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アクセス回数： - 人 今日： - 人 昨日： - 人 IC2Exp-828 全般 ▼サイト ┣828/トップ?(注意事項他) ┗828/凡例(記事の見方) ▼Modding ┣828/逆コンパイル ┗828/Forgeの利用 IC2Crop ▼攻略層 ▼機能層 ┣支柱 ┃┣828/Tick ┃┣828/環境値 ┃┣828/農薬値 ┃┣828/交配 ┃┣828/雑草繁殖 ┃┣828/行動 ┃┗828/成長 ┣植物種 ┃┣828/Tier? ┃┗828/交配関連値 ┣その他 ┃┗828/用具 ┗バグ ┣828/植物の無い支柱に対して除草農薬値を無視して雑草侵蝕が成功する現象 ┗828/雑草侵蝕が方角に依存するバグ ▼ソースコード層 ┗828/TileEntityCrop 編集 828/雛形 828/コードハイライト 旧記事 ▼サイト ┣トップページ ┣トップページ/本文 ┣逆コンパイル ┗メニュー Minecraft Forge ▼Minecraft ┣不透過ブロック ┣バニラパーティクル ┗チャット色 ▼Minecraft Forge ┗CoreMod ▼Modding ┣最初の足場 ┣次の足場 ┣Crop追加アドオンの作成方法 ┗CropCardクラスの仕様 ic2/646 ver 646～ ▼導入 ┗農業革命 ▼攻略 ┣種袋 ┣種分析機 ┣除草こて ┣交配レート ┗収穫量 ▼作物一覧（追加アドオン） ┣IC2? ┣GregTech? ┣MirageCrops ┗追加希望受付（暫定記事） ▼クリエイティブ ┗inDev ▼メタ ┣売名にCropのつくクラス ┃ ↓更新頻度高 ┗★IC2Exp更新履歴 最終更新：2015/4/15 ▼編集 ┗記事テンプレート ▼配布アドオン ┣MirageCrops ┗PluginCrops ▼バグ・不具合・現象 交配時にランダムな植物種がNGスポットに入るバグ 交配レートから作物種を選択するアルゴリズムに関するバグ 雑草もGrowth24ないと雑草属性状態にならないバグ 必然変異が発生しない現象 スタブ ic2/646/ ▼全般 ┣646の概要? ┗ic2/646/ ▼メタ ┣売名にCropのつくクラス ┣IC2Exp更新履歴 ┗ic2/646/ ▼IC2Crops攻略 ┣IC2Cropsとは? ┣基本戦略? ┃┣基礎知識? ┃┃┣支柱アイテム? ┃┃┣支柱ブロック? ┃┃┣種袋 ┃┃┣作物種? ┃┃┣作物? ┃┃┣治水? ┃┃┗耕土? ┃┣支柱を左クリック? ┃┃┣種袋採取? ┃┃┣破壊? ┃┃┗交配用支柱の撤去? ┃┣支柱を右クリック? ┃┃┣収穫? ┃┃┣手持ち用具の適用? ┃┃┣交配用支柱? ┃┃┣種植え付け? ┃┃┗ベースシード? ┃┣接触? ┃┃┣踏み荒らし? ┃┃┃┣疾走? ┃┃┃┗ジャンプ? ┃┃┗攻撃? ┃┣時間（CropTick）? ┃┃┣成長? ┃┃┣交配? ┃┃┣雑草侵食? ┃┃┣農薬値? ┃┃┗農薬値の自然減少? ┃┣環境? ┃┃┣日光? ┃┃┣通気? ┃┃┗バイオーム? ┃┣作物種パラメータ? ┃┃┣Tier? ┃┃┣交配用パラメータ? ┃┃┣環境値比重値? ┃┃┣必要成長経験値? ┃┃┣ic2/646/ ┃┣作物パラメータ? ┃┃┣GGR値? ┃┃┣ic2/646/ ┃┣支柱パラメータ? ┃┃┣環境値? ┃┃┣農薬値? ┃┃┣成長サイズ? ┃┃┣成長経験値? ┃┃┣dirty? ┃┃┣ticker? ┃┃┣ic2/646/ ┃┣作物種特性? ┃┃┣成長光量領域? ┃┃┣必然変異? ┃┃┣成長ブースト? ┃┃┣赤石小麦活性化? ┃┃┣耕土下ブロック? ┃┃┣疾走耐性? ┃┃┣雑草属性? ┃┃┗毒化? ┃┣種袋解析? ┃┗用具? ┃ ┣手持ち用具? ┃ ┗設置用具? ┗攻略? ┣テクニック? ┣レイアウト? ┣収穫効率? ┣種袋収穫率? ┣成長速度? ┣収穫物ドロップ数? ┣交配出現率? ┣雑草出現率? ┣雑草侵食率? ┗ハーベスター効率? ▼Crop作物種一覧 ★基本作物表? ┃┣★成長作物表? ┃┣★収穫作物表? ┃┗★交配作物表? ┣雑草? ┣小麦? ┣カボチャ? ┣ic2/646/ ┗ic2/646/ ▼その他のIC2Exp攻略 ▼サイト編集 ┗記事テンプレート ic2 ver ～517 ▼凡例 ┣植物が存在する ┗レシピ記法 ▼全体 ┣Crop農業 ┣GregTech ┗クリエイティブプリセット ▼基本概念 ┣支柱を右クリック ┃┣ベースシード ┃┣収穫 ┃┗遺伝子劣化 ┣支柱を左クリック ┃┗種袋採取 ┣接触 ┃┗踏み荒らし ┣Tick ┃┣CropTick ┃┣成長 ┃┣交配 ┃┗雑草発生 ┣破壊 ┣環境値 ┣農薬値 ┃┣保水用具 ┃┣肥沃用具 ┃┣除草用具 ┃┗農薬散布機 ┣保存と読み込み ┗作物種 ┣Crop作物列挙 ┣MirageCrops作物種 ┗他アドオン作物種 ▼IC2作物種（CropCard） ┣CropCardFlower ┃ ┣T0 雑草 ┣T1 小麦 カボチャ ┣T2 アシ スイカ ┃ジャガイモ 人参 ┃薔薇 タンポポ シアジンス ┃黒薔薇 チューリップ ┣T3 ヴェノミリア? カカオ? ┣T4 樹液アシ ┣T5 ネザーワート テラワート? ┃ホップ? ┣T6 赤石小麦 フェルー? ┣T7 コーヒー? ┗T8 オーレリア? ▼GregTech作物種 ┣T1 赤キノコ? 