atcoder パフォーマンス 予想 23

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April 27, 2018

atcoder パフォーマンス 予想 23

おそらくはこれが内部レートが内部レートである所以であり、外部にそのまま公開するには有害な情報だが数学的な扱いはその分容易となるだろう。, 内部レートは内部パフォーマンスの重みつき平均であり、レートと違って実数として扱われているようである。5 unratedな参加者を表示する. 2019年7月20日頃、パフォーマンスは表示上0以上の整数しかとらないように変更された。, https://atcoder.jp/users/anqooqie/history/json, ある仮定の下でAtCoderのレートは99.9%実力保証値ではないことの証明(仮), AtCoderのサイトを借りて行われる非公式コンテストや企業コンテストに参加した場合(ただし一部の企業コンテストは例外的にパフォーマンスが算出されることもある), AtCoder社のコンテスト運営に不備があり公平なコンテストを実施できなかった場合, 性質1, 2を満たすような特殊な平均を用いて、そのユーザーの全てのパフォーマンスをいい感じの一つの値に集計する。, 手順1で求めた数字から、Ratedなコンテストへの参加回数に応じた補正値を減算する。この補正値は参加回数が1回しかなければ1200、2回しかなければ約745.4、……であり、参加回数が増えるにしたがって0に近づいていく。これにより高いレートを得るにはどのみち10回程度以上のコンテスト参加が必要になり性質3を満たすことができる。, 手順2で求めた数字が400以下であれば(もちろん負の数であることもある)上方補正をかけることで0以上400以下の数字になるようにする。例えば400は400に、0は約147.2に、-400は約54.1に、……そして-∞は0になるようにする。これにより性質4を満たすことができる。, Ratedな参加者全員の、コンテスト参加前時点での内部レート(ただしRatedなコンテストに参加したことがないユーザーは内部レートが定義できないので、そのようなユーザーは以下のデフォルト内部レート, 参加者Eがある参加者Xに勝てる(Xより高い順位になれる)確率と、別のある参加者Yに勝てる確率は独立である, 参加者Eがある参加者Xに勝てるかどうかはただ一つの要因、内部レートにより確率的に決定する。, これら二つの仮定は、得意分野や問題傾向の概念を単純化のため意図的に考えないことを意味する。, 参加者Eと内部レート差が同一である参加者X, Yがいたとして、EがXに勝てる確率とEがYに勝てる確率は同一である。, この仮定は、すべての参加者において調子の崩しやすさは同一であると単純化のために考えることを意味する。, 内部レート差が十分に大きいとき、内部レートの低い側が内部レートの高い側に偶然に勝てることはありえない。, この仮定は、4択問題のような誰でも偶然に解ける問題が出題されないと考えることを意味する。, Ratedな参加者の内部レート分布とコンテストでのRated参加者内順位から内部パフォーマンスが計算できる(そしてもちろんパフォーマンスも計算できる), you can read useful information later efficiently. ブログを報告する, コンテストへのリンク Codeforces Round #635 (Div. We use essential cookies to perform essential website functions, e.g. 見やすいです。, その名の通り、AtCoderにおいてCtrl+Enterで提出ができるようになります。わざわざボタンを押しにいかなくてよくなります。, すべての提出欄において、毎回言語、問題等選んでいませんか?これはあらかじめ言語をデフォルトで設定しておけば、ボタン一つで問題を指定できる拡張です。とても便利です。おすすめです。, 大学院生が競技プログラミングで学んだことなどをまとめる場所です。質問等ありましたらコメント欄やTwitterのリプライなどでお送りください。, coonevoさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog Learn more. というのも、AtCoder Grand Contest 001は、AtCoderの現在のレーティングシステムが始まった最初のコンテストだからである。, 想像してみればわかることかと思うが、AtCoder Grand Contest 001開始前時点ではすべての参加者にはレートが付いておらず、また従って、すべての参加者の内部レートは1600扱いであった。 Contribute to key-moon/ac-predictor development by creating an account on GitHub. 前回の ARC (形式のコンテスト) へぐって水色から落ちていたので水色に返り咲くのを目標にしました。 そこで、省略されている箇所をAtCoder公式の発言や私の予想で補って、できるだけわかりやすく解説しようとするのがこの記事の目的である。, この記事の目的上、この記事はAtCoder公式による説明を正確に理解するには全く向いていない。 