《原神》稀释原理介绍及使用方法

《原神》中稀释液基本原理能够精确测算人物角色的各种各样特性及损害数据信息，那麼稀释液基本原理到底该如何使用呢？如今为大伙儿产生“blue菌hehe”共享的《原神》稀释液基本原理详细介绍及操作方法，期待对大伙儿有一定的协助。

最先，坚持实事求是，寻找难题：

用可莉打冰树做示范性，第一次不带帽子，用图上的火伤杯，损害是5645

第二次没有水杯，用图上的进攻帽，损害是5149

一样是46.6%的加持，为什么损害会出现显著差别？

再看下面的小剧本：

①您有1000点基本物理攻击

②你武器装备一个50%进攻加持的武器装备

因此你的物理攻击变为1500，“此次提高”的力度为（1500/1000）-1=50%

③你再武器装备一个50%进攻加持的武器装备

因此你的物理攻击变为2000，“此次提高”的力度为（2000/1500）-1=33%

换句话说，“第二次提高”对比“第一次提高”的力度缩小了。（留意，并并不是提高“没有了”！）

换句话说，“之前提高”造成的分母，把“此次提高”的实际效果给“稀释液”了

OP：若是第二次武器装备50%水元素损害加持的武器装备

因此你的损害变为1500x150%=2250，“此次提高”的力度为50%

从而获得启迪，把同样的資源资金投入到不一样乘区，可能使你的盈利高些。

用“木桶效应”或者“圆面积较大 ”那样的普遍形容也很好了解这类状况。

但光判定还不够，该怎样定量分析呢？

从上边的阐述你应该早已发觉，这类状况和“提高后特性”及其“提高前特性”相关

因此大家界定：“边际收益”=“提高后数据信息”除于“提高前数据信息”

下面，边际收益我能用MRn表示，这儿n便是提高的频次。

（MR原是社会经济学的专业术语，口耳相传的“稀释液”实际上被称为“边际效应”，也好，大家刷圣遗物，不便是在做项目投资吗？）

随后大家看物理攻击乘区的算式：

物理攻击=白值*（1 百分数加持）

用符号语言便是：AT=A（1 AR）

MR=如今的物理攻击/刚刚的物理攻击，规定出去，只需用中小学便会的数列就可以了：

假定大家每一次提高的物理攻击百分数是1.5%

“刚刚的物理攻击”为AT1=A

“如今的物理攻击”为AT2=A（1 1.5%）

MR1=（1 1.5%）/1

再说加个1.5%

“刚刚的物理攻击”为AT2=A（1 1.5%）

“如今的物理攻击”为AT3=A（1 2*1.5%）

MR2=（1 2*1.5%）/（1 1.5%）

……

依此类推，当第n次提高1.5%进攻时

MRn=（1 n*1.5%）/（1 （n-1）*1.5%）

好啦，这就完了了，我们要的MRn就出来

一样大道理，依然是用数列的方式，非常容易就能发布增伤、暴击伤害、原素熟练这些不一样乘区的边际收益关系式。

这儿就立即给大伙儿出示公式计算吧：

注：n为权重值数

1权重值=1%爆率=1.5%进攻=1.5%增伤=1.5%性命=1.875%物理攻击=1.875%防御力=2%暴伤=6熟练

进攻/增伤：

MRn=1 3/(3n 197)

暴击伤害特性：

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））

原素熟练：

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

物理攻击

MRn=1 1.875%/（1 （n-1）*1.875%）

随后用exl就能作出曲线图了：

下面给大伙儿详细介绍曲线图如何看：

看这张阿晴的趋势图，最先介绍一下重要因素的含意，

①曲线图相交点：特性A的“下一次提高”盈利优效性小于/高过特性B

②下边总面积：给该特性资金投入那么多資源的总盈利

③不一样曲线图y值相同的点：盈利同样时各特性的权重值数

随后依据大家要想处理的难题，从图上查看答案：

①刻晴堆是多少进攻比较好？

一般会和暴击伤害曲线图做比照，看相交点，图上便是117%之后盈利小于暴击伤害，那么就能够得到結果，进攻加持应当堆117%上下

②刻晴堆是多少进攻损害会小于硬堆暴击伤害？

看何时进攻曲线图下边的总面积低于暴击伤害曲线图就可以了，一般无须積分，估测就能了解这类状况在一切正常游戏里面是不容易发生的了

③刻晴堆是多少进攻算外溢？

过暴击伤害曲线图左侧的极小值点作平行面x轴的平行线，看相交点，例如图上便是获得140%进攻。由于，优效性，较长一段时间内，针对进攻乘区“再度提高”的盈利总是会低于提高暴击伤害乘区的盈利。

④我现阶段该堆哪些特性？

以你现阶段权重值数最大的曲线图为起始点，作平行面x轴的平行线，看左侧其他曲线图的相交点，这就意味着你应该“回首”堆哪一个特性。

（但实际上，即便你再次堆你的，损害也不会和“肯定最好计划方案”差是多少，因此最好用的一般是第①问，回应“堆是多少比较好”就可以）