茶色キノコ? ┣T2 インディゴ? 亜麻? ┣T3 ┣T4 スパイダーニップ? ┣T5 コープスプラント? ティン? ┣T6 スライムプラント? ┃ミルクワート? エッグプラント? ┃ブレイズアシ? プラムビリア? ┃コッポン? コリウム? ┣T7 匠雑草? ミートローズ? ┃アルゼンチア? ┣T8 ウィザーアシ? ┃ティアースターク? ┣T9 オイルベリー? ┣T10 エンダーブルーム? ┣T11 ﾎﾞﾌﾞｽﾞﾔｰｱﾝｸﾙﾗﾝｸｽ? ┣T12 ダイヤアシ? ▼支柱ブロック ┣受光/発光 ┣赤石入出力 ┣BUD（更新イベント） ┣パラメータ? ┗インターフェース（ICropTile） ▼アイテム ┣支柱? ┣種袋? ┣解析用具? ┣デバッガ ┗ハーベスターGregTech ▼パラメータ ┣Tier値 ┣GGR値 ┣stat値 ┣環境値 ┣交配レート ┗マルチカルチャー ▼作物種特性 ┣耕土下ブロック ┣ネザーワート必然変異 ┣赤石小麦活性化 ┣スプリンティング耐性 ┗成長光量領域 ▼アドオン配布 ┗PluginCrops ┗ItemsDebuggerCrop バグ ■■■■ic2/Crop消滅時にサーバーがダウンするバグ ■■ic2/チャンク読み込み時にWeedEXの使用状況がリセットされるバグ ■■ic2/通気の判定が方角依存になるバグ ■■ic2/雑草が作物のない支柱に対しWeedEXを無視して繁殖する現象 ■■ic2/雑草の繁殖が方角に依存するバグ ■■ic2/交配時にstat値の距離によるレート増減が正しく行われていないバグ ■■ic2/耕土下ブロックの検索範囲が不可解な現象 ■ic2/水源がチャンクロード外に脱落することにより耕土が荒地化する問題 ■■ic2/種袋採取時にドロップ率が収穫後のサイズに依存するバグ ■■ic2/支柱ブロックに矢が刺さるとダウンする不具合 ■■ic2/樹液アシの成長が速すぎるバグ ■致命的 ■注意 ■有用 ■修正済み ■PluginCropsで対応済み forestry ▼全体 ┗forestry/沼の土・泥炭? バグ [注意]forestry/養蜂パイプのゲートや通過中のアイテムが消滅するバグ 編集 ▼テンプレート ┣砂場Atwiki ┗砂場 ▼テンプレート ┣バグ・現象・不具合テンプレート ┣雛形 ┗作物種雛型 更新履歴 RSS（記事新規作成） RSS（更新） 取得中です。 ここを編集
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. MOD解説 BuildCraft PipeAddons Additional Pipes LogisticsPipes Valve Pipe Safety Valve Transfer Pipes FactoryAddons ExtraTanks Liquid Metals MineChem2 QuarryPlus IndustrialCraft² Addons GregTech-Addon kuukai's Cross Converter Advanced Solar Panels ForestyForMinecraft RailCraft RedPower2 WorldItem Machine Control Portal Gun ThermalExpansion MultiPageChest Applied Energistics ComputerCraft Flan'sMod IronChest
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【バージョンの説明】 1.9x 1.9xに対応され、正式版としてリリースされているMOD。 1.9x 1.9xに対応されたが、開発版としてリリースされたMOD。 1.8x 1.8xに対応され、正式版としてリリースされているMOD。 1.7x 1.7xに対応され、正式版としてリリースされているMOD。 1.2.5 1.2.5に対応され、正式版としてリリースされているMOD。 【MOD名の色についての説明】 #### 安定しているMOD #### 開発版のMOD #### 重大なバグを抱えているMOD MOD名 前提MOD Wiki内解説ページ 種類 対応ver 更新状況 エネルギーの単位 IndustrialCraft²_lf 【MinecraftForge】 IndustrialCraft²_lf MOD解説 電気 1.6.4 更新停止。