Con millones de dólares en torneos y más de 45 millones de participantes anuales regulares, el gobierno de bolos como un juego alto en los Estados Unidos, prediciendo cómo se comporta la pelota de bolos con el carril, sin embargo, eso se encuentra.
I El desarrollo de AIP, A través de AIP Publishing, los investigadores de Princeton, el MIT, la Universidad de Nuevo México, la Universidad de Lobberg y Swarthmore College comparten un modelo que identifica más y más ubicación para el lugar de bolos. Utilizando los seis sistemas de ecuación discriminatoria derivados de la ecuación del Yoller para el cuerpo apretado, su modelo desarrolla una trama que muestra las mejores condiciones de ataque.
“El modelo falso que hemos desarrollado puede ser una herramienta útil para jugadores, entrenadores, compañías de equipos y diseñadores de torneos”, dijo el autor Kurt Hoper. “La capacidad de predecir con precisión la velocidad del cabello puede conducir a descubrimientos de nuevas estrategias y diseños de equipos”.
Hasta el día de hoy, la mayoría de los métodos para predecir los resultados de los disparos de bolos se han basado en estadísticas para analizar la dinámica de la pelota y dispararse en jugadores de bolos de vida real. Tales enfoques a menudo se cortan cuando los jugadores introducen variaciones de luz en cómo hablan.
En cambio, el modelo de grupo representa varios factores. Un ejemplo de esto es una capa delgada de aceite que se aplica al carril de bolos. La capa de aceite puede variar ampliamente en el volumen y la forma entre el torneo competitivo, lo que requiere estilos específicos y estrategias de orientación. El aceite rara vez se aplica por igual, lo que produce un nivel de fricción desigual.
El problema es que los jugadores de bolos y entrenadores solo solo pueden confiar solo en su experiencia e instintos, lo que Hopper dijo que a menudo es incorrecto y más.
“Nuestro modelo proporciona soluciones a los dos problemas a través de la construcción del modelo de boliche, que entren en todos los factores importantes que afectan el movimiento del cabello cuentan adecuadamente las rutas de bolos”. “Una ‘señorita Roma’ también se calcula para calcular los errores humanos que permiten a los jugadores de bolos encontrar más y más estrategias de objetivos”.
El modelo enfrentó muchos desafíos, incluido cómo describir el movimiento de las bolas de boliche no proporción latif. Todavía se necesitaba un desafío adicional para presentar las entradas necesarias para predecir este ritmo en los términos que los jugadores de bolos o entrenadores podrían considerarse y sus accesorios de medición ya se pueden usar antes de los jugadores de bolos.
En el futuro, el propósito de este grupo es mejorar la precisión del modelo incorporando aún más factores, incluido el carril de bolos irregular, así como la conexión con profesionales de la industria para comprender cómo se puede desarrollar el modelo para adaptarse a sus aplicaciones.
