習熟訓練DPSと実戦DPSの差の検証
2023-08-08 追記
↓は習熟DPSは実戦(弱点属性のある敵)DPSとは異なる=出力キャラが有利になる という問題をなんとかしようと思考錯誤していた時の記事です
コメント様からダメージ計算式から逆算すればいいとアドバイスを頂き完全解決したので今となっては的外れで意味のない記事ですが､自分の備忘録兼､計測したデータを一応残すためそのままにしておきます
↑解決方法
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現在習熟訓練で各キャラのクロスやショットのDPSを計測しようとしています
が､習熟訓練と実戦では敵の耐性が異なるために､習熟訓練では出力キャラのDPSが実戦よりも高く出ています
それについて考えた結果､出力キャラのDPSは0.85～0.9倍にしたほうが比較として(比較的)正確な気がしました
このことについて書き散らかしたものを何も推敲せずに投稿します
文章下手でぐちゃぐちゃなので興味のある人以外読まない方が良いと思います
まずはノーマル(以下N)とアナザー(A)の本体とギアの組み合わせによるDPSの差について
たとえばゆみのようにN放出/A出力型でAギアが存在する場合､
(本体):(ギア)=N:N / N:A / A:A / A:N の4パターンの組み合わせが有る
この場合習熟訓練においてはどの組み合わせが最も火力が出るのか(誤差としていいレベルか)
また､実戦と習熟訓練とのDPSの違いはあるか(習熟訓練だと放出が不利と予想)
これに関してはダメ計をするべきだがとりあえず実測してみる
･キット(属性3x4)､パッシブの条件は揃える
･C以外のギアはNAのときは全身A､ANのときは全身N
･本体レベルN86/A82 ギアレベル 80+0/70+0
･Aギアのチューン→性1+属3+属3(物理+5%､属性+24%)
ゆみのベッケンの最後のレーザーの火力 10回平均
①N:N→29416 29347 27892 28645 28560 28193 28724 29050 29366 29001 → 28819
②N:A→26669 26176 26174 26864 27033 26659 26727 26750 27541 27228 → 26782
③A:A→29605 29478 29510 28976 28408 28851 28992 30030 29610 29812 → 29327
④A:N→30307 30333 30549 30905 31079 30714 29547 31112 29618 30602 → 30476
⑤'N:A(TのみN)→27030 26512 27258 26899 27658 27583 26460 26860 26575 27171 → 27000
④>1000>③>500>①>2100>②という結果になった｡ やたら②が低いのが気になり､Tのパッシブの影響を考えて⑤を試したが､結果はあまり差が出ずにTの影響は低いと分かった
単純に考えれば
本体: 出力>放出
ギア: 放出>出力
となるかもしれないが､キットが属性3のため出力が不利になっている可能性を考えた
N､Aギアのキットをすべて近接3に入れ替えて再検証
1️⃣31736 31226 30616 30310 30933 →30964
2️⃣29295 29338 28995 28949 30216 →29358
3️⃣33557 33127 32932 32560 33204 32317→32949
4️⃣32750 32908 34043 32442 33216 34206→33260
やはり4>3>1>2という関係が成り立つが､放出と出力間の差が広がっている
結果､
4️⃣>3️⃣>1️⃣>④>2️⃣>③>①>⑤>②
となり､少なくとも習熟訓練においては出力がDPSを測る際に有利と考えて良さそう
しかし実際の戦闘では出力より放出のほうが火力が出るはず
ここで唐突にATKと属性値を単純に足した数を比較してみる
①2724 ②2606 ③2755 ④2826 ⑤2618
1️⃣2857 2️⃣2778 3️⃣2978 4️⃣3011
これを比較すると
4️⃣>3️⃣>1️⃣>④>2️⃣>③>①>⑤>②
タキプリ相手のDPSと一致しているようにみえる
つまり､属性耐性の無いタキプリではATKと属性値はほぼ当価値となり
単純にATK+属性値=だいたいのDPSと考えてしまってよさそう
自分のあやふやな知識では､実践(弱点属性のある相手)においては属性値はATKの2倍近いダメージ価値だと思っている
要撃キュプロWAVE1のエレクインバスの裏側に当てたダメージは以下のようになった
(計測1回だけなので精度はお察し)
①→53722 ②→48388 ③→46122 ④→50430
1️⃣→55143 2️⃣→48816 3️⃣→48947 4️⃣→54134
結果､
1️⃣>4️⃣>①>>④>3️⃣>2️⃣>②>③
となり放出ギアが明確に有利になっている
しかもキットはどうあれ属性3より近接3のほうが強いと分かった
