ऐप में खोलें

मोरोज़ोव संतुलन सूचकांक (MBI): कार्यप्रणाली

मोरोज़ोव संतुलन सूचकांक (MBI) Chess960 की 960 प्रारंभिक स्थितियों में से हर एक के लिए एक ही प्रश्न का उत्तर देता है: सफ़ेद की पहली चाल का लाभ कितना बड़ा है? यह पृष्ठ पूरी विधि है — इस साइट की हर संख्या इसी से दोबारा गणना की जा सकती है।

कार्यप्रणाली के लेखक: रोमन मोरोज़ोव। About the author · संस्करण 1.0 · 2026-08-25

CC BY 4.0 कार्यप्रणाली और डेटा: CC BY 4.0 — लेखक के उल्लेख के साथ मुक्त उपयोग।

सूचकांक क्या मापता है

शतरंज में सफ़ेद पहले चलता है। उस पहली चाल का मूल्य होता है, और Chess960 में 960 विन्यासों में यह मूल्य अलग-अलग है। सूचकांक इसी आरंभिक बढ़त का आकार मापता है — यह नहीं कि कौन बेहतर है। काला 960 में से 956 स्थितियों में आरंभिक स्थिति का इंजन मूल्यांकन बराबरी पर या सफ़ेद के पक्ष में होता है; शेष चार काले की ओर 2 से 7 सेंटीपॉन पर आती हैं — यह उतना भी नहीं जितना खोज अपनी ही पुनरावृत्तियों के बीच डोलती है, यानी शून्य के आसपास का शोर, काले की बढ़त नहीं। माप शून्य से दूरी है, दिशा चाहे जो हो; इसलिए ईमानदार कथन है «यहाँ बढ़त कितनी है», और संतुलित स्थिति वही है जहाँ यह बढ़त सबसे कम हो।

MBI 0–100 का पैमाना है। 100 का अर्थ है सभी 960 स्थितियों में मापी गई सबसे छोटी सफ़ेद बढ़त — सबसे संतुलित शुरुआत। 0 का अर्थ सबसे बड़ी बढ़त। सूचकांक एक ही मापी गई राशि का रैंक-आधारित रूपांतरण है, इसलिए यह बताता है कि स्थिति बाकी 959 की तुलना में कहाँ है, न कि कौन कितने प्यादे आगे है।

हर स्थिति का मूल्यांकन कैसे होता है

हर प्रारंभिक स्थिति का Stockfish द्वारा एक बार विश्लेषण किया जाता है — निश्चित समय के बजाय खोज नोड्स के निश्चित बजट पर। यही पूरी विधि का मुख्य निर्णय है: नोड बजट मशीन पर निर्भर नहीं करता। समय का बजट तेज़ कंप्यूटर को गहरी खोज देता, इसलिए अलग संख्या मिलती, और कोई परिणाम जाँच नहीं सकता था।

निश्चित हैश और निश्चित नोड संख्या के साथ एकल-थ्रेड खोज नियतात्मक है: वही बाइनरी किसी भी मशीन पर बिट-दर-बिट वही सेंटीप्यादा मान लौटाती है। यही स्वतंत्र जाँच को संभव बनाता है, केवल विश्वसनीय नहीं।

सेंटीप्यादों से सूचकांक तक

सेंटीप्यादे किसी मानवीय अनुभव का रैखिक माप नहीं हैं, और +18 तथा +22 का अंतर अपने आप में कुछ नहीं कहता। इसलिए सूचकांक कच्ची संख्या नहीं, बल्कि 960 में स्थिति का रैंक इस्तेमाल करता है:

rank(sp) = position of eval_cp(sp) in the sorted list of all 960 values
(ascending: smallest White edge first, ties share the mean rank)
MBI(sp) = round( 100 * (960 - rank(sp)) / (960 - 1) )
श्रेणी सफ़ेद की बढ़त स्थितियाँ
A — सबसे संतुलित ≤ +19 cp 240
B — संतुलित +20…+26 cp 240
C — ध्यान देने योग्य बढ़त +27…+35 cp 240
D — सबसे बड़ी बढ़त > +35 cp 240

सभी 960 स्थितियों में इंजन का मान +-7 से +83 सेंटीप्यादे तक फैला है, माध्यिका +26.0।

960 मान कैसे बंटे हैं

हर पट्टी पाँच सेंटीप्यादे का खाना है; दाईं ओर की संख्या बताती है कि 960 में से कितनी स्थितियाँ उसमें आती हैं।

-10..-6 cp1
-5..-1 cp3
0..4 cp19
5..9 cp25
10..14 cp72
15..19 cp135
20..24 cp159
25..29 cp173
30..34 cp131
35..39 cp96
40..44 cp63
45..49 cp43
50..54 cp18
55..59 cp8
60..64 cp7
65..69 cp3
70..74 cp0
75..79 cp2
80..84 cp2

सत्यापन

इंजन का मूल्यांकन स्थिति के बारे में एक दावा है। यह जाँचने के लिए कि दावा वास्तविक परिणामों की भविष्यवाणी करता है या नहीं, कुछ स्थितियाँ पूरी खेली जाती हैं: इंजन बनाम इंजन, प्रति स्थिति कई बाज़ियाँ, बीज तय और प्रकाशित। यदि सूचकांक जिन्हें संतुलित कहता है, वे वास्तव में सफ़ेद के लिए 50% के करीब स्कोर करती हैं, तो सूचकांक वही माप रहा है जो वह दावा करता है।

