Мы могли бы начать угадывать приблизительное значение этой гипотетической «суперпешки» или «расширенной пешки» в терминах «мобильности» в порядке E ~ 2P из-за определения (переместитесь на 2 квадрата вместо только 1 квадрата).
Затем мы корректируем это первоначальное предположение, формируя матрицу 8x8, где каждый квадрат имеет число, указывающее, насколько «мобильным» является анализируемый фрагмент (P = пешка, E = «улучшенная пешка») при размещении на этом квадрате:
Pawn xxxxxxxx<--last rank Enhanced pawn xxxxxxxx
11111111 22222222
11111111 22222222
11111111 22222222
11111111 22222222
11111111 22222222
22222222<--first rank 22222222
Pawn xxxxxxxx Enhanced pawn xxxxxxxx
Здесь у нас средняя подвижность 2 квадрата для улучшенной пешки против 7/6 для обычной пешки (который может прыгнуть только на 2 клетки, если находится на начальном уровне). Относительная мощность E / P, по-видимому, составляет 2 / (7/6) = 12/7 ~ 1,7 чуть ниже E = 2P.
Но обычно есть другие фигуры, которые заполняют доску и ограничивают мобильность. В реальной игре мы обнаружим, что в некоторых местах наша новая «супер пешка» полностью окружена другими фигурами и не отличается от «нормальной пешки». Таким образом, предварительное число E = 1.7P должно быть несколько ниже.
Для того чтобы эти числа имели какое-либо значение, мы должны представить себе определенные задачи или ситуации и посмотреть, как выполняется конкретная пьеса или группа фигур. Аналогичный анализ был сделан для стандартных шахматных фигур. Несколько примеров:
- 1 королева не может загнать в угол и поставить мат одинокому королю-сопернику, в то время как 2 ладьи могут. Это предполагает 2R> Q, что соответствует обычно принятым значениям Q ~ 9P, R ~ 5P. (Или Q ~ 10P R ~ 5.5P).
- King + Rook может поставить мат противнику, а kNight + Rook - нет (им нужна помощь короля). Так что в этом случае K + R> N + R, K> N.
- Но kNight может пересечь барьер, образованный Ладьей, в то время как Король не может. Так что есть противоположные ситуации, когда N> K.
Для некоторых задач K> N, для других задач N> K. Это поведение поддерживается официальными точечными шкалами, которые оценивают разницу между King и kNight в порядке пешки или доли пешки.
И где наша новая улучшенная пешка подходит? Он может пересечь границу ладьи, а король - нет. Это означает, что в некоторых ситуациях он может превзойти короля, E> K (будучи K между ~ 3P и ~ 4P)
- Но он не может пересечь барьер, образованный двумя ладьями, в то время как епископ может. Так что вот B> E.
- И он не может пересечь барьер, образованный двумя епископами, в то время как kNight может. Так что вот N> E.
- Если мы построим большую таблицу с большим количеством задач, мы сможем посчитать, сколько у нас есть «E> K» и сколько «K> E», «E> B», «B> E» ... и т.д., и вычислить средний.
Более мощный подход заключается в доступе к большой базе данных законченных игр, а не только к отдельным «задачам». Как уже упоминалось на этом сайте, с помощью игровой базы данных можно анализировать результаты торговых фигур. Применив эту идею к нашим «суперпешкам», с тысячами игр мы могли бы ответить на такие вопросы, как «Действительно ли суперпешка стоит 2 пешки? Или 2P> E? Игрок, который теряет 1E, когда берет 2P у соперника, обычно проигрывает? Или он сохраняет разумное ожидание победы? Как насчет 2E против 3P? E против B? 2E против B? 2E против N?
Часто говорят, что все зависит от позиции, но с большими (очень большими!) Наборами данных мы могли бы подумать, что вариации конкретных позиций имеют тенденцию компенсировать, и что остается после усреднения, это то, что мы называем «величиной куска».
