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	<title>1-555-CONFIDE</title>
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	<description>中共必須立即釋放劉曉波！</description>
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		<title>大整肅＜第十回＞</title>
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		<pubDate>Wed, 28 Jul 2010 08:48:43 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
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		<category><![CDATA[大整肅]]></category>

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		<description><![CDATA[對不起，原來對上一回已經是舊年七月，又停止了近一年。有同學說，這個故事應該改名「大整古」。我也不想像永野護，至死都寫不完五星物語。但我也不想像上一個故事那樣爛尾。 反覆寫了一年，其實是寫了些的，但我想了一年都想不到一個滿意的結局。就先登出暫未與結局有關的部份。 &#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; 油盡燈枯，街角空洞冷清。街頭只剩下被活生生打死的人，屍體被野狗嚼食。時間晚上九點，地點是尖沙咀，可是街頭沒有一點光。馬路上只有撞毀一團的汽車，汽車都是突然機件故障失靈。汽車上的屍體，不是被狗咬掉了眼球，就是手被扯斷了一半，像木偶那樣隨風搖晃。風中恍惚有層膜，或者是那「東西」作祟。 街上只有一個活動的人，他身上反射出金屬的光芒，但是他沒有像汽車那樣失靈。這個人見到，街道上沒有活人，反而多了很多動物，貓、狗、鳥，甚至野豬。牠們都以人肉飽餐，似在復仇，報百幾年來被香港人迫到邊緣生存，還要被殘酷殺害的仇。 空氣中那見不到的東西，沒有殺掉這些動物，它只令人類自毀。動物重新佔據這個城市。 那個活的身影，由尖沙咀行到佐敦，只是步速愈來愈慢。他按著心臟、呼吸急速，快要倒下來。原來，他的機械結構都是敵不過空氣中飄浮的納米機械人，它們在侵入這個人身上經手術植入的維生機器。他己不能走動了，只好在地上爬。他要爬到某個地方，拚命地爬。他想，已經爬到京士柏了，快到了。 他感到自己不行了，他在褲袋拿出一支筆形的機器。機器像一支激光指示棒，他按動機器，發出了綠色的光束。他將光束指向遠處一群建築物，咀角露出一絲的笑容。他想，雖然這不是最理想的結果，但他已經辦到了。他用盡最後一份力扼著激光指示棒，頭已經無力面向著柏油路，下半身已經沒有知覺。附近的狗隻已經嗅到死亡的氣味，空群而出，圍著這個人在嗅探，等待他的死亡。 天上突然很光，像有很多的星星。狗隻在嚼食這個半人半機械的人的下半身，他還有知覺的上半身想：本來就已經是死人了，再死已經沒有所謂。他感到後腦有光，他知道已經成功了。 狗隻已經將他的下半身吃乾淨，突然地上傳來多聲轟隆巨響，把狗都嚇走了。天上掉下更多的大形物件，有一輛七人旅行車般大，共有廿多件。黑暗中這些物件在移動，似有甚麼的計劃似的。 那些原來是鑽地車，車頭有兩把巨鑽，像麥當娜的胸圍。奇怪的是，鑽地車沒有被空氣中的納米機械人入侵，從天空掉下來也沒有半點損耗。幾部鑽地車開始向地下鑽探，像要攻入某個地下城。鑽地車背後有一個倒數計，似在計算到達目的地所需時間。 有一部車鑽開馬路的瀝青，馬路上塗著「往伊利沙伯醫院」的字樣。另一部鑽地車輾過那個被狗吃了一半的人體，身體被輾成肉醬，夾雜的機器發生小型爆炸。頭部沒有被輾破，甩了出來像一個足球般在地上滾動。「足球」滾到牆邊停了下來。終於見到他的臉，原來他是陳永仁。 鑽地車距離到達目的地時間： 237 分鐘。 ＜第十回完＞ 待續 Today on history:2009:&#160;&#160;革(3)2006:&#160;&#160;嶺大包尾之謎(0)2005:&#160;&#160;鐵甲無敵瑪莉亞（1988）(0)2004:&#160;&#160;政治義弟(0)2002:&#160;&#160;Unleash the Unix Power of OSX ii / Decoding Fake Science(0)]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>對不起，原來對上一回已經是舊年七月，又停止了近一年。有同學說，這個故事應該改名「大整古」。我也不想像永野護，至死都寫不完五星物語。但我也不想像上一個故事那樣爛尾。<br />
反覆寫了一年，其實是寫了些的，但我想了一年都想不到一個滿意的結局。就先登出暫未與結局有關的部份。<br />
&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;</p>
<p>油盡燈枯，街角空洞冷清。街頭只剩下被活生生打死的人，屍體被野狗嚼食。時間晚上九點，地點是尖沙咀，可是街頭沒有一點光。馬路上只有撞毀一團的汽車，汽車都是突然機件故障失靈。汽車上的屍體，不是被狗咬掉了眼球，就是手被扯斷了一半，像木偶那樣隨風搖晃。風中恍惚有層膜，或者是那「東西」作祟。<br />
街上只有一個活動的人，他身上反射出金屬的光芒，但是他沒有像汽車那樣失靈。這個人見到，街道上沒有活人，反而多了很多動物，貓、狗、鳥，甚至野豬。牠們都以人肉飽餐，似在復仇，報百幾年來被香港人迫到邊緣生存，還要被殘酷殺害的仇。<br />
空氣中那見不到的東西，沒有殺掉這些動物，它只令人類自毀。動物重新佔據這個城市。<br />
那個活的身影，由尖沙咀行到佐敦，只是步速愈來愈慢。他按著心臟、呼吸急速，快要倒下來。原來，他的機械結構都是敵不過空氣中飄浮的納米機械人，它們在侵入這個人身上經手術植入的維生機器。他己不能走動了，只好在地上爬。他要爬到某個地方，拚命地爬。他想，已經爬到京士柏了，快到了。<br />
他感到自己不行了，他在褲袋拿出一支筆形的機器。機器像一支激光指示棒，他按動機器，發出了綠色的光束。他將光束指向遠處一群建築物，咀角露出一絲的笑容。他想，雖然這不是最理想的結果，但他已經辦到了。他用盡最後一份力扼著激光指示棒，頭已經無力面向著柏油路，下半身已經沒有知覺。附近的狗隻已經嗅到死亡的氣味，空群而出，圍著這個人在嗅探，等待他的死亡。<br />
天上突然很光，像有很多的星星。狗隻在嚼食這個半人半機械的人的下半身，他還有知覺的上半身想：本來就已經是死人了，再死已經沒有所謂。他感到後腦有光，他知道已經成功了。<br />
狗隻已經將他的下半身吃乾淨，突然地上傳來多聲轟隆巨響，把狗都嚇走了。天上掉下更多的大形物件，有一輛七人旅行車般大，共有廿多件。黑暗中這些物件在移動，似有甚麼的計劃似的。<br />
那些原來是鑽地車，車頭有兩把巨鑽，像麥當娜的胸圍。奇怪的是，鑽地車沒有被空氣中的納米機械人入侵，從天空掉下來也沒有半點損耗。幾部鑽地車開始向地下鑽探，像要攻入某個地下城。鑽地車背後有一個倒數計，似在計算到達目的地所需時間。<br />
有一部車鑽開馬路的瀝青，馬路上塗著「往伊利沙伯醫院」的字樣。另一部鑽地車輾過那個被狗吃了一半的人體，身體被輾成肉醬，夾雜的機器發生小型爆炸。頭部沒有被輾破，甩了出來像一個足球般在地上滾動。「足球」滾到牆邊停了下來。終於見到他的臉，原來他是陳永仁。<br />
鑽地車距離到達目的地時間： 237 分鐘。</p>
<p>＜第十回完＞<br />
待續</p>
<h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2708' title='Permanent Link to 革'>革(3)</a></li><li>2006:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=482' title='Permanent Link to 嶺大包尾之謎'>嶺大包尾之謎(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=160' title='Permanent Link to 鐵甲無敵瑪莉亞（1988）'>鐵甲無敵瑪莉亞（1988）(0)</a></li><li>2004:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3617' title='Permanent Link to 政治義弟'>政治義弟(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4656' title='Permanent Link to Unleash the Unix Power of OSX ii / Decoding Fake Science'>Unleash the Unix Power of OSX ii / Decoding Fake Science(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>初班</title>
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		<pubDate>Mon, 26 Jul 2010 05:27:31 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
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		<description><![CDATA[剛剛完成了兩個興趣班的初班，得出的是彈得一手爛結他、下得一手爛圍棋。 初班，就是令人這樣的不服氣，學完了也只是成了個初學者。想要更進一步嗎？請上中班。 過了這麼多年，已經明白何謂成人教育。成人教育與小童教育不同，成人教育是你去學一個學習方法，其他都是自行參透、苦練。當你去讀碩士博士還說誰人教書教得不好，令你成績低落，似乎仍未知道何謂 andragogy 。 想成功嗎？只能夠有「掉那媽，頂硬上」的精神，爛結他、爛圍棋都要照彈照下，頂硬上，總結失敗的經驗，慢慢改進。 Today on history:2007:&#160;&#160;M型社會(0)2006:&#160;&#160;學術聲譽(0)2005:&#160;&#160;My first legal download from iTMS, ever(2)2004:&#160;&#160;Brief History of Sport in Hong Kong(0)2003:&#160;&#160;Suck Politics(0)]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>剛剛完成了兩個興趣班的初班，得出的是彈得一手爛結他、下得一手爛圍棋。<br />
初班，就是令人這樣的不服氣，學完了也只是成了個初學者。想要更進一步嗎？請上中班。<br />
過了這麼多年，已經明白何謂成人教育。成人教育與小童教育不同，成人教育是你去學一個學習方法，其他都是自行參透、苦練。當你去讀碩士博士還說誰人教書教得不好，令你成績低落，似乎仍未知道何謂 <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Andragogy">andragogy</a> 。<br />
想成功嗎？只能夠有「掉那媽，頂硬上」的精神，爛結他、爛圍棋都要照彈照下，頂硬上，總結失敗的經驗，慢慢改進。</p>
<h2>Today on history:</h2><ol><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1087' title='Permanent Link to M型社會'>M型社會(0)</a></li><li>2006:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=481' title='Permanent Link to 學術聲譽'>學術聲譽(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=159' title='Permanent Link to My first legal download from iTMS, ever'>My first legal download from iTMS, ever(2)</a></li><li>2004:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3613' title='Permanent Link to Brief History of Sport in Hong Kong'>Brief History of Sport in Hong Kong(0)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3985' title='Permanent Link to Suck Politics'>Suck Politics(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>A game analysed #4</title>
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		<pubDate>Fri, 23 Jul 2010 07:17:37 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
