ちるるんの妄想

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iphone/ipadでの麻雀観戦 - TeamViewer

リモート接続を利用して、iphone / ipad / i pod touch からハンゲーム麻雀や天鳳などの
ゲームを閲覧する方法を紹介します。 
 ※観戦ではなくプレイしたい場合はタイムラグがあるのでおススメできません。

これにより、
・寝ながら麻雀観戦
・通勤時に鳳凰卓観戦
で日々レベルの高い麻雀に触れられます!


さて、設定方法についてですが、今回はTeam Viewerというアプリを用いた方法です。
※無料です。

小難しいNWの設定とか必要なく、ざっくり以下の手順でできます。

@TeamViewerをPCにインストールする。
ATeamViewerをiphone / ipad / ipod touchにインストールする。
BデバイスからPCにリモート接続できることを確認
CデバイスからPCにリモート接続し、麻雀ゲームを起動する。

詳細な手順についてはこちらを参照して下さい。
http://hilock702.blogspot.jp/2010/04/m2-iphone.html

以下のようにipadから天鳳プレミアム画面で観戦できる!!
くぅ〜〜〜便利っすなぁ〜




余談:
ポケットwifiだとNW接続が面倒なことがよくあるのですが、
今回のアプリはNW設定とか特に気にせず設定できたのがとてもイケてました。

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iphone / ipadでの天鳳対局方法

久しぶりの投稿です。

  

 

天鳳の動作環境はFLASH または windows上で動作するアプリケーション。

また、Hangameの麻雀はwindows上で動作するアプリケーション。

 

今回の記事は、iOSであるiphoneやipad上から天鳳やHangameの麻雀プレイ方法のご紹介です。

 ※「iphone 天鳳」で検索しても全然HITしなかったので、情報展開。

 

必要なもの:

・iphone or ipad

・インターネットに繋がるPC

 

iphone (ipad)からリモートでPCに接続して、iphone (ipad)上から観戦・操作します。

いくつかリモート接続できるアプリがあり、試した結果を以下にまとめてます。

  



【用語の定義説明】

・No. :

   - 項番のこと。

・Application Name :

   - 遠隔操作できるApp Store上のアプリのこと。

・Application Price :

   - アプリの金額。(2012/10/03時点)

・PCと同一のWAN :

   - 自宅PCと同一の回線でiphone(ipad)を接続

    例)emobileのpocket wifiでPC, iphoneそれぞれ接続

・Wifi(プライベートIP) :

   - PCのIP割り当てがプライベートIPアドレス + iphoneが他のwifiから接続

    例) 自宅のpocket wifiでPCは接続 + 外のau wifi spotからiphoneはwifi接続

・wifi(グローバルIP) ;

   - PCのIP割り当てがグローバルIPアドレス + iphoneが他のwifiから接続

    例)自宅のPCはローカルLAN接続 + 外のau wifi spotからiphoneはwifi接続

・3G(プライベートIP) :

   - PCのIP割り当てがプライベートIPアドレス + iphoneはキャリアの3G回線接続

・3G(グローバルIP) :

   - PCのIP割り当てがグローバルIPアドレス + iphoneはキャリアの3G回線接続

 

 

【各アプリの概要】

1. 『Team Viewer』 

    (設定方法:http://hilock702.blogspot.jp/2010/05/pciphoneteamviewer.html )

細かいネットワーク設定がほとんど要らず、ネットワーク初心者でも利用が簡単。しかも無料です。 

・メリット

    - PC側がプライベートIPアドレスでもリモート接続可能なこと。

・デメリット

    - 音が出ない。

    - 描写速度が遅いので対局は無理(観戦は可能)。

 

2. 『iTap mobile RDP』

     (設定方法:http://bouyke.com/archives/411 )

\1,000と少し高いですが、リモート接続に関してはかなり使いやすいアプリです。

・メリット

    - 音が出る。

    - タッチパネルの操作感が良い。

    - PC側のアップロードが早ければ対局も可能? (誰か表の「?」箇所を試して欲しい。。)

・デメリット

    - リモートの接続先PCがプライベートIPアドレスの場合、接続不可(多分)。

 

3. 『Air display』

    (設定方法:http://love-iphone.seesaa.net/article/270560959.html )

