去年秋頃からひたすら、だらだらぐったり…と行っていたペット合成プロセスの調査。

よくもまあここまで続いたものだ(おいっ、おいっ…)なのですが、

今回が最後の調査です。

↑草原にて、一世一代の強敵？？ビビリスライムと対決中の人。

以前書いたとおり、パラメータ上昇量計算においては、

その結果を目視確認しやすいHP餌合成(例えばゴーリムｘ６合成)と、

目視確認が困難なビビリスライムｘ６のような合成、

この両者に対応できるようなプロセスを構築できることが

最終到達点…だとか何とか、書いた記憶があります。

・・・というわけで、これまでの調査の中ではもっとも手間と時間がかかった、

ビビリスライム合成の実測調査です。

当初からこのようなプロセス追求・解明を目指してきた理由に、

ビビリスライムｘ６合成のあの異常な成功率の低さ…

(成功確率表示の5割どころか、１〜２割くらいしか成功しないような…)

というものがあったわけですが、あらためてしっかりと一定量のデータ取りを

してみようと思っていました。

↑ビビリスライムｘ６、ならびにレッドゼリーｘ６の同時６体合成。

ビビリスライム捕獲と同時にレッドゼリーも捕獲できるわけですが、

以前に、ビビリに加えてレッドも初期パラメータ個体値を取っていたので

合わせて気合で調べました。

当初サンプル１００件づつ取得予定でしたが、

草原での捕獲割合的にビビリスライムがたまりやすいので、

レッドｘ６を１００件完了するまでにビビリは１５２件取得できています。

というわけで、

ビビリスライムは６ｘ１５２＝９１２匹

レッドゼリーは６ｘ１００＝６００匹

が犠牲になりました。(おいっ、おいっ…)

調査自体は捕獲ケージが９枠あれば誰でもできる調査ですが、

ほとんど成功しないことが分かっていながらの捕獲・合成の繰り返し。

ひたすら生産性の(ほぼ)無い合成をひたすら繰り返すという、

色々な意味(汗)で、一番難易度が高い調査でした。

ちょっと前の記事で、ビビリとゼリーのLV１初期個体値(ＳＰＤとINT)を調べたとおり、

初期個体値はそれぞれ、１ないし２程度を想定しての調査です。

したがって、合成結果表示において

パラメータ上昇の表示が出た場合はほぼ必ず＋１のパラメータ上昇

(ただし、超ごくまれに＋２のパラメータ上昇)が得られたと考えます。

以下の合成結果表はパラメータ上昇の可否のみを

時系列で○×で示したものです。

＋１以上の結果が得られたときは○

パラメータが上昇しなかったときは×

となります。

↑さんざん苦労した調査の結果得られるのは、○×で示された一覧表のみ。(おいっ、おいっ…)

どのような種類のジョブは、私はコンピュータサイエンスの学位を取得することができます

結果

サンプル１００件目の時点で１３／１００(パラメータ上昇確率１３％)

サンプル１５２件目の時点で２３／１５２(パラメータ上昇確率約１５．１３％)

レッドゼリーのほうは

結果

サンプル１００件目の時点で１９／１００(パラメータ上昇確率１９％)

以上のような結果となりました。

問題意識を持ち始めた当初の感覚的な成功率

(１〜２割程度しか成功しないような…汗)

とあまり変わらない結果が出ており、

結局この程度の成功確率になってしまうのですね。

ちなみにビビリもレッドも対象パラメータの個体値を１〜２程度と考えているので

今回のビビリとレッドのサンプル数を合算させると

パラメータ値１〜２程度の餌の同時６体合成のパラメータ上昇確率の

データサンプル数を水増し(確率上の収束)ができます。

４２／２５２(パラメータ上昇確率約１６．６７％)

ビビリやレッドの同時６体合成では結局、

およそ６回に１回程度しか成功しない訳ですね＾＾；

↑ビビリスライム豆知識。

この「ビビリな」性格のビビリスライムはなぜか？

草原では捕獲できない？？のか、出現せず、

エルシオン城で捕獲するとすぐ捕まります。

合成餌としてのパラメータ上昇要素は同じでしょうが、

万一パラメータ初期個体値の分布が違うのであれば困るので

今回はビビリ・レッドともに全て「草原捕獲の餌」で統一しています。

↑チョコットリ豆知識。

草原捕獲にこだわっているとチョコットリ(ＳＰＤ餌)もたまるので、

ときどきLUK餌と一緒に他のペットに合成させたのですが、

上記のような合成をおこなうと、頻繁に2種のパラメータが上昇します。

上昇パラメータはLUKとＳＰＤなのですが、

要するに片側は同時５体合成状態になっているにもかかわらず

ＳＰＤ部分も成功しやすいわけです。

つまりこれは、初期個体値こそしらべていないものの、

チョコットリの初期ＳＰＤは１〜３程度のような極端に低いものではなく、

５程度、又はそれ以上の個体値をもっている可能性

が有る事が予測できます＾＾

ここから先は考察部分。

さて、今回の実測調査の結果に対して、

シミュレート上の予想成功確率はどの程度あったのでしょうか？

(さきにそれを出せよっ、おいっ、おいっ…)