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		<description><![CDATA[.boardhidden {display:none}; .boardshown {display:inline} (show chess board)(hide chess board) 一向在 Facebook 下棋，有點像 correspondence chess ，但是最近下棋的朋友太忙，於是網上周圍找人下棋。 Facebook 的 chess.com 最近加入了快棋（ Blitz Chess ），有在桌上下棋的刺激感。但是對比 correspondence chess ，思考時間少了很多，於是一定有不少 Blunders 。出乎意料之下，此局沒有太多 Blunders ，但明顯思想不算太周詳，於是有很多步都很 tactical ，至尾局甚至因為時間不足，連 Queen-king checkmate pattern 都忘記了。研究下這局棋，順手可以修正一下所犯的錯誤。1 我是用黑色。 1. d4 Nf6 Queen Pawn opening ，對付這個東西，我已經近乎 default 地用 Indian Defense ，只是因為我只記得這種行法，或者也因為我不太會拼一個 Pawn Structure 。我是一個 Hypermodern 的人。 2. Be3 [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><script language="javascript" src="http://chessflash.com/releases/latest/showhidebase.js"></script><script language="javascript" src="http://chessflash.com/releases/latest/showhidemain.js"></script><br />
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<p></span></p>
<p>一向在 Facebook 下棋，有點像 correspondence chess ，但是最近下棋的朋友太忙，於是網上周圍找人下棋。 Facebook 的 chess.com 最近加入了快棋（ Blitz Chess ），有在桌上下棋的刺激感。但是對比 correspondence chess ，思考時間少了很多，於是一定有不少 Blunders 。出乎意料之下，此局沒有太多 Blunders ，但明顯思想不算太周詳，於是有很多步都很 tactical ，至尾局甚至因為時間不足，連 Queen-king checkmate pattern 都忘記了。研究下這局棋，順手可以修正一下所犯的錯誤。<sup>1</sup> 我是用黑色。</p>
<p>1. d4 Nf6 </p>
<p>Queen Pawn opening ，對付這個東西，我已經近乎 default 地用 Indian Defense ，只是因為我只記得這種行法，或者也因為我不太會拼一個 Pawn Structure 。我是一個 Hypermodern 的人。</p>
<p>2. Be3 d5 </p>
<p>Be3 的行法不見經傳。可以保著那隻 Pawn ，不過單邊被塞著，也頂著 e 行的 Pawn 前進，令 King side 的 Bishop 難以 develop ，不似是好棋。<sup>2</sup> 書本中教的一步應是 c4 。<br />
黑方的 d5 頂著對方推進，是我很喜歡的行法，因為可以安全的上另一隻 Knight 。</p>
<p>3. c3 Nc6 </p>
<p>c3 也不似是好棋，因為令後面的 Knight 不可在 c3 出來。只會被迫去 a3/d2 ，都不是好位。我也如預料，行後方的 Knight 。各位想擊敗我的朋友，快點要記得這三步，我想我用黑色的話最少一半的棋局都是這樣行，只要找出這幾步的弱點，我就沒有運行。</p>
<p>4. b4 Bf5 </p>
<p>b4 行出來，可能是想再行到 b5 恐嚇 c6 的 Knight ，但我是絕對不會讓他得呈， Bf5 以 Bishop 換 Knight ，這單交易不太成立的。如果我是白方，是不用理的。</p>
<p>5. Nd2 e6 </p>
<p>白方走 Knight ，被這場交易嚇怕了。黑方行 e6 是因為要為 King side bishop 開路。</p>
<p>6. Ngf3 Bd6 </p>
<p>白方行了另一隻 Knight ，是不錯的，終於都主動 develop 一下 Pawn 以外的東西。（除了那步很怪的 Be3 及被迫行的 Nd2 ）開局其中一個錯誤，是行太多 Pawn ，只需行中間幾個 Pawn 讓 Knight/Bishop 有路行就可以。黑方行 Bishop ，是清了 castling 通道而已。</p>
<p>7. a3 O-O </p>
<p>剛剛說過開局的錯誤，白方 a3 真的不知行來幹甚麼，浪費 tempo 。黑方 castling 了<sup>3</sup> ，基本上隊形已經完成，進入 middle game 。白方仍然很慢。</p>
<p>8. g4 Bxg4 </p>
<p>白方行 g4 是一個錯誤，因為沒有棋支援，我用 Bishop 吃了是沒有仇報。計棋之後，黑方應該最多可以用一個 Bishop 換一隻 Pawn 及 Knight ，又或吃一個 Pawn 後o趙完鬆，算是合理交易<sup>4</sup> ，於是吃了那隻沒有支援的 Pawn 。</p>
<p>9. h3 Bxf3 </p>
<p>白方行 h3 想迫走黑方的 bishop 。其實黑方真的可以安全o趙完鬆，但我真的不想浪費 tempo 去退這隻 bishop ，於是乎決定以一 Bishop 換一馬一兵，無謂浪費時間。但其實，白方事後要用一個 Pawn 去剷除 Bishop ，會形成 Doubled Pawn ，後面的那隻 Pawn 價值最少都減 0.5 分。計過條數，這單交易太超值。</p>
<p>10. exf3 a5 </p>
<p>白方的確要用 Pawn 殺了那隻 Bishop 去保持 material balance ，亦形成了 Doubled Pawn 。黑方行側翼 Pawn ，是想破壞白方的 Pawn Structure 。</p>
<p>11. f4 axb4 </p>
<p>白方並不領情，行了前面的 Doubled Pawn 。要是我想製造更多麻煩，又或者我是一個 Positional Player ，我會將那隻 Pawn 行去 a4 。但玩 Blitz Chess 太難當個 Positional Player ，我還是破壞那個 Structure 算了。</p>
<p>12. axb4 Rxa1 </p>
<p>白方有兩個選擇，分別是 a3 及 c3 。我認為 c3 更為合理，最少可保持 Pawn structure ，但是白方竟選行 a3 ，打通了 Rook 大直路。我其實可以縮 Rook 的（如縮到 B7 ），可保多一隻 Rook 。但我的 Style 就是討厭浪費 Tempo 於退棋，反正我的 Material 仍然領先。我的當然之選是以 Rook 換 Rook ，大家都無 Rook 用。對方還被迫要將 Queen 送到最不 Effective 的死角，有賺。</p>
<p>13. Qxa1 b5 </p>
<p>一如預料， Queen 送到一角。 b5 一步有點 experimental ，我行的時候也想這是否一個 Blunder ，事後證實是不錯的，因為這可以用一隻 Pawn 換他的 Bishop 進入虎穴。</p>
<p>14. Bxb5 Qd7 </p>
<p>一如我的估計， Bishop 深入虎穴。我亦以 Queen 保那 Knight 。情況根本是第九步的翻版，一 Bishop 換一 Knight 一 Pawn 根本無用爻底的。如果我是白方會順手吃了那隻 Knight ，不見得黑方 Queen 在 c6 面對一排 Pawn 有何著數。</p>
<p>15. c4 Bxb4 </p>
<p>白方沒有如所料吃 Knight ，更自毀長城，將堅實的 V 形 Pawn Structure 變成無得守的直條形。黑方一直想破壞的心腹大患竟然不攻自破，當然要利用其 Mistake ，就用黑格 Bishop 吃了沒仇報的 Pawn 。</p>
<p>16. cxd5 exd5 </p>
<p>白方吃 Pawn 去保持 Material Balance ，又製成 Doubled Pawn 。 Doubled Pawn 是吃得不手軟的，根本無仇報。</p>
<p>17. Bxc6 Qxc6 </p>
<p>白方終於用 Bishop 吃了 Knight ，太慢了。 Queen 現在吃了 Bishop ，前面已經無 Pawn 可檔。到這步為止，不妨分析下局勢：白方的 b3 Bishop 由始至終都被塞著，無作為。 d2 的 Knight 是被迫行到此處的，也難以發展。 Queen 被迫行到一角，威力減了四分三。 King 也不見得安全，因為沒有 Castle 仍在中間。</p>
<p>18. Ke2 Qc3 </p>
<p>白方可能開始意識 King 不安全，不留在底線，但太早這樣做實是浪費 Tempo 。我認為他可選擇 Castling ，將 King 送到一邊，也將 Rook 送過來招呼來勢兇兇的 Queen 。我認為黑方全局最好的一著棋是這個，明顯是借鑑自 Bobby Fischer 的。這一步棋是用一個 Queen 同時 Fork 了三棋（ Queen, Knight 和 Pawn ）。 Queen 是沒有理由吃 Pawn 的，吃 Knight 理由也充分，因為吃了 Knight ， King 因為有 Bishop 守著不能吃了 Queen 。吃 Queen 理由都充分，大家一起無 Queen 用，提早進入 End Game ，我是這些人。</p>
<p>19. Rd1 Qxa1 </p>
<p>白方真的以為我是 Logical 的人，派出 Rook 守 Knight 。但 Sorry 我是變態的，最討厭退棋， Queen 有何好保？同變態佬下棋，最好與他一起變態。白方真的應該用死角的 Queen 以 Queen 換 Queen ，反正都知對手是不會退棋的，將 Rook 行過來又是浪費 Tempo 。</p>
<p>20. Rxa1 Bxd2 </p>
<p>白方被迫再行 Rook 吃 Queen ，都說是浪費 Tempo ，行一步的東西變了兩步。黑方又是以 x 換 x 急燥主義者，以 Bishop 換一個 Knight 在尾局就變得合理。<sup>5</sup> 再加上黑方後面有 Knight 守著，無有怕的。</p>
<p>21. Kxd2 Ne4+ </p>
<p>白方竟然用 King 來殺 Bishop ，而不用開局至今都沒有用的 e3 Bishop 。黑方再利用錯誤，行 Knight Check ，白方又要浪費 tempo 來移 King 了。</p>
<p>22. Kd3 f5 </p>
<p>白方行 King 的位置錯唔晒， End game 是應將 King 送到場中間。但如果他想用 King 殺 Knight 的話是計錯數，因為 Knight 後有 Pawn 保著的。黑方都意識到 King 仍在 Back rank 太危險，要開路讓他走出來，順手頂實晒白方 Pawn 的去路。</p>
<p>23. f3 Nd6 </p>
<p>白方行後面的 Doubled Pawn ，這次是要退的，因為 End game 的 Knight 太重要，亦不應為一隻 Pawn 而犧牲。</p>
<p>24. Ra7 Rc8 </p>
<p>白方走到 7 號 Rank 是正確的，因為可恐嚇 Pawn ，也可迫使黑方 King 只留在 Back Rank 。黑方當然要擋，因為要繼續為 King 開路。</p>
<p>25. Ra6 Kf7 </p>
<p>白方再走 Rook 上個 Rank 是計錯數了，因為那個 Knight 有 Pawn 照著，根本可以不行，行其他。黑方亦大模斯樣的將 King 移離 Back rank 。</p>
<p>26. Ra5 Ke6 </p>
<p>上面才說 Rook 可以不行，白方再進一步浪費 tempo ，想謀 Pawn 。 End Game 一隻 Pawn 都不能少，要用 King 守。</p>
<p>27. Bd2 Ne4 </p>
<p>白方終於為那隻 Bishop 鬆綁，可惜太遲了。黑方用 Knight 欲殺之。</p>
<p>28. Ra6+ c6 </p>
<p>白方以 Rook Check ，想浪費黑方棋步。黑方仍有 Pawn 擋之。</p>
<p>29. Bb4 g6 </p>
<p>白方始終都是要走 Bishop ，何不一早走。這一步其實幾好，令到黑方的八方退路少了兩路， Valid 的退路只有兩個。白方聰明的話有 Checkmate 的可能性，可惜是 Pawn 不是被頂著就是 Double 了。黑方將太過後的 Pawn 都帶上前，準備 Queening 。</p>
<p>30. Ra7 Re8 </p>
<p>白方又行 Rook ，今雲是謀那隻沒有人保的 Pawn ，另將 King 的退路減至 1 (f6) 。其實白方有另一個 Option ，是將 Rook 移到 e7 ，到時就有大患，因為 King 又要走了。雖然我不認為白方有如此周詳的計算，我也防止這個可能性，於是要守 e7 一格，迫他行吃 Pawn 的一步。這一步我也很 doubtful 的，在 e8 和 h8 之間周旋。時間所逼行了 e8 。</p>
<p>31. Rxh7 Rb8 </p>
<p>迫使了白方 Rook 殺 Pawn 。之後的一步 Rb8 想吃 Bishop 思考不周詳，但時期只餘下一分鐘了，想不了這麼多。如果再行或會行 Nf2+ 。</p>
<p>32. Re7+ Kf6 </p>
<p>原來的惡夢來了，不能吃的 Rook 呀。 King 也只好避，那個位置的退路更少。</p>
<p>33. Ba3 Rb3+ </p>
<p>白方為了保 Bishop 只好退，但其實退到何處都是死 （ c5/d6 被 Knight 吃）。 Rb3+ Check ，白方只可行 King 放棄 Bishop 。黑方那個 Rook 令到 King 只能停留在最後三個 Rank ，不能重回場中。</p>
<p>34. Kc2 Rxa3 </p>
<p>King 一如預期迫行 King ， 黑方當然是殺沒仇報的 Bishop 。少了 Bishop ，下方的 Rook 也不足為患了。</p>
<p>35. fxe4 fxe4 </p>
<p>白方又為了保 Material Balance 把 Knight 殺了，但其實怎樣殺都不 Balance 的了。黑方當然都殺 Pawn 。現在計計數，就知白方吃虧。白方三個 Pawn ， d4 塞著、 h3 隨時被殺、 f4 不能前進，根本無可能 Queening 。</p>
<p>36. Rc7 Rxh3 </p>
<p>白方行 Rook 斬後尾的 c6 Pawn ，是沒有意義的。反而那個 c6 Pawn 是可以令 d4 Pawn 逃脫。計計棋就知應該行 h7 。既然白方如此慷慨，黑方 Rook 也只好斬 h3  Pawn 。</p>
