《原神》稀释原理介绍及使用方法

《原神》中稀釋液基本原理能夠精確測算人物角色的各種各樣特性及損害數據信息，那麼稀釋液基本原理到底該如何使用呢？如今爲大夥兒産生“blue菌hehe”共享的《原神》稀釋液基本原理詳細介紹及操作方法，期待對大夥兒有一定的協助。

最先，堅持實事求是，尋找難題：

用可莉打冰樹做示範性，第一次不帶帽子，用圖上的火傷杯，損害是5645

第二次沒有水杯，用圖上的進攻帽，損害是5149

一樣是46.6%的加持，爲什麽損害會出現顯著差別？

再看下面的小劇本：

①您有1000點基本物理攻擊

②你武器裝備一個50%進攻加持的武器裝備

因此你的物理攻擊變爲1500，“此次提高”的力度爲（1500/1000）-1=50%

③你再武器裝備一個50%進攻加持的武器裝備

因此你的物理攻擊變爲2000，“此次提高”的力度爲（2000/1500）-1=33%

換句話說，“第二次提高”對比“第一次提高”的力度縮小了。（留意，並並不是提高“沒有了”！）

換句話說，“之前提高”造成的分母，把“此次提高”的實際效果給“稀釋液”了

OP：若是第二次武器裝備50%水元素損害加持的武器裝備

因此你的損害變爲1500x150%=2250，“此次提高”的力度爲50%

從而獲得啓迪，把同樣的資源資金投入到不一樣乘區，可能使你的盈利高些。

用“木桶效應”或者“圓面積較大 ”那樣的普遍形容也很好了解這類狀況。

但光判定還不夠，該怎樣定量分析呢？

從上邊的闡述你應該早已發覺，這類狀況和“提高後特性”及其“提高前特性”相關

因此大家界定：“邊際收益”=“提高後數據信息”除于“提高前數據信息”

下面，邊際收益我能用MRn表示，這兒n便是提高的頻次。

（MR原是社會經濟學的專業術語，口耳相傳的“稀釋液”實際上被稱爲“邊際效應”，也好，大家刷聖遺物，不便是在做項目投資嗎？）

隨後大家看物理攻擊乘區的算式：

物理攻擊=白值*（1 百分數加持）

用符號語言便是：AT=A（1 AR）

MR=如今的物理攻擊/剛剛的物理攻擊，規定出去，只需用中小學便會的數列就可以了：

假定大家每一次提高的物理攻擊百分數是1.5%

“剛剛的物理攻擊”爲AT1=A

“如今的物理攻擊”爲AT2=A（1 1.5%）

MR1=（1 1.5%）/1

再說加個1.5%

“剛剛的物理攻擊”爲AT2=A（1 1.5%）

“如今的物理攻擊”爲AT3=A（1 2*1.5%）

MR2=（1 2*1.5%）/（1 1.5%）

……

依此類推，當第n次提高1.5%進攻時

MRn=（1 n*1.5%）/（1 （n-1）*1.5%）

好啦，這就完了了，我們要的MRn就出來

一樣大道理，依然是用數列的方式，非常容易就能發布增傷、暴擊傷害、原素熟練這些不一樣乘區的邊際收益關系式。

這兒就立即給大夥兒出示公式計算吧：

注：n爲權重值數

1權重值=1%爆率=1.5%進攻=1.5%增傷=1.5%性命=1.875%物理攻擊=1.875%防禦力=2%暴傷=6熟練

進攻/增傷：

MRn=1 3/(3n 197)

暴擊傷害特性：

n∈[1,20]

MRn=1 1/（204 n）

n∈(20,171]

MRn=（20000 （n 30）^2）/（20000 （n 29）^2）

n∈(171, ∞]

MRn=（3 2%（n-170））/（3 2%（n-171））

原素熟練：

SPn=25(6n)/9(6n 1400) 1；MRn=SPn/SP(n-1)

物理攻擊

MRn=1 1.875%/（1 （n-1）*1.875%）

隨後用exl就能作出曲線圖了：

下面給大夥兒詳細介紹曲線圖如何看：

看這張阿晴的趨勢圖，最先介紹一下重要因素的含意，

①曲線圖相交點：特性A的“下一次提高”盈利優效性小于/高過特性B

②下邊總面積：給該特性資金投入那麽多資源的總盈利

③不一樣曲線圖y值相同的點：盈利同樣時各特性的權重值數

隨後依據大家要想處理的難題，從圖上查看答案：

①刻晴堆是多少進攻比較好？

一般會和暴擊傷害曲線圖做比照，看相交點，圖上便是117%之後盈利小于暴擊傷害，那麽就能夠得到結果，進攻加持應當堆117%上下

②刻晴堆是多少進攻損害會小于硬堆暴擊傷害？

看何時進攻曲線圖下邊的總面積低于暴擊傷害曲線圖就可以了，一般無須積分，估測就能了解這類狀況在一切正常遊戲裏面是不容易發生的了

③刻晴堆是多少進攻算外溢？

過暴擊傷害曲線圖左側的極小值點作平行面x軸的平行線，看相交點，例如圖上便是獲得140%進攻。由于，優效性，較長一段時間內，針對進攻乘區“再度提高”的盈利總是會低于提高暴擊傷害乘區的盈利。

④我現階段該堆哪些特性？

以你現階段權重值數最大的曲線圖爲起始點，作平行面x軸的平行線，看左側其他曲線圖的相交點，這就意味著你應該“回首”堆哪一個特性。

（但實際上，即便你再次堆你的，損害也不會和“肯定最好計劃方案”差是多少，因此最好用的一般是第①問，回應“堆是多少比較好”就可以）