(近接限定強化とキャラすべての攻撃強化なら前者のが強いのは当たり前？)
ここでATK+属性値x2= の値を出してみる
①→3865 ②→3475③→3438④→3734
1️⃣→3915 2️⃣→3583 3️⃣→3600 4️⃣→3840
比較すると
1️⃣>4️⃣≒①>④>>3️⃣>2️⃣>③≒②(恣意的な≒)
1回計測なので誤差は大いにあるとおもうけど概ねこの計算式に従ってると言えそう
ちょっと属性値が強すぎるので､多分､このステと敵の上では属性値はATKの1.8倍ぐらいの価値､と大雑把に言えそう
ここまでをまとめると､
習熟訓練で放出キャラAが20000DPS､出力キャラBが22000DPSと出ても
実際に運用した際のDPSはA>Bとなる可能性がある
つまり習熟訓練のDPSは出力が有利になっており実戦におけるキャラ間の比較としては正確ではない
これを回避するには全キャラ出力か放出で統一するしかないがそれは不可能
上のゆみの例(出力変性と放出特化の比較)から計算した限り､出力を放出に合わせるなら出力x0.85､放出を出力に合わせるなら放出x1.20 ぐらいにするとちょうどいい比較になるかもしれません
ここからは放出を基準にすることにします
この時の計算
習熟→実戦でのDPSの変化倍率
①53722/28819=1.864倍←放出
②48388/26782=1.806倍
③46122/29327=1.573倍←出力
④50430/30476=1.654倍
つまり1.573/1.864=0.844倍(出力を基準にするなら 1.864/1.573=1.185倍)
を習熟DPSの出力(放出)キャラの値にかけるといいかもしれません
例えば③のAゆみは29327x0.844=24752となり
放出Nゆみの28819と比べれば1.5割ほど下がります
この割合(1:0.85)は実戦の数値の割合と同等です
Nゆみは放出特化､Aゆみは出力変性ですが､仮にAゆみが出力特性なら0.80倍ぐらいにしないといけないかもしれないし､Nゆみが変質放出なら0.9倍ぐらいにしないといけないかもしれないとか考えると､やはり0.85と一律にすると誤差はでますが､まあだいたい平均ということで･･･
よくあるのがA本体は放出だけどNギアが出力の②､もしくは逆でA本体は出力でNギアは放出の④のようなパターン
これも本体放出ギア放出に補正するならば
②は1.806/1.864=0.968倍 ④は1.654/1.864=0.887倍 にするべきといえます
ただ②は誤差レベルなのでこの微妙な信頼性の倍率をかけずにそのままでいいかと
④はきりが悪いのと放出特化以外の場合を考えると一律0.9倍ぐらいで良い気がします(適当)
まとめると､習熟訓練での計測において
本体出力:ギア出力のキャラのDPS→0.85倍
本体出力:ギア放出のキャラのDPS→0.9倍
にするとそのままのデータよりは実戦での数値に近づくはずです｡もちろん誤差は大きいと思いますが
というわけでその補正後verも載せておくことにします｡
しかし生データと補正後データのどっちをメイン扱いにするか･･･
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習熟訓練でのDPS計測においてはATK値が属性値と同程度の価値になります
しかし実戦では属性値はATK値のおおよそ2倍の価値となります
この仕様のため習熟においてパッシブの◯%ATK上昇効果､所謂得意ギアパッシブが実戦より大きな影響力をもってしまっています
前回は放出と出力の差の緩和を考えましたが今回はこの緩和を考えます
前回に引き続きゆみを基準に考えます
ゆみはソードエキスパート(両手剣+30%)と刃剣訓練(両手剣+15%)を持っているのでエニグマで+45%のATK補正が可能です
しかし実際は芹那のようにクロスATKを+15%しか補正できないキャラも多くいます
ここで仮にソードエキスパートを持たないゆみをゆみ15とします｡もとのゆみはゆみ45です｡
このときゆみ45とゆみ15を本体の出力型とギアの出力型の組み合わせで更に4つに分けます
本体:ギア=①放:放(NN) ②放:出(NA) ③出:出(AA) ④出:放(AN)
このとき､放ゆみA(+45)と放ゆみB(+15)の習熟訓練でのベッケン最後ビームの火力は以下のようになりました
①NNゆみ45→28819
①NNゆみ15→24255 23932 23457 23398 23760
②NAゆみ45→26782
②NAゆみ15→21138 21937 20902 21526 21375
③AAゆみ45→29327
③AAゆみ15→22971 23155 23061 22616 22950
④ANゆみ45→30476
④ANゆみ15→23755 24868 24145 23913 24170
高難度の雑魚敵エルフラ特異型相手のダメージは以下のようになりました
①NNゆみ45→53977 52538 53009 53174
①NNゆみ15→48771 48377 49068 48738
②NAゆみ45→46251 45721 46309 46093