<p>37. Rxc6+ Kf5 </p>
<p>白方殺後尾 Pawn ，注定 d4 無運行。雖然是 Check ，但已經完全不足為患。 King 向前推，準備殺另一個 Pawn 。</p>
<p>38. Rc8 Kxf4 </p>
<p>Rook 想回防遠距攻 King 。可惜那不是 Queen ，要行兩步才能轉彎。  King 吃了那個 Pawn ，白方只餘一個 Pawn 了。</p>
<p>39. Rf8+ Ke3 </p>
<p>Rook 再 Check 又如何，大把地方逃走了。黑方這一步行得不好，又是時間太緊逼的問題。 Kg5 是更坐的選擇。</p>
<p>40. Kc3 Ke2+ </p>
<p>白方行 King 守一千零一個 Pawn 。黑方上一步行的 King 是為白方提供了保護，可行回中場，笨晒。黑方其實不應行 King ，而應行 g6 的 Pawn 。行 King 的唯一合理理由是保著 e4 Pawn 行去 Queening 。</p>
<p>41. Kb4 Rh4 </p>
<p>白方 King 可行去場中成心腹大患。黑方行 Rook 有點無聊，應該行 Pawn ，或保其他 Pawn ，如 d5 。</p>
<p>42. Kc5 e3 </p>
<p>King 想吃 d5 企圖很明顯了，其實應該 Rook 去 h5 防止。時間緊逼亂行，行了 e3 。就算要行 Pawn ，應該行 g5 。</p>
<p>43. Re8 g5 </p>
<p>白方的 Rook 根本不應狙擊 e 行的 Pawn ，而是攻擊 g 行。黑方明知你白方是不敢攻的，於是繼續將 Pawn 推進。</p>
<p>44. Kxd5 g4 </p>
<p>King 終將 d5 Pawn 殺了。 g4 Pawn 再前進。</p>
<p>45. Kc6 g3 </p>
<p>白 King 讓路給一千零一隻 Pawn 前進。白方也繼續讓 g 行 Pawn 推進。</p>
<p>46. d5 Rc4+ </p>
<p>白方唯一勝算是 Queening ，於是讓 Pawn 推進。可是，黑方用 Rook check 浪費 tempo 。</p>
<p>47. Kd6 g2 </p>
<p>白方將 King 行回去塞著 Pawn 前路，如我行會行去 b5 。白方浪費了的 tempo ，黑方再推進 g 行的 Pawn ，快要成 Queen 了。</p>
<p>48. Rg8 Kf2 </p>
<p>白方終有意識殺 g 行 Pawn 才有著數。黑方行 King 共守再 Pawn 。</p>
<p>49. Ke5 g1=Q </p>
<p>白方行 King 是沒方法的方法。但其實根本過不了 4 號這行。 g 行的 Pawn 終於變成 Queen 。黑方下一步只好被迫吃了 Queen 犧牲。</p>
<p>50. Rxg1 Kxg1 </p>
<p>一如預測， Rook 只好犧牲。</p>
<p>51. d6 e2 </p>
<p>雙方餘下的 Pawn 鬥快 Queening ，但黑方是快一步的。</p>
<p>52. d7 e1=Q+ </p>
<p>白方再行，黑方已可變 Queen ，更即時 Check 。</p>
<p>53. Kd6 Rd4+ </p>
<p>King 又被迫行，又慢一步。黑方 Rook 再 Check ，又迫行 King ，白方變 Queening 的美夢應該碎了。</p>
<p>54. Kc7 Rxd7+ </p>
<p>King 被迫行。黑方不想再浪費時間，於是連 Rook 都犧牲，阻止白方 Queening 。</p>
<p>55. Kxd7 Qd1+ </p>
<p>King 只好吃了 Rook 。其實白方應該投降的了，但是他賴皮是成功的。</p>
<p>56. Ke7 Kf2 57. Kf6 Qd6+ 58. Kf5 Qd5+ 59. Kf6 Kg3 60. Ke7 Qc5+ 61. Ke6 Kf4 62. Kf6 Qd6+ 63. Kg7 Kf5 64. Kf7 Qd7+ 65. Kg8 Qe7 </p>
<p>56 至 65 都只是追逐。目的是迫白方的 King 到死角。</p>
<p>66. Kh8 Qf7 1/2-1/2</p>
<p>就是忘記了 King-Queen Checkmate 的 Pattern ，變成了 Stalemate 。 King-Queen Checkmate <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Checkmate#King_and_queen">是這樣的</a>。</p>
<p>其實不應用 Queen 將 King 迫得太緊。這局棋令我要練練 Checkmate pattern ，其實我與朋友下棋很少下到 End Game 殘局。</p>
<ol class="footnotes"><li id="footnote_0_6252" class="footnote">另一個原因是，這些文原來是有人讀的。</li><li id="footnote_1_6252" class="footnote">也許是不見經傳的原因。</li><li id="footnote_2_6252" class="footnote">不少人問我 castling 的好處。先要帶出一個 fact ，就是專業棋賽有 90% 以上勝方都有 castling 。原因是 King 在棋盤中心，是很難防守的，而側翼的 Rook 如果沒有 castling 就要很慢才進入戰場。</li><li id="footnote_3_6252" class="footnote">不計位置，我通常會將 Bishop 當是 3.5 分， Knight 是 3 分， Pawn 是 1 分。兩個情況都最少可賺 0.5 。</li><li id="footnote_4_6252" class="footnote">因為 Knight 將死 King 的能力比 Bishop 為高，而 Bishop 之用途多為 Middle Game 掃場用。</li></ol><h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2692' title='Permanent Link to 毛'>毛(15)</a></li><li>2008:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1488' title='Permanent Link to 蚊'>蚊(8)</a></li><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1077' title='Permanent Link to 請幫手測試：GC!J 油猴腳本'>請幫手測試：GC!J 油猴腳本(14)</a></li><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1075' title='Permanent Link to 拒絕沉默'>拒絕沉默(1)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=157' title='Permanent Link to 會吹水、會騙人、會盲信、會蠢、會傻'>會吹水、會騙人、會盲信、會蠢、會傻(0)</a></li><li>2004:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3611' title='Permanent Link to 華仔'>華仔(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4665' title='Permanent Link to I'm a rubbish.'>I'm a rubbish.(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>Stupid Monte Carlo</title>
		<link>http://blog.tiney.com/?p=6247</link>
		<comments>http://blog.tiney.com/?p=6247#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 21 Jul 2010 06:24:05 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[stat]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.tiney.com/?p=6247</guid>
		<description><![CDATA[據說現在已經沒有人用手計 Integration 。記得以前 A. Maths 計過很多，多數是 indefinite integral ，當年是完全不會計的。但是我去考會考時，將題目照抄一次在答題薄都有個 E 合格。學術人生，時至今天都是乎碌撞棍。 假設你要計這樣的東西： int x3 minimum = 1, maximum = 3 如果用手計的話，就是先求其 antiderivative (F)。如果我的 A.Maths 仍然 valid 的話，F 就是 (x4)/4 + C 吧。之後再將 3 和 1 塞入 x 再相減1，即是 (34)/4 &#8211; (14)/4 = 20. 如果你相當無聊的話，係可以叫電腦產生 n 個 1 至 3 的亂數，再塞入 x3 n 次。所有 n 個計算結果計其平均值。再將此 [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>據說現在已經沒有人用手計 Integration 。記得以前 A. Maths 計過很多，多數是 indefinite integral ，當年是完全不會計的。但是我去考會考時，將題目照抄一次在答題薄都有個 E 合格。學術人生，時至今天都是乎碌撞棍。</p>
<p>假設你要計這樣的東西： </p>
<p>int x<sup>3</sup></p>
<p>minimum = 1, maximum = 3</p>
<p>如果用手計的話，就是先求其 antiderivative (F)。如果我的 A.Maths 仍然 valid 的話，F 就是 (x<sup>4</sup>)/4 + C 吧。之後再將 3 和 1 塞入 x 再相減<sup>1</sup>，即是 (3<sup>4</sup>)/4 &#8211; (1<sup>4</sup>)/4 = 20.<br />
如果你相當無聊的話，係可以叫電腦產生 n 個 1 至 3 的亂數，再塞入 x<sup>3</sup> n 次。所有 n 個計算結果計其平均值。再將此 mean 值乘以 max 及 min 的差，是可得 Integral 的近似值。<br />
在 R ，如果要產生 n 個一般亂數（ Uniform distribution 的亂數），可用 runif 的 function ，例如要產生 10000 個 1-3 之間的亂數：</p>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">runif</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">100000</span>, <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">min</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">max</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>要計出上面的 definite integral 方法是：</p>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># chew that &lt; -</span>
x<span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">runif</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">100000</span>, <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">min</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">max</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">*</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">mean</span><span style="color: #080;">&#40;</span>x<span style="color: #080;">**</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>為何 mean 要乘 2 ，是因為 max &#8211; min = 2 。我求出的數字是 20.00751 ，與手計的 20 近似。當然， int 一次的話手計可能快過用機器模疑。但如果 int 了幾次的話，用這種方法求近似值會較快。</p>
</pre>
