お前、頭、奥ゆかしいだろ？

第二のNB0AMGの方法を実装して動作させて検証すた、

置換表サイズ12.5Mエントリ、探索条件は深さ2手から6手まで+1手づつの反復深化、前向き枝狩無し
これで1000手分、一切クリアせずに通して思考させたが、l/bがlower>upperとなる矛盾は検出されなかった
使用率は1試合目終了時点で99%、以降ずっとそのまま

ようわからんがこれぐらいやって何も出なくなったのだから十分なんｼﾞｬﾏｲｶ、

まあ、+1手づつの反復深化において、ハッシュ値一致かつrdepth条件OKでも手番が違っていれば参照時は無視、更新時は上書きというロジックでやったので、データ永続時動作の検証としては弱い気もするが*1、その条件は変えずに、第二のNB0AMGの方法をとらないすわなち置換表で[alpha, beta)を縮小したノードの子ノード以下の探索についても通常通り置換表を適用した場合、遅くとも3試合ぐらいまでには矛盾が検出されるから、効果は間違いなく有るし、矛盾検出ロジックは間違いなく実行されている

ま、もうちょっと検証を進めてみるが、理屈に瑕疵もみられないわけだし、置換表は高い確度で、もはや永続化も可能な第一級オブジェクトと見なせることになったはずだ

探索のたびに物理的に全クリアしたり、世代管理でちまちまやる等の手段でたった一世代前の情報すら利用せず捨てるテクニックは過去のものとなった

NB0AMGの方法は第一第二ともタダにするので使いたくなったら自由に使っておk

■追記

あーまあ、置換表が永続化可能になったといってもそれは評価関数固定の下で、なのでちうい
評価関数を変えたらもちろんクリアせざるおえない
一方、探索条件の変更に関しては頑健なはず。これは、置換表に積まれる検索用の情報すわなち局面sのハッシュ値hash、探索の末端からsまでのrdepth、探索の末端局面tの手番end_abからなる三つ組み(hash, rdepth, end_ab)の意味は、探索ロジックがどう変わろうとも、もはや影響を受けないからだる*2　*3

*1:1世代で少なからず情報が捨てられている

*2:NB0AMGの方法により、sからtまでのトラバースと戻りの過程から探索延長が排除されるため。

*3:つか、探索条件の変更に対して頑健でなければ反復深化に使えない！