先日の記事の通り、一連の合成プロセス(基本パラメータの上昇量計算)は

いくつかの仮説の前提の上に、完全構築することが出来ているわけです。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

餌投入における成功確率の決定

↓

餌のパラメータ毎の完全個別抽選

↓

当選餌・当選パラメータ毎の単純合算と基本上昇値(限界上昇値)の決定

↓

15数学の5名は何ですか

落選餌・落選パラメータ毎に発生するパラメータ上昇量減算抽選

↓

最終的なパラメータ上昇量の決定と、合成結果表示

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

先日の記事においての唯一保留としていた、

パラメータ上昇量減算抽選における「値の出現割合(±０、−１)」

これを一定の割合と定めることで、どのような合成シミュレーション計算も

できてしまうわけです。

先日も登場した、値の出現割合を完全ランダム(各々50％の2択)とするモデルケース

において、ビビリスライム初期個体値SPD１〜２と定めて当てはめてみると

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

当選(落選)匹数毎のパラメータ上昇量減少乱数発生割合

当選6(落選0)
±0・・・100％→SPD＋1(またはSPD＋2)

当選5(落選1)
±0・・・50％→SPD＋1
−1・・・50％

当選4(落選2)
±0・・・25％→SPD＋1
−1・・・50％
−2・・・25％

当選3(落選3)
±0・・・12.5％→SPD＋1
−1・・・37.5％
−2・・・37.5％
−3・・・12.5％

当選2(落選4)
±0・・・6.25％→SPD＋1
−1・・・25％
−2・・・37.5％
−3・・・25％
−4・・・6.25％

当選1(落選5)
±0・・・3.125％→SPD＋1
−1・・・15.625％
−2・・・31.25％
−3・・・31.25％
−4・・・15.625％
−5・・・3.125％

当選0(落選6)
抽選確認不可

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

矢印でしめした箇所のみ、パラメータ上昇(SPD＋１、または＋１以上)の可能性があります。

これに加え、

同時６体合成(成功確率５０％表示)における

理論上の当選匹数の分布

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

当選匹数分布(計64通)
6匹・・・1通(1.5625％)
5匹・・・6通(9.375％)
4匹・・・15通(23.4375％)
3匹・・・20通(31.25％)
2匹・・・15通(23.4375％)
1匹・・・6通(9.375％)
0匹・・・1通(1.5625％)

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

これを掛け合わせれば、どのような計算であれ自動的にできてしまいます。

この場合での実際の計算を手計算で明示してみると…

ビビリスライム同時６体合成(餌側パラメータ値は１又は２とする)における

SPD＋1(以上)のパラメータ上昇が得られる確率の計算

＝(1.5625％×100％)＋(9.375％×50％)＋(23.4375％×25％)＋(31.25％×12.5％)
＋(23.4375％×6.25％)＋(9.375％×3.125％)+0

＝0.015625＋0.046875＋0.05859375＋0.0390625＋0.0146484375＋0.0029296875+0
＝0.177734375
(17.7734375％)

シミュレータ合成結果表示
パラメータ上昇→17.7734375％
パラメータ非上昇→82.2265625％

シミュレータ上では、約17.77パーセントのパラメータ上昇確率でした。

今回の実測値とは割りと整合しているような感じです。

値の出現割合はランダムのモデルで大丈夫かな？＾＾；

b.tech何コース終了後私たちはやっている

減算抽選で得られる値の出現割合については、

シミュレータ上の数値(完全ランダム)と、実測上の数値との比較について

4/6付けの記事(ゴーリムｘ５)でも行いましたが

この実際出現割合は、

発生乱数候補を公正に調査できる候補1種確定のデータであれば

他の合成条件に関係なくデータの蓄積ができます。

先日のときも少し書きましたが、

さらに2/4付けの記事(ゴーリムｘ２)の比較可能な1確データ55件

2/7付けの記事(ゴーリムｘ４)の比較可能な1確データ95件

を継ぎ足して再度集計・精査、

完全ランダムモデルケース(理論値)との比較をしてみます。

2/4付記事　ゴリｘ2(比較可能1確サンプル55件)