<ol class="footnotes"><li id="footnote_0_6247" class="footnote"> 即F(max) &#8211; F(min) </li></ol><h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2690' title='Permanent Link to Paradox of fear II'>Paradox of fear II(3)</a></li><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1074' title='Permanent Link to 令人失望的大結局：《無題》大結局'>令人失望的大結局：《無題》大結局(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=155' title='Permanent Link to 嘩！大地震！'>嘩！大地震！(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=154' title='Permanent Link to 你話我無厘頭，我話你訓醒on99'>你話我無厘頭，我話你訓醒on99(1)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4002' title='Permanent Link to 6xx'>6xx(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4670' title='Permanent Link to Ballistic Birthday'>Ballistic Birthday(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>阿 Paul &#8211; Final</title>
		<link>http://blog.tiney.com/?p=6240</link>
		<comments>http://blog.tiney.com/?p=6240#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 14 Jul 2010 05:41:07 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[stat]]></category>

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		<description><![CDATA[反正講開，不如講埋佢。 之前 #2 講到有幾企硬，好似好兒戲。但其實用甚麼的 Prior ，只要有再多的證據，用甚麼 Prior 影響都不會大。 Bayesian analysis 一個好處，是有新的數據，可以即時修正現有的結果。假設阿 Paul 還有命估 Euro 2012 ，今雲佢估六中三。我們可以用他世界盃後的數據作 Prior ，再加入這個估六中三的結果。理論上是會求出更貼近真實的 p 。 # chew that &#60; - p &#60;- seq&#40;0.00,1,by=0.01&#41; prior &#60;- dbeta&#40;p,alpha&#40;4/6,0.03&#41;,beta&#40;4/6,0.03&#41;&#41; post.d &#60;- dbeta&#40;p,alpha&#40;4/6,0.03&#41;+8,beta&#40;4/6,0.03&#41;+0&#41; post.euro12.d &#60;- dbeta&#40;p,alpha&#40;4/6,0.03&#41;+8+3,beta&#40;4/6,0.03&#41;+0+3&#41; plot&#40;p,prior, type=&#34;l&#34;, ylab=&#34;Density&#34;, lty=1, ylim=c&#40;0,5&#41;&#41; lines&#40;p,post.d, lty=2&#41; lines&#40;p,post.euro12.d, lty=3&#41; legend&#40;0,5,c&#40;&#34;Beta Prior&#34;,&#34;Post World Cup&#34;,&#34;Post Euro 2012&#34;&#41;,lty=c&#40;1,2,3&#41;&#41; Today on history:2009:&#160;&#160;論興趣(4)2008:&#160;&#160;Teknival(0)2005:&#160;&#160;有悲有喜(1)2003:&#160;&#160;6kss(0)2003:&#160;&#160;8 [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>反正講開，不如講埋佢。<br />
之前 #2 講到有幾企硬，好似好兒戲。但其實用甚麼的 Prior ，只要有再多的證據，用甚麼 Prior 影響都不會大。<br />
Bayesian analysis 一個好處，是有新的數據，可以即時修正現有的結果。假設阿 Paul 還有命估 Euro 2012 ，今雲佢估六中三。我們可以用他世界盃後的數據作 Prior ，再加入這個估六中三的結果。理論上是會求出更貼近真實的 p 。<br />
<a href="http://blog.tiney.com/wp-content/uploads/2010/07/paul_bayes.jpeg" rel="lightbox[6240]"><img src="http://blog.tiney.com/wp-content/uploads/2010/07/paul_bayes.jpeg" alt="" title="paul_bayes" width="558" height="557" class="alignnone size-full wp-image-6243" /></a></p>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># chew that &lt; -</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.00</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">d</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">euro12</span>.<span style="">d</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">3</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Density&quot;</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span>, ylim<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0</span>,<span style="color: #ff0000;">5</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">d</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">euro12</span>.<span style="">d</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">legend</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0</span>,<span style="color: #ff0000;">5</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Beta Prior&quot;</span>,<span style="color: #ff0000;">&quot;Post World Cup&quot;</span>,<span style="color: #ff0000;">&quot;Post Euro 2012&quot;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #ff0000;">2</span>,<span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

</pre>
<h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2657' title='Permanent Link to 論興趣'>論興趣(4)</a></li><li>2008:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1481' title='Permanent Link to Teknival'>Teknival(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=146' title='Permanent Link to 有悲有喜'>有悲有喜(1)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4014' title='Permanent Link to 6kss'>6kss(0)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4016' title='Permanent Link to 8 bits 6502 CPU'>8 bits 6502 CPU(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4693' title='Permanent Link to Rock of fire'>Rock of fire(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>[iMOM]捍衛廣東話</title>
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		<pubDate>Wed, 14 Jul 2010 05:08:59 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[sorrow]]></category>

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		<description><![CDATA[老婆常看這些台灣節目。 Today on history:2009:&#160;&#160;論興趣(4)2008:&#160;&#160;Teknival(0)2005:&#160;&#160;有悲有喜(1)2003:&#160;&#160;6kss(0)2003:&#160;&#160;8 bits 6502 CPU(0)2002:&#160;&#160;Rock of fire(0)]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><object width="480" height="385"><param name="movie" value="http://www.youtube.com/v/EYlMcAx1CXc&amp;hl=zh_TW&amp;fs=1"></param><param name="allowFullScreen" value="true"></param><param name="allowscriptaccess" value="always"></param><embed src="http://www.youtube.com/v/EYlMcAx1CXc&amp;hl=zh_TW&amp;fs=1" type="application/x-shockwave-flash" allowscriptaccess="always" allowfullscreen="true" width="480" height="385"></embed></object></p>
<p>老婆常看這些台灣節目。</p>
<h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2657' title='Permanent Link to 論興趣'>論興趣(4)</a></li><li>2008:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1481' title='Permanent Link to Teknival'>Teknival(0)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=146' title='Permanent Link to 有悲有喜'>有悲有喜(1)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4014' title='Permanent Link to 6kss'>6kss(0)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4016' title='Permanent Link to 8 bits 6502 CPU'>8 bits 6502 CPU(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4693' title='Permanent Link to Rock of fire'>Rock of fire(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>阿 Paul #2</title>
		<link>http://blog.tiney.com/?p=6235</link>
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		<pubDate>Tue, 13 Jul 2010 09:39:58 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[stat]]></category>

