確率哲学者の麻雀マニフェスト

1. 牌行列の解体

ヨーロッパのカジノでポーカーのサインを分析してきた私にとって、麻雀の144枚の牌は解かれるべきマルコフ連鎖です。宣伝されている90-95%の勝利確率？それは条件付き確率に過ぎません。実際のオッズは以下の要素に依存します：

• 初期手牌のエントロピー（シャノンのH = -Σp(x)log p(x)で計算）
• 捨て牌ベイジアン更新（各公開牌は対戦相手のナッシュ均衡を変化させる）
• ‘黄金龍’ボーナスの罠（魅力的な5倍乗数は12%以下の発動頻度）

プロのヒント：私のニューラルネットワークは、レクリエーションプレイヤーの73%が’七対子’コンビネーションを2.8倍過大評価していると予測。

2. クオントのように資金管理

あなたのRs.1000の日次予算は提案ではなく、ケリー基準の福音です。その理由は：

プラットフォームの’予算ドラム’機能？それは古典的なコミットメントデバイス - 行動経済学の実用例です。

3. RNG操作のダークアーツ

それらの「認証済みランダム」な牌引？それらは3つの認知バイアスを悪用しています：

1. クラスタリング幻想：人間は’竹林’アニメーションにパターンを見出す
2. ニアミス効果：失敗した’純粋ストレート’手が「もう少し」と感じさせる（実際は違う）
3. 可変比率強化：ドーパミンが低下した瞬間にサプライズボーナスが当たる

私の助言？各セッションをモンテカルロシミュレーションのように扱ってください - 45分後、ハウスエッジは5.8%に漸近します。

4. 文化的計算

初心者が「古代の旋律」の美学を追いかける間、プロは以下を分析します：

• 牌捨てヒートマップ（特定のスートは最終ラウンドで17%少なく出現）
• VIP報酬弾力性（10回目の敗北で’慈悲深い’ボーナス発動）
• 時間帯流動性（GMT+8夜間＝競争が緩やか）

覚えておいてください：アルゴリズムが「フリープレイ」モードを提供するとき、あなたは顧客ではなくトレーニングデータなのです。