お持ちのiphone / ipadをPCのサブディスプレイとして使用できます(しかもタッチパネル操作可能)。

・メリット

    - 描画がiTap mobile RDPよりスムーズ。

    - タッチパネルの操作感が良い。

    - 普段のPCの拡張ディスプレイとしても利用ができます。

・デメリット

    - PCと同一WANの環境でしか使用できません。

 

 

 

【結論】

上記表と、3つのアプリのメリット・デメリットを比較してご自分にあったものをご使用下さいませ。

 ※もちろんリモートでPCを操作するので、麻雀に限らず他のゲームも操作できますよ。

 

 

 

【余談】

iTap mobile RDPはプライベートIPアドレスに対しては接続できませんが、インターリンク社のマイIPというサービスhttp://www.interlink.or.jp/service/myip/index.html を使うことによってリモート接続できます。

・固定のグローバルIPを発行

 ⇒ PC側からマイIPサーバへVPN接続設定

 ⇒ iphoneから発行された固定のグローバルIPアドレス宛にiTap mobile RDPでリモート接続

ただし、マイIPサーバを経由するので、とても描写速度が遅く、観戦も不可という環境でした。。

 

 

 

 

本記事が誰かの為になれば幸いです。

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【オカルト】-1.筋対子-

某偉人達が筋対子に対して

「1pと4pが一枚ずつあると対子とおんなじようなもんだから…云々」

「1pと7pが対子の時4pは引力の法則によって重なりやすいから…云々」

とか言ってたりする。これらの根拠を述べてる事は私はまだ見たことなくて

論理的に合点がいかなかったのだが、ふと背景に気づいた。

 

例えば今1〜9までのカードが1枚ずつあるとする。

2人対戦で、初めお互い2枚ずつ持ち、1枚引いて1枚捨てる。

ツモった時に345等の順子が先に出来たら勝ちとするゲームを考える。

 

問@.初めツモった状態(3枚)の配牌で相手の和了が不可能と分かる手牌を答えよ。

問A.初めの2枚の状態で、相手の和了目が1通りしかありえない場合を考えよ。

 

解答(ドラッグして反転):

問@. 配牌が147 or 258 or 369 ならば相手の和了は不可能になる。

問A. 手牌36 ⇒ 相手の和了は789しかありえない。

     手牌47 ⇒ 相手の和了は123しかありえない。

    手牌37 ⇒ 相手の和了は456しかありえない。

 

結論:

『このゲームで45等の両面塔子を持っていて和了が出来ず長引いた局面があったとしたら、

それは相手の手牌か残り山札の中に36がある可能性が高い

尖牌(37)が手中にあるとき、相手の和了は長引くことが多い。』

 

 

 

さて話を麻雀に戻そう。

まず七対子の和了順目を考えるとこれは他の役の和了順目よりも遅いことが分かる。

なぜならば鳴きが出来ない上待ちは単騎だしイーシャンテンから聴牌まで平均11順かかるからだ。

次に終盤までもつれる理由を考えると普通皆手作りは順子に行くので、相手の順子が

なかなか出来ない状況であるからだと思われる。

この時上のゲームの推察から筋牌の濃度が 相手手牌 or 山奥に深い可能性が

平場より若干高くなる。

よって筋牌のツモる確率が普段よりも若干上がるかもしれないと考えられる。

 

 

この論理をまとめると

 

   「七対子の和了は平均して遅い順目である」

⇒ 七対子が上がれるとするならば、他家の手牌が遅い必要性(つまり順子が完成しにくい)

⇒ 筋牌が 山奥 or 相手の手牌にある確率が普段より若干高くなる。

⇒ よって七対子が上がれる局面だとするならば筋牌は若干重なりやすいかもしれない。

 

 

こう言われれば突拍子もない宇宙な理論が、少しは整合性が感じられると言えよう。

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【tips】-3.実力比較-★★★★

本記事の目的:

ある相手よりも 「〜%の確率で自分の方が実力がある」 と言いたい。

 

前提として”自分と相手以外の対戦相手の環境がほぼ一緒”

(例:@直接対決  A同じ階級のロビーやサークル内だけのデータ B同じ雀荘のデータ)

ならば、次の結論が導ける。

 

------------------------------------------------------------------------------

 

【「〜%以上の確率で強い」と言えるライン】

 

下図において、

・自分と相手の試合数で少ない方をy座標に取る。

・お互いの平均順位の差をx座標に取る。

 

この時「〜%以上強いと言えるライン」は以下のようになる。

 

 

 

注) x軸、y軸とも対数目盛りなので注意!

