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投稿日時:2021/05/31 09:00 再生時間:0:24:47 番組説明:【お時間のない方へ!見どころタイムコード】 2:06 非公式日本記録 8:50 穢れ解放 12:42 マギカクエスト 20:07 ラストチャンス! 第2回のブレイカーはサトシーニョ。 番組が独自に収集した(非公式)日本記録に挑戦し、記録を更新できれば自身と視聴者に豪華プレゼント! ジェーピー888の『SLOT魔法少女まどか☆マギカ2』で記録更新を狙い実戦を始めるはずが、朝の抽選でまさかの事態が!! 番組では5号機パチスロのスゴイ記録を募集中! DMMぱちタウン公式( ) のツイートをチェックしていただくか #レコブレ をつけてツイートをお願いします。 事故画像・神記録なんでもOKです! あえて撤去期限が迫りつつある5号機に絞った実戦番組。 記憶と記録に残る実戦で、5号機ならではの面白さを届ける! 【出演者】 サトシーニョ 【実戦機種】 SLOT魔法少女まどか☆マギカ2 【収録ホール】 ジェーピー888 【DMMぱちタウンchのおすすめ動画はこちら】 【新番組】木村魚拓・1GAMEてつ・水樹あや【漢気フルスロットル!#1 前編】パチンコ・スロット【CR真・花の慶次2〜漆黒の衝撃 2400・パチスロ モンスターハンター:ワールドTM】 【パチスロ超レア神展開の一気見プレミアム!】2020年ぱちタウン爆乗せ・神ヒキ・フリーズ集 【未公開の独自調査数値アリ!! 】南国育ち30オール設定看破バトル2【松本バッチ/リノ/ジロウ/てつ/ヨースケ/シーサ。】<パチマガスロマガ/1GAME/ジャンバリ> 松本バッチの成すがままに!130話【ミリオンゴッド-神々の凱旋-】パチスロ 松本バッチの成すがままに! 117話【パチスロ聖闘士星矢 海皇覚醒】パチスロ 気になる動画がきっと見つかる! 【週刊】ぱちタウン動画Naviはコチラ 有名ライター出演のDMMぱちタウンオリジナル動画も続々公開中! ＳＬＯＴ魔法少女まどか☆マギカ２ | 人気パチンコ･パチスロ動画を見るなら「パチンコ☆パチスロTV！」. BGM Unity / TheFatRat: Monody (Audio) ft. Laura Brehm / TheFatRat: #まどマギ2 #パチスロ #スロット #DMMぱちタウン #SLOT魔法少女まどかマギカ2 #サトシーニョ #解説 #5号機 #記録 #レコードブレイカー #レコブレ #事故 #ジェーピー888
P魔法少女まどか☆マギカ2 特徴・攻略情報 京楽・KYORAKU 2019/10月導入 2020/10月追加 2スペック 劇場版 魔法少女まどか☆マギカの役物連チャン・パチンコ第二弾! 【ミドル H5】 ゲーム性は前作と同じです。 少ない電サポ回数+保留4個で当ててRUSH突入を目指します。 電チュー抽選での大当り確率は下がりましたが、電サポ回転数は増えています。 ヘソ抽選からのRUSH突入率も上がっているので、打ちやすくなった印象です。 ヘソ賞球3個になりましたが、ボーダーは辛くなってます。 要注意ですね。 コメントを読む コメント数(4) コメントを書き込む ※全て見るには、会員登録が必要です。 会員登録について P魔法少女まどか☆マギカ2 パチンコ・スペック トータル確率などの全詳細情報・全コメントの閲覧・計算ツールの使用には、 会員登録 が必要です。 会員登録について 甘デジ A5 ミドル H5 P魔法少女まどか☆マギカ2 A5 稼働データTool (一般公開機種) help 設置店を探す ※遊タイムまで300回転から打ち出し電サポ終了までのスペック ※他回転のスペックは、稼働データToolでチェックして下さい 【タイプ】 遊タイム・R数変化・ヘソ賞球3個・電チュー賞球1個・役物連チャン機・8保電優・右打ち 【実質大当り確率】 99. 9(23. パチスロ 魔法 少女 まどか マギカ 2.5. 4) 【確変率】 ヘソ:100%(4or25or295回転) 電チュー:100%(25or295回転) 【突確率】 なし 【時短】 【小当り確率(V役物開放)】 ヘソ:65099・電チュー:30. 5 【賞球数】 3&1&5&4&2&上10&下9 【ラウンド・カウント数】 下3R・上3R・上10R×上10C・下9C 【出玉】 下3R:207個(196) 上3R:261個(247) 上10R:870個(826) 平均:※※※ 【R比率】 下3R:※※※ 上3R:※※※ 上10R:※※※ 【トータル確率】 ※※※ 【平均連チャン数】 【等価ボーダー】 【自力回転数】 【期待出玉】 【確変潜伏】 【電サポ連チャン率】 【保留連チャン率】 【電サポ率】 時短(遊タイムを除く):※※※ 遊タイム:※※※ 【コミコミ確率】 【ヘソ大当り内訳(直撃)】 [確変] 下3R:70% (電サポ4回) 下3R:29% (電サポ25回) 上10R:1% (電サポ295回) 【ヘソ大当り内訳(小当り→Vゾーン)】 上10R:100% (電サポ295回) 【電チュー(Vゾーン)大当り内訳(上10R後の295回時短以外中)】 上3R:49.
