ミニマックス法中文是什么意思

• 葉ノードの評価値がｈｉのとき，葉ノードからさらに深さ２のミニマックス法で探索したときの返り値をＦｉとすると，仮定よりＦｉは，正規分布Ｎ（ｈｉ，σ２）に従う．
  叶节点的评测值为ｈｉ时，若从叶节点用极大极小法检索深度２的时候的返回值为Ｆｉ，根据假设，Ｆｉ服从正态分布Ｎ（ｈｉ，σ２）。
• 先手，後手，と交互に選択手を決めてゲームを進め，先手がＴ手（Ｔ　＝　２，　３，　５，　７）探索し，Ｔ手目に選択した（期待値法とミニマックス法による）手を決定する．
  先手，后手交替选择着数推进游戏，先手检索Ｔ手（Ｔ　＝　２，　３，　５，　７），并确定在第Ｔ手所选择的（根据期望值法和极大极小法）着数。
• （１）１手での実験と同じ対戦棋譜１０，０００局面に対して，後手をミニマックス法での探索に固定し，先手を期待値法で探索した場合とミニマックス法で探索した場合を比較する．
  （１）对于和１手实验相同的比较棋谱１０，０００个局面，后手固定为用极大极小法检索的值，比较先手用期望值法和极大极小法进行检索时的情况。
• （１）１手での実験と同じ対戦棋譜１０，０００局面に対して，後手をミニマックス法での探索に固定し，先手を期待値法で探索した場合とミニマックス法で探索した場合を比較する．
  （１）对于和１手实验相同的比较棋谱１０，０００个局面，后手固定为用极大极小法检索的值，比较先手用期望值法和极大极小法进行检索时的情况。
• ノードＣｉ（ｉ　＝　１，　２）の評価値をｈｉ，ノードＣｉをルートノードとする深さ２のゲーム木（ゲーム木Ａまたはゲーム木Ｂ）のミニマックス法による返り値をｇｉとする．
  设定节点Ｃｉ（ｉ　＝　１，　２）的评测值为ｈｉ，以节点Ｃｉ为根节点的深度为２的游戏树（游戏树Ａ或游戏树Ｂ）的由极大极小法检索所得的返回值为ｇｉ。
• （ａ）期待値法とミニマックス法のそれぞれでＴ手目を探索する際に与えられた局面から深さＤ　＋　２の探索をし，（１）で決定されたミニマックス法と期待値法の選択手への返り値の大小で探索法の優劣を比較する．
  （ａ）从期望值法和极大极小法检索第Ｔ手着数时所赋予的局面以深度Ｄ　＋　２进行检索，用对（１）中所确定的极大极小法和期望值法所选择的着数的返回值大小来比较检索法的优劣。
• （ａ）期待値法とミニマックス法のそれぞれでＴ手目を探索する際に与えられた局面から深さＤ　＋　２の探索をし，（１）で決定されたミニマックス法と期待値法の選択手への返り値の大小で探索法の優劣を比較する．
  （ａ）从期望值法和极大极小法检索第Ｔ手着数时所赋予的局面以深度Ｄ　＋　２进行检索，用对（１）中所确定的极大极小法和期望值法所选择的着数的返回值大小来比较检索法的优劣。
• 葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映している場合には，このミニマックス法による探索は最善の手を選択するが，葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映していない場合には，ミニマックス法の返り値を求める方法は，最善の方法とは限らない．
  赋予叶节点的评测值若正确反映了游戏结果，则根据极大极小法进行的搜索将会选择最有利的一着，若赋予叶节点的评测值没有正确反映游戏结果，那么用极大极小法来求得返回值并不一定是最好的方法。
• 葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映している場合には，このミニマックス法による探索は最善の手を選択するが，葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映していない場合には，ミニマックス法の返り値を求める方法は，最善の方法とは限らない．
  赋予叶节点的评测值若正确反映了游戏结果，则根据极大极小法进行的搜索将会选择最有利的一着，若赋予叶节点的评测值没有正确反映游戏结果，那么用极大极小法来求得返回值并不一定是最好的方法。
• ＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠評価指数１は，実験局面数１０，０００に対して期待値法の選択手がミニマックス法の選択手より良い手であった局面数の割合を，評価指数２は，期待値法とミニマックス法の選択手が異なった局面に対する期待値法の勝率を示す．
  ＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠评测指数１表示的是在１０，０００各实验局面中期望值法所选择的着数优于极大极小法选择着数的局面数量的比例，而评测值２表示的是期望值法和极大极小法所选择的着数相异时期望值法的获胜概率。