点A: お互いに10戦直接対局したデータの平均順位が0.13位 自分の方が上だった 

     ⇒ 60%の確率で自分の方が強いと言える。

 

点B: お互いサークル内の100戦データで平均順位が0.08位 自分の方が下だった

     ⇒ 70%の確率で自分の方が弱いと言える。 

 

点C: 大富豪ロビーのみのデータで自分:10000戦2.4位、相手:13000戦2.38位

    ( 順位差x = 2.4−2.38 = 0.02 、  少ない試合数y = 10000 )

     ⇒ 90%以上の確率で自分の方が弱いと言える。

 

ちなみに点Cの例のようにお互いの対戦数が違えば違うほど〜%よりも実力差はより拡がる

 

------------------------------------------------------------------------------

 

いくつか問いを設けるのでこのグラフの使い方に慣れて欲しい。

問1.ハンゲの詳細戦績で自分試合数1000戦2.35位、 相手試合数10000戦2.34位

   何%相手の方が強いと言えるか。

問2.同じ雀荘にて自分試合数500戦2.39位、 相手試合数1500戦2.48位

   何%自分の方が強いと言えるか。

問3.東○荘の超ランにて自分900戦2.43位、 相手試合数1300戦K位

   このとき99%自分の方が強いと言うにはKがいくつより悪ければいいか。

 

解答:

問1.ハンゲの詳細戦績は全ロビーが混ざっているので一概に実力は比較できない。

   例えばほぼ貴族ロビーで打っている人とHIロビーでしか打ってない人の比較は上のグラフでは

   できない。

 

問2.x = 2.48 - 2.39 = 0.09  

       y = 500 をグラフにプロット。 大体90%のライン上なので90%以上の確率で自分の方が強い。

 

問3.y = 900 と99%ラインの交点x座標を求める。するとxが 0.1〜0.2 の間である。

   目分量で0.11位とすると 2.43+0.11 = 2.54位。  

   よって相手が2.54位よりも悪ければ99%自分の方が強いと言える。

 

 

以下はこのグラフの証明の概略。興味ある方だけ御覧ください。

 

------------------------------------------------------------------------

 

【証明】

 

自分の対戦数をn 平均順位をm 、 相手の対戦数をn' 平均順位をm' とすると、

n, n' を無限にしたときの真の平均順位の分布はそれぞれ正規分布

N( m , 1.25/n )、N( m' , 1.25/n' ) に近づく。

自分の分布関数をf(x)、相手の分布関数をg(x)とする。

このとき相手よりも自分が強い確率は以下のように表せる。

  

 

    x軸:平均順位   y軸:確率  を表す。

 

式の説明: 

まず自分の真の平均順位をkと固定(この平均順位になる確率はf(k))。 

この時相手の真の平均順位がkよりも大きかったらこちらが強いので、この事象は

g(x)をkから∞まで積分すればよい。

今度はkを変動させて-∞から∞まで積分すれば自分が強かった事象全てを網羅する。

 

この理論的な積分が以外と厄介だったので、シミュレーションにて求め%毎にラインを

まとめたのが結論のグラフである。証明終。

 

-------------------------------------------------------------------------------

 

参考文献:http://www.interq.or.jp/snake/totugeki/mjcom_p6.htm

       『平均順位の偏りと信頼できる実力評価』 〜とつげき東北〜

 

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【tips】-2.聴牌確率- ★★★★

§追記§

要点がわかりづらい内容になってしまったので、コメント欄にて麻雀用の要点のみまとめました。

本文は気にせずコメント欄だけは見ていってくださいな><

 

 

まずは本記事の背景にある 「ポアソン分布」 を知ることによって何が分かるか。

いくつか例を述べることによってその有用性を先に伝えたい。

 

§例§

・ある地域で1年間に地震が起きる確率をqとする。 t年後までに地震がk回起きる確率はいくらか?  

・パチスロにて大当たりが q=1/400の場合、 回転数t=1200回 まで嵌る確率はいくらか?