まど2回す 効果音一覧 もうだめだぁ、お終いだ おっぱぃぷるんぷるん 畜生めぇ 逃げるんだあ GODファンファーレ シンフォギヴァアア デデーン ほおおお ハーデスブラックアウト セブフラ 大嫌いだ ナニコレ ほんとかなぁ 俺は天才だぁ POWWWWEEERRRR 絶唱だぁ デュランダル 唄ってはダメぇ あ、悪魔たん どこへ行くんだぁ と思っていたのか まずお前から血祭りにあげてやる ブロリーです 何なんだぁ今のは OK あれは嘘だ うわああああああ とんでもねぇ待ってたんだ 頼みがあるんだ ダニィ !? 嘘だっ ※主はパワー厨です コンテンツツリーを見る
hist ( cal_positive, bins = 50, density = True, cumulative = True, label = "シミュレーション") plt. plot ( xd, thm_dist, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. title ( "L(1)の分布関数") 理論値と同じような結果になりました. これから何が分かるのか 今回,人の「幸運/不運」を考えたモデルは,現実世界というよりも「完全に平等な世界」であるし,そうであればみんな同じくらい幸せを感じると思うのは自然でしょう.でも実際はそうではありません. 完全平等な世界においても,幸運(幸福)を感じる時間が長い人と,不運(不幸)を感じるのが長い人とが完全に両極端に分かれるのです. 「自分の人生は不幸ばかり感じている」という思っている方も,確率論的に少数派ではないのです. 今回のモデル化は少し極端だったかもしれませんが, 平等とはそういうものであり得るということは心に留めておくと良いかもしれません. arcsin則を紹介する,という観点からは,この記事はここで終わっても良いのですが,上だけ読んで「人生プラスマイナスゼロの法則は嘘である」と結論付けられるのもあれなので,「幸運度」あるいは「幸福度」を別の評価指標で測ってみましょう. 積分で定量的に評価 上では「幸運/不運な時間」のように,時間のみで評価しました.しかし,実際は幸運の程度もちゃんと考慮した方が良いでしょう. 次は,以下の積分値で「幸運度/不運度」を測ってみることにします. $$I(t) \, := \, \int_0^t B(s) \, ds. $$ このとき,以下の定理が知られています. 定理 ブラウン運動の積分 $I(t) = \int_0^t B(s) \, ds$ について, $$ I(t) \sim N \big{(}0, \frac{1}{3}t^3 \big{)}$$ が成立する. 考察を挟まずシミュレーションしてみましょう.再び $t=1$ とします. cal_inte = np. mean ( bms [:, 1:], axis = 1) x = np. linspace ( - 3, 3, 1000 + 1) thm_inte = 1 / ( np.
