Mahjong und Monte Carlo

Ich wollte nicht über Mahjong schreiben – ich wollte es decodieren. Jede Nacht, nachdem meine Python-Skripte laufen, driftete ich in Dark-Net-Forums, wo Spieler chi-pai-Wahrscheinlichkeiten diskutieren – mit Bambustischen Tischen und Gong-Klängen im Hintergrund. Wahrscheinlichkeit ist kein Glück, sondern Mustererkennung unter Druck. Ich modellierte MBTI-Player-Segmentation: ENTP mit hoher Offenheit, niedriger Gewissenhaftigkeit, koffeinfuehlt. Jede Hand ist ein Markov-Prozess: verwerfe das falsche Tile, berechne den Erwartungswert mit Monte Carlo – optimiere deine Einschätzung anhand historischer Gewinnraten. Der „Goldene Drache“? Kein Folklore – es ist eine high-variance Strategie in RNG-zertifiziertem Code. Wir verfolgen, ob Spieler sich zum Flush hand neigen oder an low-risk-Patterns klammern – mit behavioral Clustern.