : 5. 你休想透過離開鍵盤來操弄此系統 : No you can't afk the system : : 6. 臉黑機制應該會極少作用的，多數玩家仍是透過一般掉落得到傳奇 : it's there for the 1% who just get really bad random rolls for an excessively : long period of time. : : 簡單的講，臉黑系統，不可能每90分送你一個傳奇，大家從最簡單的統計來看， : 倘若系統每90分鐘必送一傳奇，那高端玩家的平均傳奇，肯定遠小於90分。 : 另外，從文句去推敲，臉黑系統，可能要到10小時之後，才會"保證掉落"， : 在這之前，只是傳奇掉落率逐漸增加。 : 至於，臉黑的計時器如何運作？從藍帖的文句來看，打怪是重點，因此，如果要測試這種 : 機制的運作，個人的建議是，找一個最不可能掉落傳奇的打怪處，反覆打，然後記錄傳奇 : 的掉落頻率。 : 比如，開1-1，只打門口的喪屍，無限loop，同時記錄掉落.... 看完這個, 讓我突然想到一個東西: 機率密度函數 Blizzard很可能用上一個機率密度函數 f(t). T 並且令 ∫f(t) = 1 0 T: 臉黑時間上限 0: 掉傳奇後的那個時間點 另 0 < Ta < T 這會有幾個特性 T 1. P[0~T] = ∫f(t)dt = 1, 在 T時間必掉傳奇 0 Ta 2. P[0~Ta]= ∫f(t)dt < 1, 在 Ta時間內得到機率 <1, 但是因為不知道f(t) 0 無從得知這個定積分的實際數值 3. P[Ta] = 0, 雖然玩家一定會在 0~T之間的某個點Ta得到傳奇 但是, 由於機率密度函數的特性, 在特定時間點的掉落率階為 0 (因為掉落機率為0 到 Ta之間的積分) 所以紀錄Ta 很不幸的, 對於解出T, 甚至看到 f(t)的樣子是沒有幫助的 所以只要BZ用了這種方式設定, 我們永遠無從得知 T和 f(t) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 220.139.111.166
推
03/19 12:20, , 1F
哎喲，看到算式我頭就痛了起來。
03/19 12:20, 1F
推
03/19 12:23, , 2F
嗯嗯跟我想的一樣
03/19 12:23, 2F
推
03/19 12:25, , 3F
咦好像在學生時期有看過
03/19 12:25, 3F
推
03/19 12:25, , 4F
XD
03/19 12:25, 4F
→
03/19 12:26, , 5F
個人覺得,BZ團隊應缺乏數學高手.....
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推
03/19 12:26, , 6F
對啦 答案就是那個嘛 跟我想的一樣
03/19 12:26, 6F
→
03/19 12:28, , 7F
因為f是作用在裝備上 考慮智能掉落 f=f(t,職業)
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推
03/19 12:28, , 8F
不用想那麼多啦 搞不好只有3行程式碼..
03/19 12:28, 8F
推
03/19 12:31, , 9F
看不懂 給推
03/19 12:31, 9F
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搞不好沒有程式碼
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推
03/19 12:32, , 11F
問題在數值設定 跟數學無關
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推
03/19 12:32, , 12F
應該先去考察一下想出這點子Travis Day的Biography
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推
03/19 12:34, , 13F
pdf函數嗎？
03/19 12:34, 13F
推
03/19 12:35, , 14F
看這個頭好痛...痛苦的高中時代
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推
03/19 12:50, , 15F
數學沒及格過看不懂
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推
03/19 12:57, , 16F
其實WOW也有類似的臉黑機制
03/19 12:57, 16F
→
03/19 12:58, , 17F
所以D3有也不意外 只是WOW官方有說明
03/19 12:58, 17F
推
03/19 13:07, , 18F
為什麼在這邊還要看到積分函數...
