А.Р. Про статические оценки я коротко уже говорил. В недетерминированных играх, благодаря этой недетерминированности, мы не знаем точно, что у нас получится, и мы перебираем всевозможные случайные исходы. Выпали у нас показания кубиков такие-то, мы получаем такой-то прогноз, следующий – следующий прогноз. Итак, мы для каждого исхода случайного события имеем какую-то коллекцию прогнозов, каких-то построенных статических оценок.

А как оценить вообще ситуацию для всех случайных исходов? В какую ветвь пойти нам при принятии решения? Здесь можно либо просто усреднять, то есть получать среднеарифметическое математическое ожидание и где оно нас устраивает, туда и идти. Но это не всегда бывает оправдано. Оправданным оказался подход с функцией риска – этот набор прогнозов мы усредняем, но специальным образом.

Б.М. Сейчас я опять перебью на секунду. Набор прогнозов можно рассматривать как вектор аргумента функций. Это не совсем правильное название, и математики могут за него поругать, но это близко к истине.

А.Р. Тем более там размерность нефиксированная получается.

Это специальное усреднение основывается на весовой функции, которая у нас называется «функция риска» и которая также подбирается специальным образом. А подбирается она так. Если у нас дела идут в гору…

Б.М. Давайте я снова вас перебью. Итак, есть у нас набор значений статической оценки позиции. И вот эти наборы значений как-то распределены, условно говоря, на отрезке от минус единицы до единицы. То есть, минус единица – самый плохой результат, единица – самый хороший, это результат, зависящий от выпадения кубиков. Ну, опять же, если снова говорить про бэкгеммон, про нарды, тут можно сказать, что у нас либо 21 вариант, если показания кубиков 5,6 и 6,5 считать одинаковыми, либо говорить, что 36 вариантов, если их считать разными, но это дело не меняет.