Quand Monte Carlo Rencontre Mahjong

Je n’ai pas écrit sur le mahjong pour jouer—je l’ai déconstruit comme une chaîne de Markov à 3h du matin, dans un forum numérique où l’encens de jasmin flotte encore sur les tuiles de bambou. Chaque main est une simulation stochastique. Le ‘Dragon Doré’ n’est pas un thème—c’est une matrice de covariance tissée dans des siècles de motifs. Quand vous voyez le ‘Clear One Color’, ce n’est pas une superstition—c’est une stratégie optimale avec p = 0,92 sous certification RNG.

J’ai construit mon modèle de segmentation avec MBTI : ENTP—les inventeurs qui traitent le risque comme jeu et la récompense comme données. Le ‘Cashback Bonus’ ? Ce ne sont pas des jetons gratuits—c’est une poussée comportementale calibrée contre le risque du foyer.

Mon matin est du code Python ; ma nuit est du code vivant dans les forums obscurs où les joueurs postent des captures comme des confessions. Nous ne chassons pas les victoires—nous traquons les taux de gain sur 10 000 mains simulées, en lissant la variance avec la clarté du café.