当選2(落選0)・・・15件
±0補正・・・100％

当選1(落選1)・・・26件
±0補正・・・12件(46.15％)
−1補正・・・14件(53.85％)

0匹当選(落選2)・・・14件
測定不可

2/7付記事　ゴリｘ4(比較可能1確サンプル95件)

当選4(落選0)・・・8件
±0補正・・・100％

当選3(落選1)・・・20件
±0補正・・・11件(55％)
−1補正・・・9件(45％)

当選2(落選2)・・・35件
±0補正・・・10件(28.57％)
−1補正・・・17件(48.57％)
−2補正・・・8件(22.86％)

当選1(落選3)・・・25件
±0補正・・・4件(16％)
−1補正・・・10件(40％)
−2補正・・・8件(32％)
−3補正・・・3件(12％)

当選0(落選4)・・・7件
測定不可

4/6付記事　ゴリｘ5(比較可能1確サンプル100件)

当選5(落選0)・・・2件
±0補正・・・2件(100％)

当選4(落選1)・・・8件
±0補正・・・2件(25％)
-1補正・・・6件(75％)

当選3(落選2)・・・18件

±0補正・・・4件(22.22％)
-1補正・・・7件(38.89％)
-2補正・・・7件(38.89％)

当選2(落選3)・・・38件
±0補正・・・4件(10.53％)
-1補正・・・18件(47.37％)
-2補正・・・13件(34.21％)
-3補正・・・3件(7.89％)

当選1(落選4)・・・29件
±0補正・・・4件(13.79％)
-1補正・・・10件(34.48％)
-2補正・・・9件(31.03％)
-3補正・・・6件(20.69％)
-4補正・・・0件(0％)

当選0(落選5)・・・5件
測定不可

上記の3つのデータを全て落選数合算
(ただし当選0匹データは落選餌の減算補正測定不可のため全て除外)

青字は完全ランダムモデルケースの理論値(比較用)

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

0匹落選(25件)
±0補正・・・25件(100％)　(100％)

1匹落選(54件)
±0補正・・・25件(46.30％)　(50％)
-1補正・・・29件(53.70％)　(50％)

2匹落選(53件)
±0補正・・・14件(26.42％)　(25％)
-1補正・・・24件(45.28％)　(50％)
-2補正・・・15件(28.30％)　(25％)

3匹落選(63件)
±0補正・・・8件(12.70％)　(12.5％)
-1補正・・・28件(44.44％)　(37.5％)
-2補正・・・21件(33.33％)　(37.5％)
-3補正・・・6件(9.52％)　(12.5％)

4匹落選(29件)
±0補正・・・4件(13.79％)　(6.25％)
-1補正・・・10件(34.48％)　(25％)
-2補正・・・9件(31.03％)　(37.5％)
-3補正・・・6件(20.69％)　(25％)
-4補正・・・0件(0％)　(6.25％)

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

・・・だんだんと収束しそうですね＾＾；

こりゃ問題ないだろう＾＾；；；

というわけで、もうこれでパラメータ上昇量計算は

１から１０まで、すべてオッケーとしましょう＾ω＾

(かなり適当な結論付けの気がするが・・・おいっ、おいっ・・・。)

※パラメータ上昇量計算については、上昇量計算のプロセスならびに

メカニズムを追うために調査内容が視認しやすいHP餌での調査を

中心に行ってきたわけですが、これを他のパラメータの上昇においても

同様に使えるものとして考えてきました。

したがって、この計算におけるすべての仮定が正しい限り、

他のパラメータ計算においても同様に使えるはずです。

パラメータとされるものの中には、

(HP、SP、POW、VIT、SPD、INT、LUK、ATK、DEF、体力)がありますが、

体力についてはまったくの調査ノータッチですので

このような計算が同様に使用できるか否かは「不明」です。

またパラメータ以外の合成結果要素

(スキル継承・スキルLV・レベル上限)については、

同様にこのような計算が使用できるか否かは「不明」です。

基本パラメータの上昇量計算は、

合成のプロセス(過程)の一連の流れが理解でき、

使用する餌の該当パラメータ個体値が分かっていれば(任意設定すれば)、

どのような個体値の組み合わせ、合成成功確率にもかかわらず

すべて手計算で計算できてしまいます。

複雑な数学的要素は一切無く四則演算しかないので、

簡単なシステムを構築できる方や表計算ソフトを駆使できる方なら

全自動の合成シミュレータ(自動計算機能)も構築できるのではないでしょうか？

別建ての記事には資料集として、手計算で１から考えられるように

多少のものを残しておきたいと思います。

↑新しいイベント？が始まっていました＾＾；　(そろそろ潮時か…)