雙色球投注技巧 旋轉矩陣

一、名詞解釋

【中6保5】

比如你選擇的10個紅球複式中了6紅,則經過旋轉矩陣拆分后,一定能中5紅,當然,仍有機會中6紅；

【中6保4】

比如你選擇的10個紅球複式中了（4或5或6）紅,則經過旋轉矩陣拆分后,一定能中4紅,當然,仍有機會中（5或6）紅；

【中5保5】

比如你選擇的10個紅球複式中了（5或6）紅,則經過旋轉矩陣拆分后,一定能中5紅,當然,仍有機會中6紅；

【中5保4】

比如你選擇的10個紅球複式中了（4或5）紅,則經過旋轉矩陣拆分后,一定能中4紅,當然,仍有機會中5紅；

　二、旋轉矩陣的由來

旋轉矩陣的核心就是用比較少的錢，合理組合彩票號碼，提供中獎率。

美國人Ｇail Howard發明的"旋轉矩陣"組合法造就了７４位大獎得主，這是一個演算法很複雜且很有特色的組合方法。

這種方法的特點是：怎樣花很少的錢將選中的號碼組合在一起而減少遺漏。 如選１０個號碼，如果採用複式投注則需１２０注，而在"旋轉矩陣"中只用８－１２注就可覆蓋其中的６個以上的號碼。

但應該指出的是：這種方法也有它的缺陷，那就是雖然保住了中６個號碼，但很容易漏掉大獎。但比起複式投注大資金大範圍捕魚（有時還空手而歸）的做法，明顯具有穩紮穩打，投入少見效快的特點，特別適合工薪階層的彩票玩家。

三、旋轉矩陣的原理

旋轉矩陣詳細了解： 實際上，旋轉矩陣並不是教如何選號的，而是教你如何科學地組合號碼。從它的別名「聰明組合」我們就可以知道了！站在數學角度看來，旋轉矩陣屬於一個典型的組合設計問題，進一步講，是屬於組合設計中的覆蓋設計的問題。

四、旋轉矩陣的使用

旋轉矩陣的使用過程是：

（1）首先依據各種分析工具，確定若干個號碼；

（2）選擇合適的組號規則(公式)，然後生成號碼即可。

使用矩陣前，我們應確認要選擇哪一組公式！應注意的是旋轉矩陣的注數與你所選擇的號碼個數是呈級數關係的，你選擇了更多的號碼那麼你的投入將大大的增加！當號碼增加到一定的程度后如果不加入一定的條件，那麼你的投入將可能是一個天文數字！

投入與你能使用的號碼個數及矩陣中獎保證是成正比的。極端的選擇其實就相當於複式投注了！要想只用小錢就大幅度增加中獎幾率，就必須儘可能地精選號碼並選擇合適的矩陣。這兩者確定之後，你就可以選擇你的矩陣了。有時，你會困惑於兩個投入相近的選擇，在這種情況下，你應該比較一下兩種矩陣的中獎結果分析。

最重要的是你對選擇的號碼有多大信心，這取決於你選擇號碼的方法以及你對號碼的感覺。

五、旋轉矩陣的演算法

1．模擬退火Simulated Annealing演算法

模擬冷卻演算法是一種隨機搜索方法，它的主要特點是不用窮遍集合中每一種可能性就可以找到最優或幾乎最優的狀態。它是通過模擬一個分子系統的自然冷卻系統來做到這一點的。在每一種狀態，它隨機地選擇了一種相鄰的狀態，如這種相鄰的狀態有一個更低的成本，系統將會轉移到該狀態。如果這種相鄰的狀態有一個更高的成本，系統將可能會轉移到該狀態，也可能不會轉移到該狀態。轉移的概率依賴於現在的狀態的溫度參數（該值越高，轉移的概率越大）和兩個狀態之間的成本的差異（差異越大，轉移的概率越大）。溫度將會漸漸低下來，最終會達到均衡。模擬冷卻演算法常常用來嘗試發現離散數學中一些問題的幾乎最優的解。

2． 非連通的集合演算法來結合覆蓋設計

如果對某個v=v1+v2和所有的t1+t2=t,都有大小為N1的覆蓋設計（v1,k1,t1）和大小為N2的覆蓋設計(v2,k2,t2)存在，那麼將有大小為N=N1*N2的覆蓋設計存在。然而，可以用這種方法產生的旋轉矩陣數量很少，而且構造的過程也很複雜。很少的旋轉矩陣是用這種方法產生的。

3．貪婪演算法。

這種演算法產生了許多許多的旋轉矩陣。這種演算法的核心思想是：每個區組都儘可能少重複前面區組的數字，一直重複下去，直到你得到一個覆蓋設計。你可以用順序、逆序或灰色、隨機的順序來重複這個過程。或者可以用你所喜歡的設計。事實上，筆者起初的時候正是用這個方法來產生一些比較簡單的矩陣，但是這種演算法看起來容易，實際上卻十分繁瑣，如果不用計算機，即使是很簡單的矩陣，也要耗費無數的精力。而且，這種演算法只能保證可以產生旋轉矩陣，卻無法保證產生的旋轉矩陣一定是最優的。當參數很大時，用它產生的矩陣離最優的矩陣還差的很遠。

但是，可以用這種方法產生旋轉矩陣，然後利用其他的優化演算法對它再進一步優化，這樣可以產生比較優良的旋轉矩陣。

4．誘致演算法。

Greg Kuperberg是這種演算法的主要創立者和提倡者。

先利用一個巨大的參數為(V,K,t) 的旋轉矩陣 ，從V個點中按照某種順序或完全隨機的選出v個點，然後將他們用原來的長度為 K的區組隔斷，得到了每個區組個數不定的一個覆蓋。最後，將這個覆蓋進行如下的修補即可：對每一個長度為l的區組，將該區組替換成一個（l,k,t）的覆蓋設計。這是一種比較複雜的演算法，然而，確是迄今最好的演算法之一。

運用他可以產生優化程度比較高的矩陣。然而，運用這種演算法的一個很大的限制是，必須要有一個參數很大的旋轉矩陣和許許多多的參數比它小的矩陣。

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