数字選びに時間がかかる
毎回どの数字を選べばいいか迷って、決めるだけで30分以上...
Numbers4 AI予想
Do you have any problem?
ナンバーズ4でこんなお悩みありませんか？
過去データの分析が大変
統計を調べるのは面倒だし、何を基準に選べばいいかわからない...
感覚だけで選んでいる
いつも勘に頼って数字を選んでしまい、根拠がない...
Numbers4 AI予想
高度な数学的手法があなたの代わりに最適解を計算
複雑な統計計算を
3秒で完了
あなたが何時間もかけて行う分析作業を、AIが瞬時に実行。 ベイジアン統計、機械学習、フーリエ解析など、最先端の数学的手法を組み合わせた予想システムです。
過去100回分のデータを全自動解析
4つの独自アルゴリズムで多角的予想
統計的根拠に基づいた数字選択
Service
01 ベイジアン・マルコフ・チェーン解析
確率状態空間における遷移パターンの量子レベル解析
前回の当選番号から「次に来やすい数字」を高度な確率論で計算。単純な出現頻度ではなく、数字間の遷移パターンを量子力学的手法で解析します。
P(X_{n+1}|X_n) = ∫ P(X_{n+1}|θ)P(θ|X_n)dθ
02 多次元クロス・コリレーション・マトリックス
4次元空間における非線形相関係数の特異値分解
千の位、百の位、十の位、一の位の相関関係を多次元ベクトル空間で解析。人間では発見できない複雑な数字の組み合わせパターンをAIが発見します。
R_{xy}(τ) = E[(X_t - μ_x)(Y_{t+τ} - μ_y)]
03 フーリエ変換パターン・レコグニション
周波数領域でのパターン抽出と逆変換による予測
当選番号を周波数領域に変換し、時系列では見えない周期的パターンを発見。数学の最高峰であるフーリエ解析により、未来の数字を予測します。
F(ω) = ∫_{-∞}^{∞} f(t)e^{-iωt}dt
04 深層学習ニューラルネットワーク統合解析
多層パーセプトロンによる非線形回帰とアンサンブル学習
3つの分析結果をニューラルネットワークで統合し、最終的な予想数字を生成。人工知能が人間の直感を超えた最適解を導き出します。
y = σ(W_n ∘ σ(W_{n-1} ∘ ... ∘ σ(W_1x + b_1) + b_{n-1}) + b_n)
100回の過去が示す、1回の未来
100
過去データを分析
4
独自アルゴリズム
15
予想数字を提示