exのみ更新 EU IndustrialCraft²_experimental 【MinecraftForge】 IndustrialCraft²_experimental MOD解説 電気 1.8.9 更新早い EU GregTech Intergalactical【IndustrialCraft²アドオン】 【MinecraftForge】【IndustrialCraft²】 gregtech-addon MOD解説 工業の高見 1.7.10 更新早い 現実世界の単位 DartCraft【IndustrialCraft²アドオン】【Buildcraftアドオン】 【MinecraftForge】【IndustrialCraft²】【Buildcraft】 DartCraft MOD解説 工業+便利 1.6.4 MJ Buildcraft 【MinecraftForge】 Buildcraft MOD解説 採掘・動力 1.8.9 更新中。1.8.9betaがでている MJ ForestryForMinecraft 【MinecraftForge】 ForestryForMinecraft MOD解説 農業＋工業 1.7.10 更新中 MJ ProjectRed 【MinecraftForge】 ProjectRed MOD解説 赤石関係 1.7.10 最近不定期 -- Applied Energistics 【MinecraftForge】 Applied Energistics MOD解説 収納 1.6.4 更新停止。2に移行 -- Applied Energistics2 【MinecraftForge】 Applied Energistics2 MOD解説 収納 1.7.10 最近更新なし -- Neotech 【MinecraftForge】 Neotech MOD解説 工業・電気 1.9 更新中 -- IR3 【MinecraftForge】【MCEconomy2】 IR3 MOD解説 工業・農業 1.7.10 最近更新なし -- EnderIO 【MinecraftForge】 EnderIO MOD解説 工業・動力 1.7.10 早め
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「Industrial waste」 GM Sely 開催日時：2013年9月29日（日）21 00～ 推奨CP：150～200 推奨技能：強戦闘・強戦闘・強戦闘 あらすじ ※産業廃棄物（さんぎょうはいきぶつ）とは、廃棄物の処理及び清掃に関する法律では、次に掲げる廃棄物をいう（同法第2条第4項）。「産廃」（さんぱい）と略される。 1.事業活動に伴って生じた廃棄物のうち、燃え殻、汚泥、廃油、廃酸、廃アルカリ、廃プラスチック類その他政令で定める廃棄物 2.輸入された廃棄物（船舶及び航空機の航行に伴い生ずる廃棄物（政令で定めるものに限る。廃棄物処理法第15条の4の5第1項において「航行廃棄物」という。） 並びに本邦に入国する者が携帯する廃棄物（政令で定めるものに限る。同項において「携帯廃棄物」という。）を除く。） （wikipediaより引用） 取得経験点と報酬 やみおMVP! 20万円/10P 秋篠・明MVP! 20万円/10P 宍戸 玲緒 20万円/9P カルノ 20万円/9P 傀操・久月 20万円/9P GMP 8万5000円/9P
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収穫量 バージョン： industrialcraft-2-2.2.731-experimental 概要 y=chanceにおける、x=収穫個数に対するz=出現比。 収穫（旧収穫記事）に関する記事。収穫物が得られる量について言及する。 収穫物の量は、chance・dropCount・収穫物の量という3段階の計算により求まる。最終的な式はMaxima用のコードとして提供する。 アルゴリズム 収穫量を決定するアルゴリズムは、harvest_automatedに存在する。以下に、本記事で説明する各計算項目の名称を定義しながらアルゴリズムを載せる。 dropGainChanceに、1.03^Gainを乗算（Gain倍率）し、変数chanceに代入する。平均がchance、標準偏差が0.6827*chanceの正規分布を示す乱数を生成し、四捨五入したあと0未満なら0にした奴をdropCountに代入する。dropCountの数だけgetGainを呼び出して、戻り値をItemStack配列のretに代入する。 retの各要素に対して、nullでなければ(gain+1)/100の確率でスタックの個数を1増やす。（Gain補正） chanceの算出 chanceは、dropGainChanceにGain倍率をかけて導出する。 dropGainChanceの算出 これはCropCardのメソッドであるため、植物種によってまちまちである。 