Սկիլայի և ռանդոմի հարաբերակցությունը նման փղերի մեջ
1) Արդյունքի երկու բաղադրիչներ
Skill-based-ը օգտագործում է խառը մոդել, արդյունքի մի մասը որոշվում է պատահական թվերի գեներատորի (RNG), իսկ մի մասը 'խաղացողի գործողություններով։ RNG-ն կարգավորում է թմբուկների համադրությունները և բոնուսային գործառույթների հաճախությունը, մինչդեռ խաղացողը վերահսկում է հմտական փուլերի արդյունքը 'մինի խաղեր, ռեակտիվ առաջադրանքներ, հանելուկ։
2) Պատահականության դերը
Որոշում է մրցույթի սկզբնական պայմանները (ինչ խորհրդանիշներ են ընկնում)։
Սկսում է կամ չի սկսում բոնուսային ռեժիմը։
Այն տեղադրում է պոտենցիալ հաղթանակի սահմանները նույնիսկ նախքան խաղացողի մասնակցությունը սկսելը։
Նույնիսկ բարձր հմտության մակարդակում չի կարող ազդել այս քայլի վրա, այն տեղադրված է մաթեմատիկական մոդելում և ենթակա է արտոնագրված ալգորիթմներին։
3) Հմտության դերը
Բոնուսային մինի խաղերը 'ռեակցիայի արագությունը, ճշգրտությունը, ռազմավարությունը։
Կառավարման մեխանիկի օգտագործումը 'սվայփեր, սեղմում, կոճակներ պահելը, տեղադրելը։
Բազմարարների օպտիմիզացումը 'ակնոցների ավելացումը տվյալ ժամանակահատվածում։
Հմտությունը թույլ է տալիս բարձրացնել հաղթանակը հիմնական հատվածի պատահական արդյունքով։
4) Ազդեցության համամասնությունները
Ժամանակակից skill-based մեքենաների մեծամասնությունը պատահականության մասնաբաժինը 70-90 տոկոսն է վերջնական արդյունքից, իսկ հմտությունը ազդում է մնացած 10-30 տոկոսի վրա։ Որոշ մրցակցային կամ ամբողջովին ինտերակտիվ ձևերում այս հավասարակշռությունը կարող է տեղափոխվել, բայց ամբողջովին բացառել RNG-ը։
5) Ինչո՞ ւ է կարևոր հասկանալ հավասարակշռությունը
Բարձր ակնկալիքներով խաղացողները կարող են գերագնահատել իրենց գործողությունների ազդեցությունը։
Մեխանիկայի իմացությունը օգնում է կենտրոնանալ այն փուլերում, որտեղ դուք կարող եք իսկապես բարձրացնել արդյունքը։
Պատահականության դերի գիտակցումը նվազեցնում է էմոցիոնալ սխալների և վերարտադրության ռիսկը։
6) Արդյունքը
Skill-based-ը ոչ թե «մաքուր» արկադներ են և ոչ թե ամբողջովին պատահական արցունքներ, այլ հիբրիդ։ Պատահականությունը տալիս է շրջանակը և սկզբնական պայմանները, իսկ խաղացողի հմտությունը որոշում է, թե որքան արդյունավետ են այդ պայմանները։ Որքան ավելի լավ է հմտությունը, այնքան ավելի մոտ է արդյունքը պոտենցիալ հաղթանակի վերին սահմանին, բայց վերջնական արդյունքը միշտ կմնա հաջողության և հմտությունների համադրություն։
Skill-based-ը օգտագործում է խառը մոդել, արդյունքի մի մասը որոշվում է պատահական թվերի գեներատորի (RNG), իսկ մի մասը 'խաղացողի գործողություններով։ RNG-ն կարգավորում է թմբուկների համադրությունները և բոնուսային գործառույթների հաճախությունը, մինչդեռ խաղացողը վերահսկում է հմտական փուլերի արդյունքը 'մինի խաղեր, ռեակտիվ առաջադրանքներ, հանելուկ։
2) Պատահականության դերը
Որոշում է մրցույթի սկզբնական պայմանները (ինչ խորհրդանիշներ են ընկնում)։
Սկսում է կամ չի սկսում բոնուսային ռեժիմը։
Այն տեղադրում է պոտենցիալ հաղթանակի սահմանները նույնիսկ նախքան խաղացողի մասնակցությունը սկսելը։
Նույնիսկ բարձր հմտության մակարդակում չի կարող ազդել այս քայլի վրա, այն տեղադրված է մաթեմատիկական մոդելում և ենթակա է արտոնագրված ալգորիթմներին։
3) Հմտության դերը
Բոնուսային մինի խաղերը 'ռեակցիայի արագությունը, ճշգրտությունը, ռազմավարությունը։
Կառավարման մեխանիկի օգտագործումը 'սվայփեր, սեղմում, կոճակներ պահելը, տեղադրելը։
Բազմարարների օպտիմիզացումը 'ակնոցների ավելացումը տվյալ ժամանակահատվածում։
Հմտությունը թույլ է տալիս բարձրացնել հաղթանակը հիմնական հատվածի պատահական արդյունքով։
4) Ազդեցության համամասնությունները
Ժամանակակից skill-based մեքենաների մեծամասնությունը պատահականության մասնաբաժինը 70-90 տոկոսն է վերջնական արդյունքից, իսկ հմտությունը ազդում է մնացած 10-30 տոկոսի վրա։ Որոշ մրցակցային կամ ամբողջովին ինտերակտիվ ձևերում այս հավասարակշռությունը կարող է տեղափոխվել, բայց ամբողջովին բացառել RNG-ը։
5) Ինչո՞ ւ է կարևոր հասկանալ հավասարակշռությունը
Բարձր ակնկալիքներով խաղացողները կարող են գերագնահատել իրենց գործողությունների ազդեցությունը։
Մեխանիկայի իմացությունը օգնում է կենտրոնանալ այն փուլերում, որտեղ դուք կարող եք իսկապես բարձրացնել արդյունքը։
Պատահականության դերի գիտակցումը նվազեցնում է էմոցիոնալ սխալների և վերարտադրության ռիսկը։
6) Արդյունքը
Skill-based-ը ոչ թե «մաքուր» արկադներ են և ոչ թե ամբողջովին պատահական արցունքներ, այլ հիբրիդ։ Պատահականությունը տալիս է շրջանակը և սկզբնական պայմանները, իսկ խաղացողի հմտությունը որոշում է, թե որքան արդյունավետ են այդ պայմանները։ Որքան ավելի լավ է հմտությունը, այնքան ավելի մոտ է արդյունքը պոտենցիալ հաղթանակի վերին սահմանին, բայց վերջնական արդյունքը միշտ կմնա հաջողության և հմտությունների համադրություն։