自分をうまくコントロールする 良い事が起きたから、次は悪い事が起きると限りませんよ、逆に悪い事が起きると思うその考え方は思わないようにしましょうね 悪い事が起きたら、次は必ず良い事が起きると思うのはポジティブな思考になりますからいい事だと思います。 普段の生活の中にも、あなたが良くない事をしていれば悪い事が訪れてしまいます。 これは、カルマの法則になります。した事はいずれは自分に帰ってきますので、良い事をして行けば良い事が返って来ますから 人生は大きな困難がやってくる事がありますよね、しかしこの困難が来た時は大きなチャンスが来たと思いましょうよ! 人生がの大転換期を迎えるときは、一度人生が停滞するんですよ 大きな苦難は大きなチャンスなんですよ! ピンチはチャンス ですよ! 正負の法則は良い事が起きたから次に悪い事が起きるわけではありませんから、バランスの問題ですよ いつもあなたが、ポジティブで笑顔でいれば必ず良い事を引き寄せますから いつも笑顔で笑顔で(^_-)-☆ 関連記事:自尊心?人生うまくいく考え方 今日もハッピーで(^^♪
但し,$N(0, t-s)$ は平均 $0$,分散 $t-s$ の正規分布を表す. 今回は,上で挙げた「幸運/不運」,あるいは「幸福/不幸」の推移をブラウン運動と思うことにしましょう. モデル化に関する補足 (スキップ可) この先,運や幸せ度合いの指標を「ブラウン運動」と思って議論していきますが,そもそもブラウン運動とみなすのはいかがなものかと思うのが自然だと思います.本格的な議論の前にいくつか補足しておきます. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」かどうかは偶然ではない,人の意思によるものも大きいのではないか. (特に後者) → 確かにその通りです.今回ブラウン運動を考えるのは,現実世界における指標というよりも,むしろ 人の意思等が介入しない,100%偶然が支配する「完全平等な世界」 と思ってもらった方がいいかもしれません.幸福かどうかも,偶然が支配する外的要因のみに依存します(実際,外的要因ナシで自分の幸福度が変わることはないでしょう).あるいは無難に「コイントスゲーム」と思ってください. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」の推移は,連続なものではなく,途中にジャンプがあるモデルを考えた方が適切ではないか. → その通りです.しかし,その場合でも,ブラウン運動の代わりに適切な条件を課した レヴィ過程 (Lévy process) を考えることで,以下と同様の結論を得ることができます 3 .しかし,レヴィ過程は一般的過ぎて,議論と実装が複雑になるので,今回はブラウン運動で考えます. 上図はレヴィ過程の例.実際はこれに微小なジャンプを可算個加えたような,もっと一般的なモデルまで含意する. [Kyprianou] より引用. 「幸運/不運」「幸福/不幸」はまだしも,「コイントスゲーム」はブラウン運動ではないのではないか. → 単純ランダムウォーク は試行回数を増やすとブラウン運動に近似できることが知られている 4 ので,基本的に問題ありません.単純ランダムウォークから試行回数を増やすことで,直接arcsin則を証明することもできます(というか多分こっちの方が先です). [Erdös, Kac] ブラウン運動のシミュレーション 中心的議論に入る前に,まずはブラウン運動をシミュレーションしてみましょう. Python を使えば以下のように簡単に書けます. import numpy as np import matplotlib import as plt import seaborn as sns matplotlib.
rcParams [ ''] = 'IPAexGothic' sns. set ( font = 'IPAexGothic') # 以上は今後省略する # 0 <= t <= 1 をstep等分して,ブラウン運動を近似することにする step = 1000 diffs = np. random. randn ( step + 1). astype ( np. float32) * np. sqrt ( 1 / step) diffs [ 0] = 0. x = np. linspace ( 0, 1, step + 1) bm = np. cumsum ( diffs) # 以下描画 plt. plot ( x, bm) plt. xlabel ( "時間 t") plt. ylabel ( "値 B(t)") plt. title ( "ブラウン運動の例") plt. show () もちろんブラウン運動はランダムなものなので,何回もやると異なるサンプルパスが得られます. num = 5 diffs = np. randn ( num, step + 1). sqrt ( 1 / step) diffs [:, 0] = 0. bms = np. cumsum ( diffs, axis = 1) for bm in bms: # 以下略 本題に戻ります. 問題の定式化 今回考える問題は,"人生のうち「幸運/不運」(あるいは「幸福/不幸」)の時間はどのくらいあるか"でした.これは以下のように定式化されます. $$ L(t):= [0, t] \text{における幸運な時間} = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds. $$ 但し,$1_{\{. \}}$ は定義関数. このとき,$L(t)$ の分布がどうなるかが今回のテーマです. さて,いきなり結論を述べましょう.今回の問題は,逆正弦法則 (arcsin則) として知られています. レヴィの逆正弦法則 (Arc-sine law of Lévy) [Lévy] $L(t) = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds$ の(累積)分布関数は以下のようになる. $$ P(L(t) \le x)\, = \, \frac{2}{\pi}\arcsin \sqrt{\frac{x}{t}}, \, \, \, 0 \le x \le t. $$ 但し,$y = \arcsin x$ は $y = \sin x$ の逆関数である.
