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수학, 과학에서는 파워볼 홀짝 이렇게 큰 수를 다룰때 ‘몬테카를로 방법‘을 이용합니다.
몬테카를로 방법이란 ‘알파고’에 쓰인 알고리즘으로써, ‘랜덤’을 이용한 방법입니다.

0000~9999 까지 만개의 번호가 가능한 번호자물쇠를 딴다고 했을때,

0000부터 시작하여 9999까지 전부 다 해볼 수도 있겠지만,
만약 비밀번호가 9000번 이었을 경우 9000번이나 시행해야 풀린다는 단점이 있습니다.

그런데 만약 이 숫자가 1만개가 아니라 우주의 원자 개수보다도 큰 숫자라면 어떻게 할까요?
이럴땐 처음부터 차례대로 넣는 것이 아니라,

랜덤한 순서로 넣어보는 방법이 있습니다.
이것이 바로 몬테카를로 방법이며, 큰 숫자중 에서 답을 찾거나,

많은 계산이 필요할 때 적은 횟수로도 높은 신뢰수준으로 정답을 유도해낼 수 있는 방법입니다.

몬테카를로 방법으로 점이 찍힌 넓이를 통해 원주율(파이)를 계산하는 과정입니다.
만약 위에서 부터 차례대로 점을 찍어 넓이를 계산 한다면

n이 작을 때 제대로 된 결과가 나오지 않겠지요.
이렇게 몬테카를로 방법을 이용하여,

200회차간의 데이터를 분석한 뒤,
직후 5회차간 어떤 일반볼들이 등장할지에 대한 계산이 이루어집니다.

1회에 등장할 수 있는 일반볼 조합의 가짓수는 98280개 이므로,
직후 5회차간 등장할 일반볼의 조합은 98280 x 5 가 아닌,

98280^5 , 즉 9 x 10^24 개 (0이 24개)라는 어마어마하게 큰 숫자가 됩니다.

이를 짧은 시간안에 모두 계산할 수는 없기에 몬테카를로 방법이 사용되었습니다.

직후 5회간 어떤 볼이 나와야 현재의 경향성을 유지하는지 파악합니다.

확률과 통계에 기반한 차트, 확률과 통계의 모순을 극복하기 위해 몬테카를로 방법으로
계산된 경향성 표를 통해 정밀하게 대중소의 값을 예측할 수 있습니다.

순수한 확률게임의 경우, 배당의 비밀만 잘 파악한다면
카지노 혹은 딜러를 이길 수 있게됩니다.

선택지가 두개뿐이고, 그 두 선택지가 나올 확률이 반반일때,
즉, 각각 50%일 때에는 배당이 2가 기준이 됩니다.
선택지가 나올 확률에 역수를 취해보면 기준 배당이 나오게 됩니다.

예를 들어 아래와 같은 원형 돌림판이 있고,
랜덤하게 다트를 던진다면 각 구간에 들어갈 확률은 각각의 넓이에 비례하게 됩니다.

확률에 역수를 취해보면 총 몇번을 던져야
최소 한번 당첨될 수 있는지에 대한 통계적 기댓값을 알 수 있습니다.

초록색 구간을 예로 들어보면 통계적으로 5% 즉,
20번 던졌을 때 하나의 다트가 초록색 구간에 꽂힌다는 것을 의미합니다.

이때, 초록색 5%에 해당하는 기준 배당은 한번 당첨되는
통계값과 같이 확률에 역수를 취한 값인 20이 됩니다.

그러나, 기준 배당에서 조금 낮은 배당을 걸고 게임을 하게 되는데요,
이렇게 바뀐 배당에 따른 확률 및 통계값은 반대방법으로 구할 수 있습니다.

파워볼 : 세이프게임

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