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		<description><![CDATA[既然估歐國盃阿 Paul 係六估四中，假定現在是世界盃之前，我們再要阿 Paul 估八場世盃，我們的 Prior 應該是 p=4/6 信心最高，但是 p=4/6 周圍的數值信心又怎樣呢？換句話說，我們想要的是 Beta Prior 的 mean 在 4/6 ，但是 Variance 又怎樣？ 查查維基．會見到 Mean 及 Variance 換算 alpha 及 beta 的公式。將此公式轉為 R 的 function 就會是： # chew that &#60; - alpha &#60;- function &#40;mu,v&#41; &#123;mu*&#40;&#40;&#40;mu*&#40;1-mu&#41;&#41;/v&#41;-1&#41;&#125; beta &#60;- function &#40;mu,v&#41; &#123;&#40;1-mu&#41;*&#40;&#40;&#40;mu*&#40;1-mu&#41;&#41;/v&#41;-1&#41;&#125; v 的大細，其實代表我們有幾企硬 p=4/6 。 # chew that [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>既然估歐國盃阿 Paul 係六估四中，假定現在是世界盃之前，我們再要阿 Paul 估八場世盃，我們的 Prior 應該是 p=4/6 信心最高，但是 p=4/6 周圍的數值信心又怎樣呢？換句話說，我們想要的是 Beta Prior 的 mean 在 4/6 ，但是 Variance 又怎樣？<br />
查查維基．會見到 Mean 及 Variance 換算 alpha 及 beta 的公式。將此公式轉為 R 的 function 就會是：</p>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># chew that &lt; -</span>
alpha <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">function</span> <span style="color: #080;">&#40;</span>mu,v<span style="color: #080;">&#41;</span> <span style="color: #080;">&#123;</span>mu<span style="color: #080;">*</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #080;">&#40;</span>mu<span style="color: #080;">*</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span>mu<span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">/</span>v<span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">-</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#125;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">function</span> <span style="color: #080;">&#40;</span>mu,v<span style="color: #080;">&#41;</span> <span style="color: #080;">&#123;</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span>mu<span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">*</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #080;">&#40;</span>mu<span style="color: #080;">*</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span>mu<span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">/</span>v<span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">-</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#125;</span></pre></div></div>

<p>v 的大細，其實代表我們有幾企硬 p=4/6 。</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># chew that &lt; -</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.00</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior001 <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.001</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.001</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior002 <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.002</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.002</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior003 <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.003</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.003</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior03 <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior001, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Density&quot;</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior002, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior003, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior03, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">legend</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0</span>,<span style="color: #ff0000;">12</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">&quot;v=0.001&quot;</span>,<span style="color: #ff0000;">&quot;v=0.002&quot;</span>,<span style="color: #ff0000;">&quot;v=0.003&quot;</span>,<span style="color: #ff0000;">&quot;v=0.03&quot;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">2</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #ff0000;">3</span>,<span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>Variance 愈細企得愈硬。<br />
當阿 Paul 估完8場世界盃中了八場，我們可以計算不同 Variance 的 prior 所計出之 Posterior 。得出來的數字都相當細。</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># chew that &lt; -</span>
variance.<span style="">beta</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.001</span>,<span style="color: #ff0000;">0.002</span>,<span style="color: #ff0000;">0.003</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">round</span><span style="color: #080;">&#40;</span> <span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">pbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.5</span>, alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,variance.<span style="">beta</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>, <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,variance.<span style="">beta</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span>, lower.<span style="">tail</span><span style="color: #080;">=</span>FALSE<span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #ff0000;">3</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>假設我自己事前不算太企硬 p=4/6 ，我用 v 值 0.03 。事前和事後的 distribution 就是這樣求出：</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.00</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">d</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">d</span>, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Density&quot;</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>還可以計算 95% interval estimation 。
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">qbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.05</span>,<span style="color: #ff0000;">0.95</span><span style="color: #080;">&#41;</span>,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>得出的 p 的 95% Credible Interval 是 0.68 至 0.97 。</p>
<p>另一個方法是用 simulation 的方法：</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
ps <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">rbeta</span> <span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1000</span>,alpha<span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">beta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">4</span><span style="color: #080;">/</span><span style="color: #ff0000;">6</span>,<span style="color: #ff0000;">0.03</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">mean</span><span style="color: #080;">&#40;</span>ps<span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">quantile</span><span style="color: #080;">&#40;</span>ps,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.05</span>,<span style="color: #ff0000;">0.95</span><span style="color: #080;">&#41;</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>可求出 95% Credible interval 為 0.69 至 0.97 。更可求出 mean 值是 0.85 。</p>
