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原点麻雀の本家に入門してみた

台湾編本編という位置付け。 背景プライベートになるが 2月末付で退職するにあたり年次休暇が 1か月まるまる使えて (それでも使い切れてはいない)、せっかくだしどこか遊びに行こうというのがきっかけ。当初は EMA カレンダー からデンマークのコペンハーゲンオープン (土曜が日式、日曜が国標) を検討したが、燃料高騰のせいで航空運賃が高いこと、Mahjong Denmark を訪問したことはあること (もちろん再訪に値しないことを意味しないどころか、ぜひ再訪したいランキングに入

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    • 麻將大師に牌王バレした件

      臺灣16張「麻將大師」に挑戦するにあたり、大会形式なので当然エントリーに名前を書くするわけだが、隠す理由もないし事前に連絡していたのも Facebook だから本名を名乗った。「日本から来た、大まかなルールや中国語は大体わかるから仲良くしてやって」みたいに紹介されて卓に入り、プレイし始めればほとんど私語はしないのだが、気づいたら YouTube に #日本朋友飛來台灣挑戰麻將大師🀄 なんてアップされていた。 2回戦が終わると「南昌の牌王賽で優勝した大堀さんですか」と日本語で

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      • 臺灣16張「麻將大師」に挑戦

        02/07 に台北にて現地のルールをプレイする団体を訪問し、参加させていただいた。全文無料、投げ銭歓迎。 Trip02/07 スクートで成田から桃園へ 市内へ移動 ホテルへ荷物を置き、すぐ地下鉄と徒歩で会場へ自力で移動 同じフロアに行く人のみと同時にエレベータに乗った時点で「見ない顔だな、新入りか」という表情をされる 簡単に説明を受けつつ、事前にルールを読んで重要そうだと思った部分を確認してスタート。 ルール牌は花牌を含む144枚 一荘戦の総連荘、順位点なし

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        • 河の最大枚数・打牌の最大回数

          豆知識的に「何枚だよ」と語られることはあるが、たまに間違っていることもあるし、きちんとした証明を見たことがない気がするので書いておく。 最大枚数どうしで比べれば明らかに 東≥南≥西≥北 なので、東家と仮定してよい 誰もポンチーカンしないで流局まで摸打すると18枚である 東家打牌間のツモ山消費に着目する 河が19枚になるには、ツモ山消費が 3 少なくなればよい 河が19枚を超えて1枚ずつ増えるには、ツモ山消費が 4 ずつ少なくなればよい その変化を考察する 上家、

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          test played: グオビャオ ホールデ麻 ポーカー

          国標麻雀 (ちゅんま) とポーカー (テキサスホールデムポーカー) を混ぜて遊んでみたレポート。ほとんどの部分は麻雀部分が日本のリーチ麻雀でも成り立つように書いてある。 本節はスキップ推奨ここ5年程、麻雀プレイヤーの間でもそうでなくてもポーカーが流行っている感じ。それより前だと麻雀以上にダーティなイメージがあったが、下手にそこらへんで賭けて打つ (将棋は指すだけどポーカーも打つでいいの? 賭けてたら博打だから何でも打つでいいのかな) 人が多くないぶんイメージ浄化は早かったと

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          言論に対する批判によって人格を非難されたかもしれないので説明する

          次のようなツイートをしたところ 次のようなツイートを目にした。これらが上への反応であると仮定する。 身を切る様な気持ちで書いた文章に .. 怪文書とか一言で引リツして .. わざわざ書く人はなんなの 前者は「大堀龍一には」と対象を明確にしたうえで「人間の心がない」と直接的な表現をしている。また、発信者は Twitter で相互フォロー関係にあるため、私の目に触れることは容易に想定できる。後者は「怪文書とか一言で引リツして」という特徴と投稿日時から反応であると推測でき「人

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          所感 for 福地誠とつげき東北 (paid)

          次の free 版を見て価格に納得した場合に限り購入してほしい。

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          自己紹介 というより Conflict of Interest (利益相反)人のことをあれこれいえるほど立派な人間ではない。両当事者 (とつげき東北さん・福地誠さん) ともに個人的にも世話になっており、かつ麻雀への貢献も大きいと認識しているため、一方に肩入れすることなく事実を書き、自らの評価は別に示したうえで、判断は読者に任せたいと考えている。ただし、書いたものを見せての事実確認については、必要性を考慮し、凸のみに行った。 2. 非常勤講師を経歴に書くか？福「非常勤講師を職

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          鳳南におけるプレイヤー実力分布の推定 (Re: ルールによる実力の出やすさの違い)