②NAゆみ15→39652 41258 40019 40309
③AAゆみ45→45941 44297 43654 44630
③AAゆみ15→38048 38529 37682 38086
④ANゆみ45→49278 51315 50338 50310
④ANゆみ15→43094 43967 44674 43911
ややこしすぎるのでとりあえずNNゆみについてだけ切り出します
習熟
①NNゆみ45→28819
①NNゆみ15→23760
実戦
①NNゆみ45→53174
①NNゆみ15→48738
28819/23760=1.21
53174/48738=1.09
つまり､習熟では30%パッシブの有無だけで1.2倍もの差がありましたが､
実戦では1.09倍程度しか差はありません
要は､パッシブ45%に合わせるなら､パッシブ15の方を
1.21/1.09=1.11倍
にしてあげれば､実戦での数字に近づくということになりそうです
このとき､パッシブ15と30という組み合わせについて考えていますが､コラボキャラを筆頭に15と25､もしくは10と40という組み合わせもよくあります
この場合かける倍率は少し下がるため､平均を取ってパッシブを2枚積みできないキャラは一律1.1倍にしようかと思います
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NNゆみについては一応答えが出たのでそれ以外をNNゆみに補正することを考えます
とは言っても前回､
本体出力:ギア出力のキャラのDPS→0.85倍
本体出力:ギア放出のキャラのDPS→0.9倍
にすれば放出(NN)にだいたい合うように補正できると言いました
なのでこの補正後の数字に更に1.1倍をかければいいことになります
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ただこの0.85と0.9という数字は一回限りのベッケンの値を元にしているので精度が終わってます
なので前回やった計算を今回の数字で改めて行ってみます
習熟→実戦でのDPSの変化倍率
1NN 53174/28819 1.84510218953
2NA 46093/26782 1.72104398477
3AA 44630/29327 1.52180584444
4AN 50310/30476 1.65080719254
前回
①53722/28819=1.864倍←放出
②48388/26782=1.806倍
③46122/29327=1.573倍←出力
④50430/30476=1.654倍
当然サンプル1個だったので(ゴミみたいな信頼度なのはわかってるけどもめんどくさすぎた)そこそこ誤差はありますがだいたいは合ってますね
③1.522/1.845=0.82493224932
②1.806/1.845 0.97886178861
④1.654/1.845 0.89647696477
をかければNNに合うように補正されるということです
前回は③0.844②0.968 ④0.887だったので､
②④をみるにやはり②は無視､④は0.9倍でいいと思います
ただ③は0.85より0.83か0.84のほうが正確?
ただ放出特化のゆみではなく特質を基準にするとなると少し倍率が上がり
やはり0.85くらいになるのではないか･･･というかきりがいいので0.85据え置きで
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ということで､習熟のDPSを実戦のDPSに近づけるには
i.本体出力:ギア出力のキャラのDPS→0.85倍
本体出力:ギア放出のキャラのDPS→0.9倍
ii.パッシブを2枚積みできないキャラは一律1.1倍
この2つを行えばだいたい補正されるんじゃないでしょうか(適当)
たとえば習熟で④ANゆみ15→24170 がベッケンビームの値でした
まずANなのでi.で0.9倍をかけると21753
2枚積みできないのでii.で1.1をかけると23928
NNゆみ45の習熟は28819でした
23928/28819=0.83
つまりANゆみ15の実戦火力がNNゆみの0.83倍程度になってればこの補正は合ってることになります
43911/53174=0.82579832248
ほとんど合ってる･･･?(計算を逆順に行ってるようなものなので当然)
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問題はこの補正がゆみ以外にも通用するかですが
少なくとも習熟DPSそのままバンと出すよりは実戦DPSに近いんじゃないかと思いjマス
もしかしたら別キャラの習熟DPS実戦DPSとゆみを比較してみて
合ってるかどうか検証するかもしれませんが
めんどくさすぎるので当分放置します
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2023-08-08 追記
長々と検証して補正掛けると息巻いてましたが記事冒頭にも書いた通りダメ計算式を使えば全部解決します