</pre>
<h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2649' title='Permanent Link to 口慾期'>口慾期(6)</a></li><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1063' title='Permanent Link to SF小說：無題《第九回》'>SF小說：無題《第九回》(2)</a></li><li>2006:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=472' title='Permanent Link to Embargo policy'>Embargo policy(1)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=145' title='Permanent Link to Bell Curve? skewed population!'>Bell Curve? skewed population!(0)</a></li><li>2004:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3604' title='Permanent Link to 天！生我，才必有用。'>天！生我，才必有用。(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4695' title='Permanent Link to Time = Money'>Time = Money(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>阿 Paul #1</title>
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		<pubDate>Tue, 13 Jul 2010 06:06:34 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[stat]]></category>

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		<description><![CDATA[上文引來 The Suffocated 的回應，露晒底，其實我也算是不求甚解的學生。 反正都露了底，不妨露多些。 很久之前寫過這樣的東西，問題幾乎一樣，是可行的退路。 假設我們要求的數字，是阿 Paul 估中球賽結果的機會率 p 。 假設我們事前對這隻八爪魚一無知，他估中球賽的機會率 p =0.1, 0.2, &#8230;., 0.99 都是 equally likely 的。亦即是， p=0.1 或 p=0.99 ，我們的信心都是 1/99 。 用返之前陳振聰問題的計法，用 R 可得出 Posterior Probability 如下： # Chew that &#60; - library&#40;&#34;LearnBayes&#34;&#41; p &#60;- seq&#40;0.01,0.99,by=0.01&#41; prior &#60;- rep&#40;1,99&#41; prior.p &#60;- prior/sum&#40;prior&#41; cbind&#40;p,prior.p&#41; trial &#60;- c&#40;8,0&#41; post.p &#60;- pdisc&#40;p, [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>上文引來 The Suffocated 的<a href="http://aloneinthefart.blogspot.com/2010/07/paul-i.html">回應</a>，露晒底，其實我也算是不求甚解的學生。<br />
反正都露了底，不妨露多些。<br />
很久之前寫過<a href="http://blog.tiney.com/?p=2615">這樣的東西</a>，問題幾乎一樣，是可行的退路。<br />
假設我們要求的數字，是阿 Paul 估中球賽結果的機會率 p 。<br />
假設我們事前對這隻八爪魚一無知，他估中球賽的機會率 p =0.1, 0.2, &#8230;., 0.99 都是 equally likely 的。亦即是， p=0.1 或 p=0.99 ，我們的信心都是 1/99 。<br />
用返之前陳振聰問題的計法，用 R 可得出 Posterior Probability 如下：</p>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">library</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">&quot;LearnBayes&quot;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span>,<span style="color: #ff0000;">0.99</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">rep</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #ff0000;">99</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior.<span style="">p</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> prior<span style="color: #080;">/</span><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">sum</span><span style="color: #080;">&#40;</span>prior<span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">cbind</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior.<span style="">p</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
trial <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">c</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">p</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> pdisc<span style="color: #080;">&#40;</span>p, prior.<span style="">p</span>, trial<span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">p</span>, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Posterior Prob.&quot;</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">sum</span><span style="color: #080;">&#40;</span>post.<span style="">p</span><span style="color: #080;">&#91;</span>p<span style="color: #080;">&lt;=</span><span style="color: #ff0000;">0.5</span><span style="color: #080;">&#93;</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>問題是，我們沒有不應相信阿 Paul 估中機率 0.1 或 0.99 都是 equally likely 的。 阿 Paul 之前估歐國盃六場波，中四場（4/6=0.6667），這個似乎是更佳的 Prior probability 。<br />
這裡要講講 Beta distribution 。 Beta 是 Binomial 的 conjugated prior 。 Beta 有兩個參數，分別是 alpha 及 beta ，是控制他的 Shape 。如果 beta (alpha=1, beta=1) ，是一個 Uniform distribution ，其實等同於上面的例子。<br />
要根據一個 beta prior 來計出 Posterior probability 的 distribution ，其實很簡單，只是 beta (alpha + s, beta + f) 。<sup>1</sup>  s 是實驗結果的成功次數， f 就是失敗次數。根據八估八中， s = 8, f = 0 。</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.00</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">d</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,<span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">d</span>, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Density&quot;</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">pbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.5</span>, <span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>, <span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span>, lower.<span style="">tail</span><span style="color: #080;">=</span>FALSE<span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>如果用 beta(10,10) 作 beta prior ，就會是一個 normal distribution 。</p>
</pre>

<div class="wp_syntax"><div class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #228B22;"># Chew that &lt; -</span>
p <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">seq</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.00</span>,<span style="color: #ff0000;">1</span>,<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">by</span><span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.01</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
post.<span style="">d</span> <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,<span style="color: #ff0000;">10</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,<span style="color: #ff0000;">10</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
prior <span style="color: #080;">&lt;-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,<span style="color: #ff0000;">10</span>,<span style="color: #ff0000;">10</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">plot</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,post.<span style="">d</span>, type<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;l&quot;</span>, ylab<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">&quot;Density&quot;</span>, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">2</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">lines</span><span style="color: #080;">&#40;</span>p,prior, lty<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">&#41;</span>
