तो टेक्सास होल्डम कंप्यूटर गेम हैं जहां आप 8 विरोधियों तक खेलते हैं और माना जाता है कि इनमें से कुछ कंप्यूटर गेम आपको जीतने की संभावना बताते हैं कि आपके विरोधियों के हाथ सभी यादृच्छिक हैं। यदि किसी को पता नहीं है, होल्डम में प्रत्येक खिलाड़ी को 2 निजी कार्ड निपटाए जाते हैं और अंत में 5 समुदाय कार्ड मध्य में निपटाए जाते हैं (पहले 3, फिर 1, फिर 1 और), और विजेता वह खिलाड़ी होता है जो खिलाड़ी कर सकता है सर्वश्रेष्ठ 5 कार्ड पोकर हाथ बनाएं जो वे अपने 2 निजी कार्ड और 5 सामुदायिक कार्ड्स के किसी भी संयोजन का उपयोग कर सकते हैं। ओमाहा में, प्रत्येक खिलाड़ी को 4 निजी कार्ड निपटाए जाते हैं और अभी भी 5 सामुदायिक कार्ड हैं और विजेता वह खिलाड़ी है जो 2 निजी कार्ड और 3 सामुदायिक कार्डों का उपयोग करके सर्वश्रेष्ठ 5 कार्ड पोकर हाथ बना सकता है।सॉफ़्टवेयर जो 8 यादृच्छिक प्रतिद्वंद्वी हाथों के खिलाफ टेक्सास होल्डम या ओमाहा हाथ की जीतने की संभावना की गणना करता है?
तो, किसी भी दिए गए खिलाड़ी के निजी हाथ के लिए होल्डम में, 10 से अधिक 24 तरीके हैं जो 8 विरोधियों के निजी हाथ और 5 सामुदायिक कार्डों का निपटारा किया जा सकता है। तो शुरुआत में जीतने की आपकी संभावना की गणना/आकलन कैसे करें, मानते हैं कि आपके 8 विरोधियों के हाथ यादृच्छिक हैं? ओमाहा में स्थिति और भी बदतर है हालांकि मैंने कभी ओमाहा कंप्यूटर गेम नहीं देखा है जो वास्तव में आपको 8 यादृच्छिक विरोधियों के हाथों के खिलाफ आपकी बाधाओं को देता है। लेकिन वैसे भी, क्या कोई प्रोग्रामिंग चाल है जो इन जीतने की संभावना गणना (या कहें, 3 या 4 दशमलव स्थानों के भीतर सही), क्रूर बल से तेज हो सकती है? मुझे उम्मीद है कि कोई यहां जवाब दे सकता है जिसने इस तरह के एक कार्यक्रम को लिखा है, इससे पहले कि वह पर्याप्त तेज़ी से चलता है, इसलिए मैं यहां क्यों पूछ रहा हूं। और मुझे उम्मीद है कि उत्तर में यादृच्छिक नमूना अनुमान शामिल नहीं है, क्योंकि हमेशा एक छोटा सा मौका होता है जो रास्ता बंद हो सकता है।
यदि नमूना कला की वर्तमान स्थिति है तो मुझे लगता है कि यह वही तरीका है। यह दुखद है कि अभी भी एक बहुत ही कम मौका है कि कुछ गणना की गई संभावित संभावना अनुमानों का रास्ता बंद है। और ऐसा होने के लिए (52 चुनिंदा 2) संभावनाएं हैं। आपके प्रतिक्रिया के लिए धन्येवाद। – user2566092
@ user2566092 कोई मौका नहीं है कि अनुमान आपके रास्ते से दूर हैं - अगर हम अनुभवजन्य औसत $ m = 1/n \ sum_i X_i $ हैं, तो हमारे पास हैफ़्डिंग के आईई से है कि Pr (| m - ई [एम] |> टी) <= exp {-2nt^2}, आरएचएस = \ डेल्टा सेट करना, और एक्स <= 1 को देखते हुए, हमारे पास यह है | एम - ई [एम] | <= sqrt (लॉग (1/\ डेल्टा)/(2 एन)) + 1 * (\ डेल्टा)। अपनी सटीकता (4 दशमलव स्थान या जो कुछ भी) को देखते हुए आप 'n' – fairidox
के लिए आवश्यक मान निर्धारित कर सकते हैं, मैं जो कुछ कह रहा हूं उससे सहमत हूं, लेकिन तथ्य यह है कि आप जीतने की संभावना 1.0 होने का अनुमान लगा सकते हैं, भले ही यह वास्तव में अधिक हो 0.5 की तरह, यदि आप अपने नमूने में बहुत ही दुर्भाग्यपूर्ण हैं। मुझे पता है कि मैं उन संभावनाओं के बारे में बात कर रहा हूं जो ब्रह्मांडीय विकिरण के कारण गणना गणना की संभावना से बहुत छोटे हो सकते हैं, यदि नमूना आकार काफी बड़ा है। लेकिन फिर भी, मौका है। नमूनाकरण का उपयोग करने का कोई तरीका नहीं है कि कभी भी बड़े विचलन का मौका 0. – user2566092