麻雀数理研究会

1暗刻4対子一向聴の選択(延長戦)

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

今回は前回記事(1暗刻4対子一向聴の選択(牌の種類編))の続きです。

前回は、1暗刻4対子一向聴について、対子牌1切れがあったら、だいたい七対子固定有利と言う感じの結論でした。

今回は、それを踏まえて、対子牌が全部生牌の場合・役牌対子がある場合・ドラ対子の場合について、シミュレーションで優劣を比較します。

2.シミュ

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凸批判noteの事実誤認を巡って

事実誤認の指摘を受けた

凸弁明配信に参加してた(つまり凸のダチの)ボルボラさん、yuyaさんから、俺の凸に関する記述には事実として違う部分が多数あると指摘を受けました。

たぶんありすぎて指摘できないレベルなんだと思います。そこで4回目のnoteに絞って、その中でいくつかということでツイートをもらいました。それを貼って答えていきます。

お2人の紹介

その前に、このお2人について。

ボルボラ

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中吉
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今回なぜ討伐を始めたのか? とつげき東北プロファイリング

凸シリーズの最終回になると思います。新しい何かが起きない限り。

一番の理由は感情的なもの

今回なぜ俺が「とつげき東北の闇」という記事をいきなり書き、凸討伐を始めたのか?

きっかけは具体的なものではない。こういう人間は許せないという気持ちが強くなってきたからだ。

こういう人間とはどういうことか? 多くの人が思ってるのとは違うと思う。

凸は人間関係を仲間/それ以外で考える。そして周囲を仲間で

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(*^▽^*)
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1暗刻4対子一向聴の選択(牌の種類編)

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

1暗刻4対子の一向聴(七対子一向聴・刻子手二向聴)のときに、暗刻の牌を切って七対子一本に決めるか、孤立牌を切って刻子手の含みも残すかという選択をするときがあるかと思います。

例えば、上の牌姿で暗刻の5pに手をかけて七対子にするか、孤立の7mなどを切って刻子手も保留にするという選択です。

今回は、対子牌と孤立牌の種類を動

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一向聴における愚形塔子対子の優劣

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

一向聴から愚形塔子や対子を選択するような場面は、それなりに出現頻度が高いと思います。

例えば、このような牌姿で、

対子に手をかけるのか、カンチャンを落としていくのか、という選択です。

今回は、一向聴での愚形パーツの価値の大小について、手牌の形・待ち枚数・場況の3点からシミュレーションで見ていくことにします。

2.シ

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孤立三元牌ドラのありか

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

字牌がドラのときに、誰がドラを持っているのかの読みをしたい場合も、時にはあるかと思います。ドラの所在読みの仕方はいろいろあるかと思いますが、まずは一番単純な、他家3人がリーチなのか仕掛けなのかの別で、他家手牌にあるドラ枚数分布を牌譜解析で調べてみます。

なお、今回は最も重要かつ牌譜解析的に容易な、
・自分にドラが孤立かつ

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偶然や運に左右されない精神を持つために。データの果てにあるもの 。麻雀数理研究会とつげき東北氏・nisi氏インタビュー。

テーブルゲームの中でも、古くから親しまれ、現代でも愛され続ける麻雀。熱狂するファンは現在でも後を絶たず、卓上に人生を投影する者も少なくない。そんな中、ツキ・勘・流れ……こうした抽象的な概念を覆すかのような研究をしているのが『麻雀数理研究会』だ。偶然性が高く、運不運で勝ち負けが大きく変わるとされるテーブルゲームである『麻雀』に、データサイエンスの手法を持ち込むことで、論理的に勝ち筋を掴もうとする、と

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ありがとうございます。これからもどうぞよろしくお願いいたします。
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順位別リーチの待ち種類分布

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

他家リーチを受けたときに、リーチの読み方の一つとして、待ちが好形かどうか、ということもありうるかと思います。例えば、トップ目からリーチが来たら好形の可能性が高いだろうなとか、ラス目からのリーチなら苦し紛れの愚形リーチもありうるんじゃないか、といった読みがあるのではないかと思いました。

そこで、今回は順位別のリーチの待ち種

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他家副露に対する、チーテン境界巡目

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

門前一向聴で鳴ける牌が出たときに、鳴いて聴牌取るかという問題はよくある研究のお題です。

今回は、他家副露がいるときにチーテン判断に変化が出るかという点を取り上げたいと思います。

2.シミュレーション条件等

・自分南家or東家
・タンヤオドラ1の両面両面一向聴(いずれの両面も25,58待ち、浮き牌は完全安牌)で上家から

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機械学習による、段位・点棒状況から最終順位分布の予測アルゴリズム

研究代表者 nisi
研究協力者 とつげき東北、みーにん

1.はじめに

局情報と局開始前の4者の持ち点を入力値として、最終順位分布を予測するアルゴリズムはわりとよくあるテーマでした。

例えば、こんな感じで、

機械学習(教師ありニューラルネット)で、黄色のところを入力したら4者の順位率が出るようなエクセルを作ってみました。これはこれで、まぁ意味はあるのですが、たぶん似たような研究はいろいろさ

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