例えばanqooqieの各コンテストにおける内部パフォーマンスは https://atcoder.jp/users/anqooqie/history/json のInnerPerformanceプロパティの値である。, これを見るに、内部パフォーマンスはパフォーマンスと同じく整数の値をとると考えてよいようである。, 内部レートはレートと同じくあるユーザーの実力を表す数値であるが、レートが持っている4つの性質のうち性質2(新しいコンテストの結果を重視)しか満たさない。 すなわち、内部レート差200のとき内部レートが高い側の勝率は約71%である。, 勝率同士は独立なので、勝率を足していくと勝ち数の期待値を求めることができる。 ちなみに、AtCoder Beginner Contest 041以前とAtCoder Regular Contest 057以前は現在のレーティングシステムが始まる前のコンテストなので、上の表には載せていない。, 無提出がUnratedになる理由は、おそらくは参加登録だけしたもののなんらかの事情で参加できなかったユーザーに対する救済措置である。 そして、うっかりコンテストが始まってしまった後からでも参加登録ボタンを押して途中から参加することもできます。, コンテスト中に刻一刻と変化する順位表を眺めることができます。コンテストサイトに「順位表」タブがあるのでそこから見ることができます。具体的にどのように順位がつくのかはコンテストによって様々ですが、AtCoder の場合はおおむね「AC した合計ポイントの高い順」 -> 「同点の場合は最後に AC した時刻の早い順」で順位がつきます。これに WA によるペナルティの影響が加わります。, AtCoder Beginner Contest のコンテスト時間は大体 100 分間であることが多いです。長いと感じる方もいるかもしれません。そして解ける問題がなくなったとき、ついつい SNS を開いてしまいがちです。, そこまではよいのですが、コンテストが終了する前の段階で、コンテストの問題に関することを呟いてしまうと、他の方のヒントになってしまう恐れがあります。とてもやりがちではあるのですが、「就職時のスキルの証明としての側面も持つレーティング」の信頼性を低下させてしまうことになりかねません。, 目安として「順位表を見ればわかる情報」については呟いても良いようです。したがって「C 問題まで解けたー!」などは大丈夫ですが、「C 問題はよく考えれば簡単だった」などはダメのようです。, AtCoder のコンテストページの下に「ルール」という項目がありますので、そこを見ることで公式案内を確認することができます (下図は公式案内より), 少なくともはじめのうちは、YouTube の公式解説放送を視聴するのがとてもわかりやすくてよいと思います。慣れて来たら、公式解説 pdf や Twitter での議論のみで済まして時間節約する方法をとるのもよいでしょう。, コンテスト中に解けなかった問題を次は解けるように復習することは、上達のために極めて大切なステップです。コンテスト終了直後に、まず最初にやりたいことは, といったあたりです。ここまでは気軽にできるでしょう。しかし、みんなのつぶやきを見ても、解説 pdf を読んでも、わからないことも多いと思います。解説 pdf は必要なアルゴリズム知識についてはすでに知っているものとして書かれていることが多いです。それは仕方のないことです。もし知識部分までカバーして解説を書こうとすると膨大な分量となりますし、似た問題を繰り返すたびに同じことを解説に含めるのは大変です。「他に資料がたくさんあるから、そこで勉強してください」ということになります。よって「他の資料の探し方」を知ることが重要になります。, 上でも挙げましたが、YouTube を用いた公式解説放送は、問題を解くために必要な知識から丁寧に解説しています。解説 pdf を読んでわからずとも、解説放送を聞くことで理解できることも多いでしょう!, 他の方の提出したコードを読むと、何をしているのかが分かってくることも多々あります! その頃と時代の変化もあったので全体的に書き直しました! 内部レートは新しい内部パフォーマンスの方が大きな重みを持つように平均をとったものである。, 例えばあるユーザーが初参加のコンテストで内部パフォーマンス800をとったとき、そのユーザーの内部レートは800である。, 同じユーザーが次のコンテストで内部パフォーマンス1600をとったとき、そのユーザーの内部レートは1600と800を$0.9:0.9^2$で重みつき平均した1221.0526315789473…である。, 同じユーザーが次のコンテストで内部パフォーマンス2400をとったとき、そのユーザーの内部レートは2400と1600と800を$0.9:0.9^2:0.9^3$で重みつき平均した1656.0885608856088…である。, あるユーザーが新しいRatedなコンテストに参加して何位かでコンテストを終えたとき、そのコンテストにおける内部パフォーマンスがどのようにして算出されるか説明する。 一般に、新たな参加者の内部レートを$x$、新たな参加者の勝ち数の期待値を$w$、既存のRatedな参加者の内部レートをそれぞれ$a_1, a_2, \ldots, a_n$とすると、, $n - w$は定義より、$w$の値を決めるのに使った既存のRatedな参加者のFractional Rankingでの順位 - 0.5と一致する。

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