쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정에 대한 고정밀 통계적 방법
쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정은 이전의 계산 복잡도 추정과 비교하여 5개 단위의 격차를 보인다. 새로운 방법을 통해 5억 개의 샘플을 사용하여 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도를 추정한다.
쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정
쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정은 이전의 계산 복잡도 추정과 비교하여 5개 단위의 격차를 보인다. 이 큰 격차는 초기 위치에서 도달할 수 있는 쇼기 게임의 위치를 구별하는 것이 어렵기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도를 추정하는 새로운 통계적 방법을 제안한다.
이 방법은 몬테 카를로 샘플링과 새로운 도달 가능성 테스트를 결합한다. 이 테스트는 King-King only (KK) 위치로의 역 탐색을 사용한다. 이는 단일 초기 위치로의 단일 타겟 백워드 탐색보다 도달 불가능성을 결정하는 데 훨씬 더 적은 검색 노력을 필요로 한다.
5억 개의 샘플을 사용하여, 우리는 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도를 6.55 × 10^68이라는 값으로 추정했다. 이 추정치는 3σ 신뢰 계급에 해당한다. 이전에 알려진 경계보다 훨씬 더 정확한 추정치를 제공한다.
Mini 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정
이 방법을 Mini 쇼기 게임에 적용하여, 우리는 Mini 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도를 2.38 × 10^18이라는 값으로 추정했다.
- 쇼기 게임의 상태 공간 복잡도 추정
- 몬테 카를로 샘플링
- King-King only (KK) 위치
- 역 탐색
- 도달 가능성 테스트
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