Fritz: Phân tích đầy đủ Vs Blunder kiểm tra

Ở Fritz, tôi muốn biết sự khác biệt giữa Kiểm tra toàn diện và Kiểm tra sai lầm.

Sự khác biệt ở cái nhìn đầu tiên có vẻ hời hợt. Ví dụ, tôi sẽ không phiền nếu không có ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng trong phân tích đi kèm với phân tích đầy đủ. Kiểm tra sai lầm dường như cho số lượng biến thể tốt. Vì vậy, nó có vẻ tốt hơn.

Có phải ngôn ngữ tự nhiên là khía cạnh duy nhất còn thiếu trong phân tích Kiểm tra Blunder so với phân tích đầy đủ? Tôi đang cố gắng tìm hiểu "đầy đủ" nghĩa là gì ở đây.

— rpattabi
nguồn

Tôi không chắc chắn về Fritz cụ thể, nhưng một sai lầm thường là một tình huống mà bạn gần như ngay lập tức mất tài liệu, nhịp độ hoặc thậm chí là trò chơi. Như vậy, động cơ sẽ không cần phải đi sâu để xác minh vị trí; nó chỉ đơn giản có thể kiểm tra mọi thứ ở độ sâu 3 hoặc 4 lần di chuyển, và để nó ở đó. Một phân tích đầy đủ cần phải đi sâu hơn rất nhiều (và do đó mất nhiều thời gian hơn), để nó tự tin về kết quả.

— Daniel B

Một sự khác biệt quan trọng là cảnh báo sai lầm sẽ không được kích hoạt khi bạn bỏ lỡ các động thái tích cực (ví dụ: giao phối trong một), nó sẽ chỉ cảnh báo bạn khỏi các động thái ảnh hưởng nghiêm trọng đến bạn.

— ajax333221

@ ajax333221 Nhận xét của bạn có lẽ là một câu trả lời khá hay nếu bạn tô điểm thêm một chút ... Thật lòng tôi không nhớ sự khác biệt, đã lâu rồi tôi mới sử dụng chức năng này ...

— Andrew

@DanielB ajax333221 Cảm ơn bạn đã hiểu biết. Tôi thấy phân tích đầy đủ chậm một cách khó chịu so với kiểm tra sai lầm. Vì tôi là một người nghiệp dư, tôi nghĩ kiểm tra sai lầm sẽ đủ tốt. Tôi không thực sự chắc chắn nếu kiểm tra sai lầm không giúp bạn tìm thấy những bước đi tốt như ajax333221 nói.

— rpattabi

@ ragu.pattabi Tôi chắc chắn nghĩ rằng phân tích đầy đủ là những gì bạn cần. Tôi không quen thuộc với Fritz, nhưng có vẻ như bạn có thể định cấu hình mất bao lâu để phân tích (ví dụ: xem xét lời khuyên về bài viết ehow này ). Hướng dẫn của trò chơi có thể cũng sẽ có thêm thông tin. Bạn cho nó càng lâu, nó càng trở nên chính xác. Nếu bạn chỉ muốn phân tích nhanh và không quá lo lắng về độ chính xác, một vài giây cho mỗi lần di chuyển là đủ.

— Daniel B

Câu trả lời:

Những điều sau đây có thể được tìm thấy trên USCFSales Mẹo của ChessBase :

Phân tích đầy đủ về chế độ trực tuyến có thể là sự lựa chọn tốt hơn cho những người chơi cờ ít kinh nghiệm hơn, do sự ngắn gọn tương đối của các biến thể thay thế mà nó cung cấp, bình luận bằng lời nói ngắn và thực tế là các biến thể được đánh giá một cách tượng trưng thay vì bằng các giá trị số.

Blundercheck cung cấp nhiều thông tin "cứng" hơn nhiều so với "phân tích đầy đủ".

Mục đích cốt lõi trong cả hai hình thức phân tích vẫn giống nhau: để chỉ ra nơi mỗi người chơi đã sai và những gì họ nên chơi thay thế. Phân tích đầy đủ của chế độ trực tuyến cung cấp thông tin ở dạng đơn giản hơn nhiều.

Chế độ Blundercheck của chế độ ăn kiêng sẽ chỉ hiển thị những cải tiến chứ không phải là gì nếu như vậy? di chuyển mà thực sự tồi tệ hơn.

Bạn có thể tìm thấy nhiều thông tin hơn trên trang web được cung cấp ở trên. Tác giả, Steve Lopez, là người có thẩm quyền trên phần mềm ChessBase / Fritz trong gần hai thập kỷ.

— xaisoft
nguồn

Vì vậy, không có sự khác biệt trong đánh giá và các khía cạnh được đánh giá. Nếu có một sự khác biệt, nó chỉ là trong bài thuyết trình. Là giải thích của tôi chính xác?

— rpattabi

Tùy chọn "kiểm tra sai lầm" chỉ dành cho lỗi. Mức độ của các lỗi này có thể được kiểm soát bởi giá trị "ngưỡng" mà bạn có thể xác định. Ngưỡng này cũng áp dụng cho phân tích đầy đủ.

Giá trị ngưỡng được xác định theo trọng số Cầm đồ. Giá trị cao (giả sử 200) sẽ dẫn đến chú thích các di chuyển đủ tệ cho + -2 cầm đồ hoặc thay đổi lớn hơn trong đánh giá, có thể cho thấy mất vật liệu ngay lập tức hoặc sắp xảy ra. Giá trị thấp (giả sử 30) cũng sẽ hiển thị các cải tiến nhỏ cho biết các lỗi dẫn đến mất vị trí tương đương với khoảng một phần ba của một con tốt trở lên.

Phân tích đầy đủ chi tiết hơn và có thể tạo các tham chiếu đến các trò chơi DB và cũng có thể thêm tín hiệu trực quan vào bình luận mà nó tạo ra.

Cả kiểm tra sai lầm và phân tích đầy đủ cho thấy trò chơi đã thua hoặc thắng theo cài đặt ngưỡng.

Phân tích đầy đủ giúp nghiên cứu chi tiết hơn về cách trò chơi phát triển, ngoài ra còn cho thấy các khả năng thú vị cả tốt và xấu ngoài các giá trị ngưỡng. Vì vậy, nếu một bên đóng vai trò tốt nhất khi có một động thái xấu rất hấp dẫn (cải thiện lớn về số lượng nhỏ phân tích ply nhưng chuyển sang tiêu cực xấu về số lượng phân tích ply cao hơn), nó sẽ thường cho thấy động thái xấu hấp dẫn với bình luận thích hợp.

— Chương trình Novice
nguồn