क्या एलो रेटिंग की कोई सीमा है?

Question

अब तक की सबसे अधिक एलो रेटिंग 2882 है, जो कार्लसन की है, जबकि कास्परोव की अंतिम एलो रेटिंग 2851 है। क्या मेरे पास 2950 या शायद 3000 की एलो रेटिंग हो सकती है? क्या एलो रेटिंग की कोई सीमा है?

Comments

रेटिंग पर कोई सीमा नहीं है, लेकिन 2950 या 3000 तक पहुंचने के लिए आपको कार्लसन की तुलना में काफी बेहतर होना चाहिए। कंप्यूटर के सिवा कोई नहीं कर सकता।

— सीमित करता है

@overtheboard, अगर मैं 25 साल के लिए एक खेल कभी नहीं खोता, तो क्या मैं 3100 का एलो रेटिंग पा सकता था? :-D

— गैर-

यह निर्भर करता है कि आप कौन खेलते हैं। एक 2000 जो 800 धड़कता रहता है वह रेटिंग अंक प्राप्त नहीं करेगा। और 3000 (जैसे कार्लसन) के पास उच्च रेटेड खिलाड़ियों को हराने के लिए, आपको विश्व चैंपियनशिप के सभी दावेदारों से बेहतर होना चाहिए।

— सीमित करता है

Answer 1

नहीं, एलो रेटिंग की कोई सैद्धांतिक सीमा नहीं है। यदि ऐलिस ने कार्लसन (रेटिंग 2853) के विरुद्ध लगातार 76% स्कोर किया, तो वह 3053 * की रेटिंग पर स्थिर हो जाएगी, और अगर बॉब ने एलिस के खिलाफ 76% स्कोर किया, तो वह 3253 ** की रेटिंग पर स्थिर हो जाएगा, आदि कोई सैद्धांतिक अंत नहीं है। इस क्रम के लिए। हालाँकि, सर्वसम्मति से ऐसा प्रतीत होता है कि व्यवहार में एक आदर्श खिलाड़ी की रेटिंग 3000 के दशक में कहीं होगी।

* मान लिया जाए कि कार्लसन ने अन्य लोगों के खिलाफ इतना अच्छा प्रदर्शन किया कि उसकी रेटिंग 2853 पर ठहर गई

** यह मानते हुए कि ऐलिस ने अन्य लोगों के खिलाफ इतना अच्छा प्रदर्शन किया कि उसकी रेटिंग 3053 पर ठहर गई

Comments

मैंने इस उत्तर को गलत ठहराया क्योंकि मेरा मानना ​​है कि यह 90% सही है लेकिन वास्तव में ईएलओ एक बंद रेटिंग प्रणाली है जिसे 1 गेम पर किसी भी 1 के लिए नियोजित किया जा सकता है और सैद्धांतिक सीमा वास्तव में खिलाड़ियों की मात्रा और उनके द्वारा दिए गए शुरुआती बिंदुओं तक सीमित है। , अक्सर 1500

— मैक्सवेल

यह निर्भर करता है कि आप एलो को कैसे लागू करते हैं (इस तरह पूंजीकृत; आविष्कारक अर्पद एलो था)। FIDE वास्तव में रेटिंग्स को एक निश्चित पूल के लिए भी मनमाने ढंग से बढ़ने देता है क्योंकि इसके अपडेट स्टेप में यह रेटिंग्स को कभी भी 400 से अधिक दूर नहीं मानता है, इसलिए विजेता के अंकों की संख्या पर कम बाउंड है। यह सच है कि कुछ कार्यान्वयन कुछ बड़े अंतर के बाद आपको क्रेडिट देना बंद कर देते हैं। यदि आपके पास 101 खिलाड़ी हैं, जिन्हें प्रत्येक को 1500 की शुरुआती रेटिंग दी गई है और कोई भी 400 अंकों के अलावा दूर नहीं जा सकता है, तो उच्चतम संभव रेटिंग केवल 21,500 के आसपास होगी।

— dfan

मैं सोच रहा हूं कि क्या आवश्यकताएं (निरंतर रेटिंग वाले खिलाड़ी) वास्तव में यह सोचकर हासिल करने योग्य हैं कि आपके पास खिलाड़ियों की सीमित संख्या है। (खिलाड़ियों के रूप में व्यावहारिक विचारों के अलावा एक बहुत बड़ा खेल खेलना होगा।)

— user1583209

1500 अंक शुरुआती रेटिंग नहीं है

— डेविड

Answer 2

वैसे भी शतरंज के लिए हाँ; जैसे-जैसे रेटिंग बढ़ेगी, सही गेम का अनुपात बढ़ता जाएगा और इसलिए यदि शतरंज एक सैद्धांतिक ड्रॉ है, तो ड्रॉ की दर भी बढ़ जाएगी (यह मानते हुए कि अधिकांश गेम समान रेटिंग के खिलाड़ियों के खिलाफ खेले जाते हैं।) एक बार 100% ड्रॉ हो जाने के बाद कोई भी नहीं होता है। बेहतर रेटिंग। यह यहाँ ग्राफ द्वारा वहन किया जाता है जो अगर एक्सट्रपलेटेड इंगित करता है कि लगभग 5200 की रेटिंग पर इंजनों के लिए 100% ड्रॉ होता है। इसी तरह का तर्क अगर शतरंज सफेद के लिए एक जीत या हार है, तो यह है कि 100% खेले जाने वाले खेलों में एक बार परफेक्ट प्ले हो जाए, सभी व्हाइट गेम जीते गए और सभी काले खो गए हैं या इसके विपरीत, फिर से समान प्राणियों के खिलाफ खेलना मानते हैं। यहां तक ​​कि अगर कोई असंतुष्ट प्राणियों के खिलाफ खेलता है, तो प्रति गेम जीते गए एलो पॉइंट की गणना में एक स्पर्शोन्मुखता प्राप्त होती है; जैसे-जैसे रेटिंग बढ़ती जाती है, वैसे-वैसे निचले रेटेड प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ अंक जीतना कठिन और कठिन होता जाता है, फिर से एक ऊपरी सीमा को लागू करना होता है।

Answer 3

एलो एक सापेक्ष पैमाने है जो दो खिलाड़ियों के बीच जीतने की संभावना को मापता है। पैमाना खुद ही मनमाना है और इसमें कई विविधताएँ हैं लेकिन यहाँ कोई ऊपरी सीमा नहीं है जैसे कि खेल पर्याप्त जटिल है और खेल खेलने में सुधार के लिए पर्याप्त जगह है।

गो के खेल में एक शीर्ष पेशेवर की 6800 (केजीएस प्रणाली) के आसपास एलो रेटिंग है, लेकिन एक अच्छा एआई इंजन इससे आगे तक पहुंच सकता है। उदाहरण के लिए लीला जीरो गो इंजन की वर्तमान रेटिंग 11,000+ (मई 2018, 7.5 मिलियन स्व-खेले गए खेलों पर प्रशिक्षण के बाद) है, और इसमें अभी भी सुधार हो रहा है। खेल में ही पर्याप्त जटिलताएं हैं, इसलिए हम एलो रेटिंग को कितना आगे बढ़ा सकते हैं इसका उपयोग कंप्यूटर की गति और एआई को प्रशिक्षित करने के लिए हम कितना कंप्यूटर संसाधनों का उपयोग करने तक सीमित करेंगे।