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骰子機率算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張天蓉寫的 從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！ 和的 從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！ (電子書)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【機率】不公正骰子的機率計算 - 創作大廳- 巴哈姆特也說明：這類機率計算是由「比值、種類、位置」三個要素所組成. 二項式定理和其延伸的多項式定理的公式只會用到位置和比值. 一顆不公正的骰子，各點數出現的 ...
這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
國立臺北大學 資訊工程學系 陳志昌所指導 徐子揚的 Bitboard與N-Tuple Networks於愛因斯坦棋之應用 （2021），提出骰子機率算法關鍵因素是什麼，來自於電腦對局、愛因斯坦棋、蒙地卡羅樹搜尋、bitboard。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 數學系 洪萬生、楊凱琳所指導 楊清源的 建構優良數學普及書籍指標 （2020），提出因為有 優良數學普及書籍指標、德懷術、數學普及書籍的重點而找出了 骰子機率算法的解答。
最後網站樣本空間與事件則補充：我們要探討的機率通常是由一真正或假想的試驗而來, 而對於每一次的試驗, 我們往往事先不知 ... 如投擲一公正的骰子, 令 表出現偶數之事件, 表出現點數為4之事件, ...
從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！
為了解決骰子機率算法 的問題，作者張天蓉 這樣論述：
確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來 天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一…… 生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？ 【似是而非的答案：機率悖論】 某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病
的可能性（即機率）為99％。 可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？ 【別相信你的直覺：班佛定律】 美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。 所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。 如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？ 【運氣也是一種實力：賭
金分配問題】 貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的…… 本書特色 本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄
的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。
Bitboard與N-Tuple Networks於愛因斯坦棋之應用
為了解決骰子機率算法 的問題，作者徐子揚 這樣論述：
電腦對局在人工智慧的領域之中是個重要的領域，目前已有眾多的演算法與資料結構被用以實作在棋類對局程式中。愛因斯坦棋 (EinStein würfelt nicht!) 由於走步受到擲骰子的機率性質所影響，讓棋局充滿著不確定性，且如何拿捏場上剩餘的棋子數量與編號亦和贏得棋局的策略息息相關，也提高遊戲本身的複雜度與挑戰性。 本論文主要為使用蒙地卡羅樹搜尋演算法研發一支愛因斯坦棋程式。我們利用bitboard的資料結構提升程式整體的效率。再配合N-Tuple Networks的架構分別實作9-tuple與6-tuple來對棋盤提取盤面特徵，並且對紅藍雙方分開進行預先訓練。最後將訓練結果
與蒙地卡羅樹搜尋進行結合，以提高搜尋結果的精確度。
從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！ (電子書)
為了解決骰子機率算法 的問題，作者 這樣論述：
確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來 天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一…… 生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？ 【似是而非的答案：機率悖論】 某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病
的可能性（即機率）為99％。 可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？ 【別相信你的直覺：班佛定律】 美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。 所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。 如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？ 【運氣也是一種實力：賭
金分配問題】 貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的…… 本書特色 本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄
的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。
建構優良數學普及書籍指標
為了解決骰子機率算法 的問題，作者楊清源 這樣論述：
本研究目的有二：建構優良數學普及書籍指標，以及應用指標分析不同類型的數學普及書籍。針對第一個研究目的，本研究採取文獻探討法、德懷術與焦點團體討論，以洪萬生等人（2009）的優良數學普及作品標準為主要參考依據，藉由數學普及書籍與書評定義指標內每個子維度1至5星等的定義及對應例子，初步建構優良數學普及書籍指標，形成第一回德懷術問卷。以14位專家學者為研究對象，進行兩回德懷術問卷調查，透過專家意見與統計結果，以及與焦點團體討論，判斷專家意見是否收斂、指標是否有越修越好的趨勢，確定優良數學普及書籍指標。針對第二個研究目的，本研究採取內容分析法，從2021年臺灣數學史教育學會推薦書單，依據數學普及書籍
(包含數學小說類、趣味數學類、數學知識演化史類及數學教育議題反思類)，每類挑選2本，共挑8本數學普及書籍作為研究對象。再以優良數學普及書籍指標作為分析架構，分析不同類型的數學普及書籍之特色。本研究主要結果如下：優良數學普及書籍指標包含三個維度「A. 知識的實質內容」、「B. 形式或表達」、「C. 內容與形式如何平衡」，再細分為15個子維度，分別為A-1認識論面向、A-2方法論面向、A-3歷史或演化面向、A-4哲學面向、A-5教育面向，以及A-6與自然科學、人文社會乃至生活經驗的連結；B-1創新手法、B-2數學知識的洞察力、B-3歷史事實的洞察力、B-4異文化的啟蒙意義、B-5忠實可靠的參考文獻
、B-6敘事的趣味性、可及性與一貫性，以及B-7中譯本的品質；C-1青少年層次和C-2教師層次。其中，每個子維度皆有1至5星等的定義與其對應的例子。