<span style="color: #ff0000;">1</span><span style="color: #080;">-</span> <span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">pbeta</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">0.5</span>, <span style="color: #ff0000;">10</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">8</span>, <span style="color: #ff0000;">10</span><span style="color: #080;">+</span><span style="color: #ff0000;">0</span>, lower.<span style="">tail</span><span style="color: #080;">=</span>FALSE<span style="color: #080;">&#41;</span></pre></div></div>

<p>問題是如何插入 4/6=0.667  這個 Prior information 。</pre>
<ol class="footnotes"><li id="footnote_0_6229" class="footnote">我真是一個不求甚解的學生，不要問我為何，這是抄自 Gelman 的 Bayesian Data Analysis 一書</li></ol><h2>Today on history:</h2><ol><li>2009:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=2649' title='Permanent Link to 口慾期'>口慾期(6)</a></li><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1063' title='Permanent Link to SF小說：無題《第九回》'>SF小說：無題《第九回》(2)</a></li><li>2006:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=472' title='Permanent Link to Embargo policy'>Embargo policy(1)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=145' title='Permanent Link to Bell Curve? skewed population!'>Bell Curve? skewed population!(0)</a></li><li>2004:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=3604' title='Permanent Link to 天！生我，才必有用。'>天！生我，才必有用。(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4695' title='Permanent Link to Time = Money'>Time = Money(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>Mein Kampf</title>
		<link>http://blog.tiney.com/?p=6224</link>
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		<pubDate>Mon, 12 Jul 2010 03:14:30 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
		<category><![CDATA[sorrow]]></category>
		<category><![CDATA[stat]]></category>

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		<description><![CDATA[最近申請了些工、也見了些工，當然也無回覆。 PhD 申請也一直無回音。老婆問我欠了些甚麼，我答是運。我知道這個根本不是答案，是一個不願反省的答案。 學樂器，到了一個樽頸位，叫做 Barre Chord 。狂彈狂練數星期，弦線都不響。 人生其實是一連串的 Barre Chord ，亦即連綿等待突破的樽頸位，不停消磨你的意志，迫你放棄。成功只屬於堅貞不屈不願放棄的人。1 求神拜佛，只讓人心安，樽頸仍然存在。我選的方法是繼續 Barre ， Barre 到弦線會響為止。 - &#8211; - 世界盃紅起的不是足球，而是八爪魚阿 Paul 。 牠估了八場世界盃，八場皆中2 ，順手又講講統計學／機率吧。 假設你擲銀仔十次，出現幾多次公的隨機數字，是 Binomial Distribution 。 擲銀仔只有兩個結果，不是公就是字。而如果銀仔是一個 fair coin ，擲到公和擲到字的機率都是 50% 。假如我擲銀仔十次，擲出七次公的機率到底是幾多呢？ binomial distribution 有三個參數，就是 number of successes (K), number of trials(N) 和 probability of success (P) 。 根據以上， K = 7, N [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>最近申請了些工、也見了些工，當然也無回覆。 PhD 申請也一直無回音。老婆問我欠了些甚麼，我答是運。我知道這個根本不是答案，是一個不願反省的答案。<br />
學樂器，到了一個樽頸位，叫做 Barre Chord 。狂彈狂練數星期，弦線都不響。<br />
人生其實是一連串的 Barre Chord ，亦即連綿等待突破的樽頸位，不停消磨你的意志，迫你放棄。成功只屬於堅貞不屈不願放棄的人。<sup>1</sup><br />
求神拜佛，只讓人心安，樽頸仍然存在。我選的方法是繼續 Barre ， Barre 到弦線會響為止。<br />
- &#8211; -<br />
世界盃紅起的不是足球，而是八爪魚阿 Paul 。<br />
牠估了八場世界盃，八場皆中<sup>2</sup> ，順手又講講統計學／機率吧。<br />
假設你擲銀仔十次，出現幾多次公的隨機數字，是 Binomial Distribution 。<br />
擲銀仔只有兩個結果，不是公就是字。而如果銀仔是一個 fair coin ，擲到公和擲到字的機率都是 50% 。假如我擲銀仔十次，擲出七次公的機率到底是幾多呢？<br />
binomial distribution 有三個參數，就是 number of successes (K), number of trials(N) 和 probability of success (P) 。 根據以上， K = 7, N = 10, P = 0.5 ，以最經典的<a href="http://www.math.unb.ca/~knight/utility/bino-p.htm#n10">查表方式</a>，可以得出機率是 0.117 。要是用 R 的話，只需打一句 code</p>

<div class="wp_syntax"><table><tr><td class="line_numbers"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">dbinom</span><span style="color: #080;">&#40;</span><span style="color: #ff0000;">7</span>,<span style="color: #ff0000;">10</span>,<span style="color: #ff0000;">0.5</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></td></tr></table></div>

<p>假定阿 Paul 的估計不比擲銀仔亂吹好，八場波估中八場的機率，就是 K=8, N=8, P = 0.5 ，得出的數字是 0.0039 。這個數算不算 rare ，自己定奪。十萬次會有 390 次，如果以 rare disease 的 incidence 作比較，這個不算了。<br />
如果轉成 hypothesis testing ，這個叫做 binomial test 。兩個假設分別是</p>
<p>H0: True probability of success is equal to P<br />
H1: True probability of success is not equal to P</p>
<p>要是用 R 的話，作 Binomial test 的 code 是這樣</p>

<div class="wp_syntax"><table><tr><td class="line_numbers"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre class="rsplus" style="font-family:monospace;"><span style="color: #0000FF; font-weight: bold;">binom.<span style="">test</span></span><span style="color: #080;">&#40;</span>x<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,n<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">8</span>,p<span style="color: #080;">=</span><span style="color: #ff0000;">0.5</span><span style="color: #080;">&#41;</span></pre></td></tr></table></div>

<p>得出 p-value 是 0.0078<sup>3</sup> ，有證據推翻 H0 ，代表 True probability of success 統計學上明顯高於或低於 0.5 （ Fluke ）。這個計算的問題是，我們都知道估足球結果時選強隊，估中的機會是會高於 0.5 。</p>
<ol class="footnotes"><li id="footnote_0_6224" class="footnote">有些人會以為有錢駛得鬼推磨，讓人去為你突破樽頸位，這些人根本不明白當一個科學家的意義。</li><li id="footnote_1_6224" class="footnote">其實之前還估了六場歐洲國家盃，六戰四中。</li><li id="footnote_2_6224" class="footnote">估中的 probability 是 100% ， 95% CI 是 63.1% to 100%</li></ol><h2>Today on history:</h2><ol><li>2007:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1062' title='Permanent Link to SF小說：無題《第八回》'>SF小說：無題《第八回》(4)</a></li><li>2005:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=144' title='Permanent Link to 一年容易又Q3'>一年容易又Q3(2)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4019' title='Permanent Link to 0.00053%'>0.00053%(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4697' title='Permanent Link to Fuckin' Serious!'>Fuckin' Serious!(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4699' title='Permanent Link to Fuckin' Hot!'>Fuckin' Hot!(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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		<title>A game analysed (professional) #3</title>
		<link>http://blog.tiney.com/?p=6212</link>
		<comments>http://blog.tiney.com/?p=6212#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 07 Jul 2010 16:24:14 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Chainsaw Riot</dc:creator>
				<category><![CDATA[Misc]]></category>