आधार बीज: 20260825। हर बाज़ी हूबहू दोहराई जा सकती है।

स्थिति समूह इंजन, cp बाज़ियाँ जीत/ड्रॉ/हार सफ़ेद का स्कोर
42 यादृच्छिक +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
52 यादृच्छिक +18 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
80 सबसे असंतुलित +83 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
86 यादृच्छिक +34 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
102 सबसे संतुलित 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
131 सबसे संतुलित 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
204 सबसे संतुलित 0 50 0/46/4 46.0% (33.0–59.6%)
217 सबसे संतुलित +3 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
259 सबसे संतुलित +3 50 2/43/5 47.0% (33.9–60.6%)
262 यादृच्छिक +43 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
266 यादृच्छिक +26 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
268 सबसे असंतुलित +58 50 8/42/0 58.0% (44.2–70.6%)
269 सबसे संतुलित 0 50 1/46/3 48.0% (34.8–61.5%)
272 सबसे असंतुलित +58 50 13/36/1 62.0% (48.2–74.1%)
292 यादृच्छिक +49 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
300 सबसे संतुलित 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
332 सबसे असंतुलित +59 50 10/40/0 60.0% (46.2–72.4%)
348 सबसे असंतुलित +62 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
399 सबसे असंतुलित +65 50 7/38/5 52.0% (38.5–65.2%)
401 सबसे संतुलित -7 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
418 सबसे संतुलित -2 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
424 यादृच्छिक +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
429 सबसे संतुलित 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
432 सबसे संतुलित +3 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
433 सबसे संतुलित -4 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
467 सबसे संतुलित +2 50 2/47/1 51.0% (37.6–64.3%)
471 सबसे संतुलित 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
481 यादृच्छिक +5 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
485 सबसे संतुलित +3 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
497 सबसे संतुलित 0 50 0/48/2 48.0% (34.8–61.5%)
499 यादृच्छिक +18 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
531 यादृच्छिक +13 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
556 यादृच्छिक +21 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
557 सबसे असंतुलित +63 50 15/35/0 65.0% (51.1–76.7%)
565 सबसे असंतुलित +60 50 4/44/2 52.0% (38.5–65.2%)
576 सबसे संतुलित 0 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
578 सबसे असंतुलित +56 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
593 सबसे संतुलित +2 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
604 सबसे असंतुलित +81 50 13/37/0 63.0% (49.1–75.0%)
620 सबसे असंतुलित +63 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
637 यादृच्छिक +21 50 7/43/0 57.0% (43.3–69.7%)
654 यादृच्छिक +34 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
665 यादृच्छिक +22 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
745 यादृच्छिक +13 50 3/46/1 52.0% (38.5–65.2%)
748 यादृच्छिक +42 50 6/43/1 55.0% (41.3–67.9%)
760 सबसे असंतुलित +61 50 8/40/2 56.0% (42.3–68.8%)
784 सबसे असंतुलित +58 50 10/38/2 58.0% (44.2–70.6%)
786 सबसे संतुलित +2 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
794 सबसे असंतुलित +67 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
801 यादृच्छिक +11 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
814 यादृच्छिक +32 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
823 सबसे संतुलित -5 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
868 सबसे असंतुलित +75 50 9/41/0 59.0% (45.2–71.5%)
870 यादृच्छिक +44 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
879 सबसे असंतुलित +66 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)
880 सबसे असंतुलित +63 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
885 यादृच्छिक +14 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
886 सबसे असंतुलित +58 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
902 सबसे असंतुलित +62 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
935 सबसे असंतुलित +78 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)

सीमाएँ — संख्याएँ उद्धृत करने से पहले पढ़ें

स्वयं जाँचें

डेटासेट दोबारा गणना करने के लिए ज़रूरी सब कुछ सार्वजनिक है: इंजन का सटीक बिल्ड, बजट, स्क्रिप्ट और कच्चा आउटपुट। एक स्थिति की पुनर्गणना एक कोर पर कुछ मिनट लेती है; पूरा सेट एक रात।

  1. खुले डेटा पृष्ठ से कच्चा डेटा और स्क्रिप्ट डाउनलोड करें। खुला डेटा
  2. प्रकाशित डेटासेट के विरुद्ध एक स्थिति जाँचें — यह कमांड उसे शून्य से दोबारा गिनकर मिलान करता है:
    python tools/balance/verify_reproduce.py --sp 518
  3. या पूरा सेट दोबारा गिनें (पुनः आरंभ योग्य: रुकावट के बाद उसी फ़ाइल में जुड़ता है):
    python tools/balance/eval_all.py --nodes 400000000 --workers 20

यदि आपका मान भिन्न है, वही अंतर खोज है: इंजन बिल्ड, नोड बजट या विकल्प — इनमें से कोई मेल नहीं खाएगा। तीनों ऊपर छपे हैं।

उद्धरण और लाइसेंस

कार्यप्रणाली और डेटासेट CC BY 4.0 के तहत प्रकाशित हैं: लेखक का उल्लेख करते हुए किसी भी उद्देश्य के लिए, व्यावसायिक रूप से भी, उपयोग करें।

Morozov R. Chess960 Balance Index (MBI). ch960.com/balance, 2026. CC BY 4.0.

सभी 960 स्थितियों का संतुलन · डेटासेट और इंजन का कच्चा आउटपुट