確率論には,逆正弦法則 (arc-sine law, arcsin則) という,おおよそ一般的な感覚に反する定理があります.この定理を身近なテーマに当てはめて紹介していきたいと思います。 注意・おことわり 今回は数学的な話を面白く,そしてより身近に感じてもらうために,少々極端なモデル化を行っているかもしれません.気になる方は適宜「コイントスのギャンブルモデル」など,より確率論が適用できるモデルに置き換えて考えてください. 意見があればコメント欄にお願いします. 自分がどのくらいの時間「幸運」かを考えましょう.自分の「運の良さ」は時々刻々と変化し,偶然に支配されているものとします. さて,上のグラフにおいて,「幸運な時間」を上半分にいる時間,「不運な時間」を下半分にいる時間として, 自分が人生のうちどのくらいの時間が幸運/不運なのか を考えてみたいと思います. ここで,「人生プラスマイナスゼロの法則」とも呼ばれる,一般に受け入れられている通説を紹介します 1 . 人生プラスマイナスゼロの法則 (人生バランスの法則) 人生には幸せなことと不幸なことが同じくらい起こる. この法則にしたがうと, 「運が良い時間と悪い時間は半々くらいになるだろう」 と推測がつきます. あるいは,確率的含みを持たせて,以下のような確率密度関数 $f(x)$ になるのではないかと想像されます. (累積)分布関数 $F(x) = \int_{-\infty}^x f(y) \, dy$ も書いてみるとこんな感じでしょうか. しかし,以下に示す通り, この予想は見事に裏切られることになります. なお,ここでは「幸運/不運な時間」を考えていますが,例えば 「幸福な時間/不幸な時間」 などと言い換えても良いでしょう. 他にも, 「コイントスで表が出たら $+1$ 点,そうでなかったら $-1$ 点を加算するギャンブルゲーム」 と思ってもいいです. 以上3つの問題について,モデルを仮定し,確率論的に考えてみましょう. ブラウン運動 を考えます. 定義: ブラウン運動 (Brownian motion) 2 ブラウン運動 $B(t)$ とは,以下をみたす確率過程のことである. ( $t$ は時間パラメータ) $B(0) = 0. $ $B(t)$ は連続. $B(t) - B(s) \sim N(0, t-s) \;\; s < t. $ $B(t_1) - B(t_2), \, B(t_2) - B(t_3), \dots, B(t_{n-1}) - B(t_n) \;\; t_1 < \dots < t_n$ は独立(独立増分性).
sqrt ( 2 * np. pi * ( 1 / 3))) * np. exp ( - x ** 2 / ( 2 * 1 / 3)) thm_cum = np. cumsum ( thm_inte) / len ( x) * 6 plt. hist ( cal_inte, bins = 50, density = True, range = ( - 3, 3), label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_inte, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. xlabel ( "B(t) (0<=t<=1)の積分値") plt. title ( "I (1)の確率密度関数") plt. hist ( cal_inte, bins = 50, density = True, cumulative = True, range = ( - 3, 3), label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_cum, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. title ( "I (1)の分布関数") こちらはちゃんと山型の密度関数を持つようで, 偶然が支配する完全平等な世界における定量的な「幸運度/幸福度」は,みんなおおよそプラスマイナスゼロである ,という結果になりました. 話がややこしくなってきました.幸運/幸福な時間は人によって大きく偏りが出るのに,度合いはみんな大体同じという,一見矛盾した2つの結論が得られたわけです. そこで,同時確率密度関数を描いてみることにします. (同時分布の理論はよく分からないのですが,詳しい方がいたら教えてください.) 同時密度関数の図示 num = 300000 # 大分増やした sns. jointplot ( x = cal_positive, y = cal_inte, xlim = ( 0, 1), ylim = ( - 2, 2), color = "g", kind = 'hex'). set_axis_labels ( '正の滞在時間 L(1)', '積分 I(1)') 同時分布の解釈 この解釈は難しいところでしょうが,簡単にまとめると, 人生の「幸運度/幸福度」を定量的に評価すれば,大体みんな同じくらいになるという点で「人生プラスマイナスゼロの法則」は正しい.しかし,それは「幸運/幸福を感じている時間」がそうでない時間と同じになるというわけではなく,どのくらい長い時間幸せを感じているのかは人によって大きく異なるし,偏る.