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		<description><![CDATA[.boardhidden {display:none}; .boardshown {display:inline} (show chess board)(hide chess board) 雖說是在學圍棋，但我沒有放棄西洋棋（及 Backgammon ）。圍棋有其吸引的地方，但是一局棋像同時下四局西洋棋1 ，太複雜，只怪我的腦袋不靈光。 在研究西洋棋時見到這一局，很有教育意義，於是選來講下。2 時間是 1970 年，在帕爾馬舉行的國際大賽。 兩位棋手，白方是 Bobby Fischer ，很多人都識得他，他曾經是棋王，代表美國對抗蘇聯的斯巴斯基，引起美國西洋棋熱。晚年由於逃稅問題，不能回到美國，反覆在菲律賓、日本、冰島等地居住，變成一個非常激進的反美份子。死後引起遺產爭議，或者因為他周圍「播種」的關係，菲律賓、日本都有人認是他的親人，還有住在美國的家人，要承繼他的遺產。最近還會在國際新聞見到他，是說他的屍體會再掘出，取基因樣本，與各自稱遺產承繼人驗血緣關係。 黑方叫 William Addison 。此君反而少人識，雖則他也代表美國出戰幾次。他少人認識，是因為他的職業生涯很短。他甚至在這次 1970 年國際大賽後，排名甚底，退出棋壇，到銀行界發展。 這局棋為何有趣，是說明了甚麼叫作 rapid development ，以及一些下棋的大忌。之前講過，棋的四大要素係 Material, Position, Tempo 和 King safety 。這局的 Opening 表露無遺。 1. e4 d5 King Pawn Opening ，黑方以 Scandinavian Defense 回應之。 Scandinavian Defense 近年又較少見，用得好的不多。此舉幾乎可以肯定白方的那隻 Pawn 會被吃掉，只是用甚麼方法。 [...]]]></description>
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<p></span></p>
<p>雖說是在學圍棋，但我沒有放棄西洋棋（及 Backgammon ）。圍棋有其吸引的地方，但是一局棋像同時下四局西洋棋<sup>1</sup> ，太複雜，只怪我的腦袋不靈光。<br />
在研究西洋棋時見到這一局，很有教育意義，於是選來講下。<sup>2</sup> 時間是 1970 年，在帕爾馬舉行的國際大賽。<br />
兩位棋手，白方是 Bobby Fischer ，很多人都識得他，他曾經是棋王，代表美國對抗蘇聯的斯巴斯基，引起美國西洋棋熱。晚年由於逃稅問題，不能回到美國，反覆在菲律賓、日本、冰島等地居住，變成一個非常激進的反美份子。死後引起遺產爭議，或者因為他周圍「播種」的關係，菲律賓、日本都有人認是他的親人，還有住在美國的家人，要承繼他的遺產。最近還會在國際新聞見到他，是說他的屍體會再掘出，取基因樣本，與各自稱遺產承繼人驗血緣關係。<br />
黑方叫 William Addison 。此君反而少人識，雖則他也代表美國出戰幾次。他少人認識，是因為他的職業生涯很短。他甚至在這次 1970 年國際大賽後，排名甚底，退出棋壇，到銀行界發展。<br />
這局棋為何有趣，是說明了甚麼叫作 rapid development ，以及一些下棋的大忌。之前講過，棋的四大要素係 Material, Position, Tempo 和 King safety 。這局的 Opening 表露無遺。</p>
<p>1. e4 d5 </p>
<p>King Pawn Opening ，黑方以 Scandinavian Defense 回應之。  Scandinavian Defense 近年又較少見，用得好的不多。此舉幾乎可以肯定白方的那隻 Pawn 會被吃掉，只是用甚麼方法。</p>
<p>2. exd5 Qxd5 </p>
<p>白方以吃掉黑方作回應，這算是正常的回應。因為吃掉此 Pawn 後，黑方必需要保持 Material balance ，亦要減少白方控制棋盤中間的那隻 Pawn 。黑方是不能再移動其他 Pawn 慢慢的去殺，浪費 Tempo 。必須要快，於是白方以 Queen 殺之，完成了 Scandinavian Defense 之目的。<br />
現代的玩法，已經不會再行 Queen ，因為太危險，反而黑方會行 Nf6 ，迫使黑方的 Pawn 棄子，亦無需 Queen 太早上戰場。</p>
<p>3. Nc3 Qd8 </p>
<p>白方也無理由眼白白任由黑方的 Queen 企在棋盤中間，這種 Queen 最危險，因為幾乎控制了所有的直橫斜行。於是以騎士威脅她。黑方為保后，於是回朝。這是黑方第二次動 Queen 。看看棋盤形勢，雖然黑方退后保持了 Material Balance ，但明顯白方已經獲得了 Tempo 優勢，騎士己在攻擊位置，黑方還未 Develop 一隻棋。 </p>
<p>4. d4 Nf6 </p>
<p>白方擴大 Tempo 優勢，推兵控制棋盤中間守 e5 格。黑方現在才 Develop 騎士守 e4 為時已晚。</p>
<p>5. Bc4 Bf5 </p>
<p>白方再 develop Bishop 守 d5 （騎士已守此格）及相應的大斜線。黑方的 Bishop 想 develop 可惜不能在 e6 守 d5 。唯有重覆騎士的職能同守 e4 。</p>
<p>6. Qf3 Qc8 </p>
<p>白方繼續 develop ，以后佔大斜線。同時瞄準 b7 的 Pawn ，吃掉之後可以安全吃掉其 Rook 。 Fischer 有說過，他會根據對手的心理去下棋，再以擊敗別人的自尊為榮。這步棋，很有心理棋的感覺。或者他已經猜透對手 Addison 是一個只著重 Material 的人。或者 Fischer 本說沒有意思攻其 Rook ，只在虛張聲勢，但是當你腦中只有 Material 的時候，就覺得人家在謀你的 Material ，於是要死保那個 Rook ，於是乎就繼續浪費已經落後的 Tempo 。黑方這樣行 Queen 實在不智，這是六步內第三次移動 Queen 。就算黑方要守，更合理的方法是行 c6 ，阻塞白方 Queen 攻入 b7 的機會。</p>
<p>7. Bg5 Bxc2 </p>
<p>白方上 Bishop 恐嚇黑方騎士，這一類高處掛 Bishop 嚇 Knight 的方法，多數不會在下一步就付諸行動，而那隻 Bishop 是預了去送死。黑方突然下 Bishop 殺 c2 小兵，足證黑方是一個只重 Material 人。當然，吃白方那隻小兵是非常安全的，逃走路線也有，只是不太值得。白方已經近乎全體進入備戰狀態，但是黑方還只 develop 了一隻 Knight 及 Bishop 。雖然白方輸蝕了一隻 Pawn ，但單看牌面就知黑方輸蝕更多，根本不足為懼。想看看黑方的 Tempo 有幾落後，以下數字可見：七步之內，白方行了同一隻 Queen 三次、同一隻 Bishop 兩次。相反，白方每一隻棋都只行過一次。</p>
<p>8. Rc1 Bg6 </p>
<p>白方推 Rook 迫走 Bishop ，同時這個位置有利日後攻佔中間通道，與 castling 的作用類似，黑方根本在幫白方 develop 。白方仍然是 Material 最大主義，退 Bishop 。這是八步之內第三次行同一隻 Queen ，第三次同一隻 Bishop 。黑方的 Tempo 嚴重落後。白方只欠一騎士，就可以 Castling ，全體 develop 完畢，進入 Middle Game ，但是黑方還沒有 develop 一隻 Pawn 。</p>
<p>9. Nge2 Nbd7 </p>
<p>白方連最後的騎士都行了， Castling 通道已經成形。黑方才慢慢的 develop 其另一隻騎士。位置也不算太理想，我認為 Nbc6 更佳，根本不用故意行去 d7 避對方的 Queen 。 d7 後方兩角都有 Pawn ，想一想就知對方是不會用 Queen 來換 Knight 的。</p>
<p>10. O-O e6 </p>
<p>白方如預料 castling ，白方已經準備入 Middle Game 。直至這一步為止，白方仍然是一棋一步， Tempo 超過黑方太多。位置又已經全部 develop 好， King 又送到安全的地方。白方只是蝕了一隻 Pawn 而已。黑方再慢慢 develop Pawn ，已經遲晒大到。</p>
<p>11. Bxf6 gxf6 </p>
<p>第七步送死的 Bishop 終於出擊，白方終於有一隻棋行了兩步。黑方為了 Material Balance ，用 Pawn 殺了 Bishop 。但同時， f 直行出現了 doubled pawn ，後面的那隻 Pawn 廢了。防止 doubled pawn 的方法，應用 Nxf6 。</p>
<p>12. d5 e5 </p>
<p>白方上兵，黑不敢食。因為有助 Bishop 或 Knight 推進。</p>
<p>13. Bb5 Be7 </p>
<p>白方移動 Bishop 恐嚇 Knight ，但其實這是一個 Pinning 的技量。 Knight 不能移動，因為 Knight 移走的話 King 就會被吃掉。白方可以保持這種狀態，再以棋值比 Bishop 低的棋（如 Pawn ）除掉不能移動的 Knight 。但這是很後的事，而一般情況可以嚇走 Bishop 取消 Pinning （如行 a6 ）。但是黑方沒有這樣做，還行了一步用途不明的棋。本來那隻 Bishop 就只守一斜線，行前一步都是行這斜線，再進一步浪費 tempo 。</p>
<p>14. Ng3 a6 </p>
<p>白方行馬仍有 develop 感覺，準備攻擊更上的位置。這是因為黑方的 development 實在太慢，戰線要再推前。黑方現在才取消 Pinning 是太遲。</p>
<p>15. Bd3 Qd8 </p>
<p>白方無理由因為一隻側翼的 Pawn 白蝕一隻 Bishop ，唯有退。黑方又行 Queen ，都是莫名奇妙，已經數不到這是他第幾次行  Queen 了。</p>
<p>16. h4 h5 </p>
<p>白方行側翼的 Pawn ，以圖換一隻 Bishop 或 Rook ，黑方亦推側翼 Pawn 頂著。黑方除了不停浪費 Tempo 之外，也沒有太多 Strategic insight ，我只看到他在根據白方的計劃去下棋，他只是在被動的回應。</p>
<p>17. Bf5 Nb6 </p>
<p>白方行 Bishop ， fork 了黑方一 Knight 及一 Bishop 。其實白方是不敢食的，因為吃了會被吃回，計算上無著數。黑方也是不敢食的，吃了不但是一物換一物等價交換，更有助白方 Bishop 或 Queen 進入中間位置，發揮威力。黑方行 Knight 只屬不過不失之選。</p>
<p>18. Nce4 Nxd5 </p>
<p>白方行 Knight 是加強棋盤右邊那堆棋的實力，反正原來的位置作用都不太。這一步合理，是因為黑方的棋也主要集中在橫盤右方。黑方貪吃一隻 Pawn ，實在無謂，亦成敗局。</p>
<p>19. Rfd1 c6 </p>
<p>白方移 Rook 嚇 Knight 之餘，其實也 Pin 了這隻 Knight ，因為黑方行開 Knight 的話， Queen 就被吃掉。黑方行 Pawn 是沒有法之下的辦法。</p>
<p>20. Nc3 Qb6 </p>
<p>白方作勢以 Knight 換 Knight ，這個我想也是騙黑方的技術，或者白方根本無意放棄 Knight 。黑方破解 Pinning ，移動 Queen 。</p>
<p>21. Rxd5 cxd5 </p>
<p>令人不解的是，為何白方會以 Rook 換一隻 Knight 。但其實黑方的 Knight 位置幾好，如果不再被 Pinning 鎖死的話，可能會引起大患。白方覺得這樣做合理，也不無理由。黑方作為 Material 最大主義者，必吃那 Rook ，以保 Material Balance ，防止被對方的 Rook 「o趙完鬆」蝕章。</p>
<p>22. Nxd5 Qxb2 </p>
<p>白方吃掉那隻 Pawn ，取代了原來黑方那 Knight 的位置，同時恐嚇黑方的 Queen 。黑方的心理當然要 Queen 避，但也不應選 b2 ，我認為 d8 死守較好。</p>
<p>23. Rb1 Qxa2 </p>
<p>當然，白方是不會白白讓黑方吃掉 Rook 的，於是移 Rook 嚇走 Queen ，但同時 Rook 被 Bishop 餘蔭守著， Queen 是不敢吃的。黑方又唯有走。</p>
<p>24. Rxb7 1-0 </p>
<p>白方此步封了黑方 King 前路，而事實上沒有一隻棋可以快速阻止這隻 Rook 。白方更可以 Nf6+ 、 Bxg6 ，黑方死也是遲早的事，不妨早早投降更佳。</p>
<p>這局棋的教訓如下：</p>
<ol>
<li>開局時應採取一棋行一步的政策，以減少 tempo 浪費。假如某一開局或防守法要求一隻棋行多於一步，而你又不太熟識怎樣去行得好（如黑方用的 Scandinavian Defense ），不如不用。</li>
<li>Material 不是西洋棋唯一的因素。</li>
<li>沒有計劃被動的下棋法，多數輸棋收場。</li>
</ol>
<ol class="footnotes"><li id="footnote_0_6212" class="footnote">相信等於同時下最少四十局 Backgammon </li><li id="footnote_1_6212" class="footnote">雖然我知無人想讀。</li></ol><h2>Today on history:</h2><ol><li>2008:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=1478' title='Permanent Link to Chest X Ray'>Chest X Ray(0)</a></li><li>2003:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4028' title='Permanent Link to Goodbye Adolescent.'>Goodbye Adolescent.(0)</a></li><li>2002:&nbsp;&nbsp;<a href='http://blog.tiney.com/?p=4713' title='Permanent Link to Fact of Evil? / The only friend in para scene / Soul Gasoline'>Fact of Evil? / The only friend in para scene / Soul Gasoline(0)</a></li></ol>]]></content:encoded>
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