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The Verge
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将帕累托数学原理应用于《马里奥卡丁车8》
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原文英文，约300词，阅读约需2分钟。
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内容提要
数据科学家Antoine Mayerowitz应用了意大利经济学家Vilfredo Pareto的原则，通过数据可视化找出了《马里奥卡丁车8》中速度和加速度最佳的角色和车辆组合。他使用Pareto前沿原理，将可能的选择缩小到了25,704个。根据速度和加速度，最佳的角色是Bowser和Wario，最佳的车辆组合是Peach在Teddy Buggy上，使用roller tires和Cloud Glider。
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关键要点
- 数据科学家Antoine Mayerowitz应用了意大利经济学家Vilfredo Pareto的原则来优化《马里奥卡丁车8》的角色和车辆组合。
- 通过Pareto前沿原理，Mayerowitz将703,560个可能的选择缩小到25,704个。
- 根据速度和加速度，最佳角色是Bowser和Wario，Cat Peach位于Pareto前沿的中间。
- 车辆组合方面，有约585种卡丁车、轮胎和滑翔机的组合，最终缩小到14个选择。
- 如果优先考虑速度和加速度，最佳组合是Peach在Teddy Buggy上，使用roller tires和Cloud Glider。
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延伸问答
如何使用帕累托原理优化《马里奥卡丁车8》的角色和车辆组合？
数据科学家Antoine Mayerowitz应用帕累托前沿原理，将703,560个选择缩小到25,704个，从而找到最佳组合。
在《马里奥卡丁车8》中，哪些角色的速度和加速度最佳？
最佳角色是Bowser和Wario，Cat Peach位于Pareto前沿的中间。
《马里奥卡丁车8》中最佳的车辆组合是什么？
最佳组合是Peach在Teddy Buggy上，使用roller tires和Cloud Glider。
Mayerowitz是如何缩小选择范围的？
他通过数据可视化和帕累托前沿原理，将可能的选择从703,560个缩小到25,704个。
在车辆组合中，有多少种选择被考虑？
车辆组合方面，有约585种卡丁车、轮胎和滑翔机的组合，最终缩小到14个选择。
为什么选择速度和加速度作为优化的重点？
速度和加速度是影响比赛结果的关键因素，Mayerowitz优先考虑这两个因素来找到最佳组合。
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