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推
03/19 13:18, , 19F
搞不好什麼都沒有~ 大家都被唬了
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→
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你是不是誤會了什麼.. 設計上一定不是這樣做的
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平均90分鐘1個傳奇的話,可以打10個鐘頭都不掉..這也
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是萬中選一的奇人了
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→
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有 f(t) 代表什麼時候會掉寶是決定好的, 相當不可能
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→
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而這奇人又剛好會上PTT(或其他論壇)發抱怨文,機率又
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更低了
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比較可能的是 cxzq 大的說法, 單次掉落決定噴不噴金
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打電動搞的像甚麼大事
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XDDDDD
03/19 13:40, 28F
推
03/19 13:44, , 29F
WOW的臉黑機制是啥?
03/19 13:44, 29F
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03/19 13:45, , 30F
就是出團的時候通常會有一個幹部扮黑臉(誤
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推
03/19 13:46, , 31F
這時候好想說：「快推，不然人家以為我們看不懂」 XD
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推
03/19 13:47, , 32F
其實仔細看一下這個只是用機率表示一件很簡單的事= =
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推
03/19 13:47, , 33F
Prior probability表示
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推
03/19 13:48, , 34F
對不起，我直接end了
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推
03/19 13:48, , 35F
快推，以免有人覺得我看不懂，其實我看得懂英文和數
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03/19 13:48, , 36F
字
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推
03/19 13:49, , 37F
什麼？這時候才有人發現？ (誤
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03/19 13:54, , 38F
小弟也不是很了解pdf,的確說穿的有點脫褲子放屁
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03/19 13:55, , 39F
但是pdf,pmf的卻完全符合"逐漸增加掉寶率""某時必掉"
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這樣的設定
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而且搞不好簡單到 f(t)=0.0001 這種常數函數
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03/19 13:56, , 42F
問題是就算這麼簡單的設定我們也反推不出了
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03/19 13:57, , 43F
重點就是, 我們找不到f(t), 所以根本不用費心去求
03/19 13:57, 43F
推
03/19 13:59, , 44F
其實透過統計是可以得到T的逼近值
03/19 13:59, 44F
→
03/19 13:59, , 45F
f(t)不重要不用管他
03/19 13:59, 45F
推
03/19 14:00, , 46F
BZ應該是把掉寶設成某個機率分配
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→
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於某個時間點掉寶率為X% 隨著時間越來越大
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03/19 14:02, , 48F
如果T是90分,那最後到T時掉寶率便會是100%
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應該是這樣吧 機率統計太久沒碰了 XD
03/19 14:02, 49F
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03/19 14:26, , 50F
可以得到 只能用猜的知道結果
03/19 14:26, 50F
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03/19 14:27, , 51F
kita大請問有比較好的測試方法嗎?
03/19 14:27, 51F
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03/19 14:28, , 52F
直接問官方最快
03/19 14:28, 52F
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03/19 14:42, , 53F
抱歉看到數學公式直接end
03/19 14:42, 53F
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03/19 15:35, , 54F
比較好的測試方法還要問嗎= = 就大家確實記錄自己打
03/19 15:35, 54F
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03/19 15:36, , 55F
到的傳奇時間 樣本越大大概就可以知道T大概在哪邊了
03/19 15:36, 55F
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03/19 17:24, , 56F
f(t,a,b,c,d,e),不可能只跟t(時間)有關係..
03/19 17:24, 56F
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03/19 17:25, , 57F
所以也別費力了
03/19 17:25, 57F
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03/19 18:23, , 58F
可以講白話文嗎？XD
03/19 18:23, 58F
推
03/19 18:57, , 59F
我竟然看得懂這東西……
03/19 18:57, 59F
推
03/19 19:40, , 60F
說不定 根本就BZ自己講說有這個機制 然後安慰劑效應
03/19 19:40, 60F
推
03/20 06:30, , 61F
工統...
03/20 06:30, 61F
推
03/20 10:57, , 62F
只要sample夠多, f(t)是可以解出來的
03/20 10:57, 62F
→
03/20 10:58, , 63F
你可以google一下 particle filter的原理
03/20 10:58, 63F
→
03/20 11:22, , 64F
不過, f(t)的確有可能是 f(t,a,b,c,d...) XD
03/20 11:22, 64F
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