          概要各順位の獲得回数データをもとに「母集団の実力の分布」を推定する。 背景[chanpukin2021]: ルールによる実力の出やすさの違い の一部を追試する。 [chanpukin2021] には鳳南における平均獲得ptの分布 (各順位の獲得回数をもとに七段配分で算出したもの、500戦以上) が掲載され「実際の (実力) 分布より少し広がっています」とある。その補正として「実力分布の事前分布を仮定し、事後分布を足し上げる」という方法がとられているが「事前分布の妥当性が難

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          THE MAHJONG LINE 炎上事件 (0)

          麻雀関係の話題でこれほどまでに炎上したことなど、かつてあっただろうか? 概要「新しい麻雀牌デザイン」がひどいと猛烈批判。 問題提起スレッドと訳厳密な対応よりは、機械翻訳より自然にはなるように訳したつもり。誤りがあれば教えてほしい。 多くの白人女性が白人女子の美的感覚のために麻雀牌の再設計を決定し (伝統的な中国スタイルの牌は退屈で彼女らの星の記号とマッチしなかったため)、白人らしく $425 で売るのは、おそろしいデザインで麻雀をプレイしづらくするものだ。 四萬を見よ

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          リアル麻雀の競技化: 成績管理の現実的課題と解決策 (があったりなかったり)

          このあたりの話を考えていきたい。主には国標を想定するが日式とも共通するところが多いはずだ。 イントロダクション: 実力評価のためのレーティング対人競技にプレイヤーの実力なるものがあるとして、それをプレイ結果から評価するためには他の要素を取り除いていく必要がある。麻雀において、プレイヤーの実力以外に結果に影響を及ぼす要素として最も重要なのは偶然と他のプレイヤーの実力である。ある程度これらを取り除くことのできる評価システムがレーティングであり、麻雀では東風荘・天鳳などのオンライ

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          1st Online European MCR Duplicate Championship (OEDMC) やってみた

          例によって全文無料、標記の大会に参加したので経験を共有する。デュプリケートについては前回の記事「デュプリケート国標麻将やってみた」を参照。 結果+1 IMP で 33位/116名。1回戦に大きなビハインドを負い、返済がやっとだった。私より下は全員マイナスなので中央付近かと思いきや、合計プラスが全体の 1/3 もいない。 優勝は +55 IMP で Jose Moreno Merino さん (ESP), 準優勝は Svetlana Simonova さん (RUS), こ

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          デュプリケート国標麻将やってみた

          結論を最初に書いておく本記事投稿日 10/18 21:00 より標記ルールのオンライン大会がある。8点しばりさえわかっていれば参加は可能なので、気軽に登録し、ぜひ参加を! ここから記事本体最近 MahjongSoft というロシアのネット麻将が熱いらしい。対局規則は MCR (Mahjong Competition Rule; 国標=いわゆるちゅんま) と SBR (Sichuan Bloody Rule; 四川血戦) の2つ、リーチは他でやればいいねという割り切り。 なに

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          まだ天鳳の段位で消耗してるの? (1)

          前回からのつづき。 練習問題の解答簡単な練習問題を作ったのに解答が来ないのは寂しい。 次のような数値例 (N, U, V) を見つけよ: P(p, n, m, n') を「十段からは確率p で n試合で天鳳位昇段、確率1-p で m試合で九段降段する。九段からは確率1 で n'試合で十段昇段する」ときの「ストレートに天鳳位になれる確率」とする。Q(p, n, m, n'; N) を同じ条件での「N試合以内に天鳳位になれる確率」とする。このとき「P(U) < P(V) か

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          まだ天鳳の段位で消耗してるの? (0)

          タイトルは釣りだが全文無料なので許してほしい。とはいえ、やはり購入してくれると喜ぶ。 さて、 はとても丁寧に説明している記事であるが、それでもなお誤解が絶えないらしい: と思ったら、誤解によって投稿された記事ではなく、単に誤った記事 と同じ主張だと誤解した第三者がいる、というだけのようだ。 とわかって書くのをやめようかと思ったそのとき:

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          IJCAI 2020 Mahjong AI Competition (2)

          作戦と初動チームメイトが試したいから、また、さすがに今どきルールベースは難なので、機械学習アプローチをとるつもりでいる。しかし、たとえば Suphx ほどの人的・計算機リソースはないため、Deep Learning までは手を出せないかもしれない。したがって、シンプルなアルゴリズムでも戦えるために、特徴量エンジニアリングが重要になるはず。おそらく最初は教師あり学習を行うことになるだろう。その後のフェイズでは、地道に A/B テストを繰り返す、遺伝的アルゴリズム、強化学習などの

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