・麻雀にて 一向聴→聴牌する確率が q=6/34 の場合、 t順目までに聴牌する確率はいくらか?

 

これらの例に対しポアソン分布を知っていると解が出せる。

さて、ここでは麻雀に話を限定してポアソン分布から導ける定理を1つ述べる。

 

 

----------------------------------------------------------------------

【t順後聴牌確率】

 

イーシャンテンにおいて1回のツモで聴牌する確率をq、 

知りたい順目を t順後 とする。 

このときt順後に聴牌している確率P(t)は以下の式で表される。

 

P(t) = 1 - e ^ ( -qt)

 

下図は λ := q×t としたときの横軸λ、 縦軸P(t)の様子。

 

 

 

 

 ----------------------------------------------------------------------

 

 

覚えやすいように大体の目安を上の表から読み取ると、

 

λ=0.5(=1/2)    ⇒  聴牌している確率40%

λ=1.0(=1/1)   ⇒  聴牌している確率60%

λ=1.5(=3/2)   ⇒  聴牌している確率80%   といった感じである。

 

例@ 「 23m 23456799p 33s西 」

 1順で聴牌する確率: q ≒ 4/34    ← 聴牌する種数 ÷ 全種数

 40%の確率で聴牌している順目: λ=qt より 1/2 =   4t/34   つまり t≒4順後

 60%の確率で聴牌している順目:         1/1 =  4t/34          t≒9順後

 80%の確率で聴牌している順目:         3/2 =  4t/34          t≒13順後

 

例A 「 23m 12345699p 566s 」

 1順で聴牌する確率: q ≒ 6/34

 40%で聴牌する順目: 1/2 = 6t/34  より t≒3順後

 60%で聴牌する順目: 1/1 =   〃       6順後 

 80%で聴牌する順目: 3/2 =   〃       9順後

 

 

注)本当の理論値は 1-(1-q)^t であるがqが小さいとこのポアソン分布での近似

可能になる。 なぜこちらの1-e^(-λ)を使うのかというと上のグラフ1つで色んな種数、

順目の状況を説明できるからである。qが大きい程誤差が大きいのだが一部誤差を書くと

 6種なら最大3%、 9種なら最大5%、 15種なら最大10%、 ポアソンの方が

低く見積もる順目がある。 

 

 

理解を深める為に問いを3つ設ける。

 

問@: 「 1133557799m 東西發 」 で、 聴牌する確率が60%の順目を概算で答えよ。

問A: 「 33355577799m 38s 」 で、 聴牌する確率が80%の順目を概算で答えよ。

問B: パチスロにて大当たりがq=1/400 の時、t=1200回転までに当たる確率をグラフから答えよ。

 

解答:

問@ 60%は λ=1/1 だから  3t/34 = 1/1  より t=11順後

問A 80%は λ=3/2 だから 10t/34 = 3/2   より t=5順後

問B λ = qt = 1/400 * 1200 = 3  よって グラフより交点は大体95%となる。

 

 

以下は P(t)=1-e^(-λ) の証明。 興味ある方だけ御覧ください。

 

 

------------------------------------------------------------------------------

 

【証明】

一部をwikiから引用。

 

単位時間中に平均で λ 回発生する事象がちょうど k 回(k は0を含む自然数、k = 0, 1, 2, ...)発生する確率は、次式で表される。

   -(♯)

ここで、

e はネイピア数 (e = 2.71828...)、 k!k の階乗、 λ は正の実数、所与の区間内で発生する事象の期待発生回数に等しい。 例えば、事象が平均で2分間に1回発生する場合、10分間の中で事象が発生する回数は、λ = 5 のポアソン分布モデルを使って求められる。 

 

この式の証明はポアソン分布のwikiページ

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%B3%E5%88%86%E5%B8%83

を参照して頂くとしてここでは式(♯)が成り立つことを前提とする。

 

すると、1度も起こらない事象の確率は k=0 の場合であるのでこれを式(♯)に代入する。

λ^0=1、 0!=1 であることを考慮すると、

P(N=0) = e^(-λ) × λ^0 / 0!

      = e^(-λ)               となる。

 

よって1回以上起こる確率P(t)はこれの余事象なので

P(t) = 1 - P(N=0)

    =  1−e^(-λ)  となる。  証明終。

 

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