ただし、CropCardデフォルトの実装が決まっており、それは0.95のtier乗である。大多数の植物種はこれに従う。以下に対応表を載せる。 Tier 0.95^Tier Tier 0.95^Tier Tier 0.95^Tier Tier 0.95^Tier 0 1 16 0.440127 32 0.193711 48 0.085258 1 0.95 17 0.41812 33 0.184026 49 0.080995 2 0.9025 18 0.397214 34 0.174825 50 0.076945 3 0.857375 19 0.377354 35 0.166083 51 0.073098 4 0.814506 20 0.358486 36 0.157779 52 0.069443 5 0.773781 21 0.340562 37 0.14989 53 0.065971 6 0.735092 22 0.323534 38 0.142396 54 0.062672 7 0.698337 23 0.307357 39 0.135276 55 0.059539 8 0.66342 24 0.291989 40 0.128512 56 0.056562 9 0.630249 25 0.27739 41 0.122087 57 0.053734 10 0.598737 26 0.26352 42 0.115982 58 0.051047 11 0.5688 27 0.250344 43 0.110183 59 0.048495 12 0.54036 28 0.237827 44 0.104674 60 0.04607 13 0.513342 29 0.225936 45 0.09944 61 0.043766 14 0.487675 30 0.214639 46 0.094468 62 0.041578 15 0.463291 31 0.203907 47 0.089745 63 0.039499 Gain倍率 1.03のGain乗である。以下に対応表を載せる。 Gain 1.03^Gain Gain 1.03^Gain 0 1 16 1.604706 1 1.03 17 1.652848 2 1.0609 18 1.702433 3 1.092727 19 1.753506 4 1.125509 20 1.806111 5 1.159274 21 1.860295 6 1.194052 22 1.916103 7 1.229874 23 1.973587 8 1.26677 24 2.032794 9 1.304773 25 2.093778 10 1.343916 26 2.156591 11 1.384234 27 2.221289 12 1.425761 28 2.287928 13 1.468534 29 2.356566 14 1.51259 30 2.427262 15 1.557967 31 2.50008 dropCountの算出 期待値を得たいが、正規分布を標本化した上に負部分を0に切り捨てているためこれがまた面倒臭い。 普通の数式を出しても手作業で扱うのはだるいので、Maxima用の数式で説明する。 以下で出現する変数xは、確率に関する関数を数学的な観点で見るときの引数である。単位は、たいてい収穫の個数となる。 ライブラリ 密度関数や分布関数のためのdistribとCSV出力のためのnumericalioをロードしておく。 load( distrib );load( numericalio ); chanceの導出 chanceは、dropGainChance*1.03^gainで求められる。以下では、gainも考慮したこれをchanceと呼ぶことにする。 使用する分布関数の定義 Maximaで正規分布を積分しようとするとよく処理が終わらなくなったりするので、確率密度関数pdfの積分である累積分布関数cdfの引き算によって定積分を行う。 distribで用意されているcdf_normalは、第3引数の標準偏差が0だった時に問題がある。そこで、0だった時はxが期待値よりも大きいか小さいかで0か1を返すようにする。 cdf_normal2(x, m, s) =if s=0 then (if x-m 0 then 0 else 1) else cdf_normal(x, m, s); chance=0であるときに標準偏差は0となる。 分布関数 IC2.random.nextGaussian() * chance * 0.6827D + chanceの分布関数を考える。 nextGaussianは平均0・標準偏差1の正規分布となる乱数と定義されているが、これで出てきた奴に対して線形変換している。 この操作による確率密度関数への影響は、平均0・標準偏差1の正規分布に対して横にchance*0.6827倍に伸ばしたあと縦にchance*0.6827分の1に押しつぶし、そしてグラフ全体を右にchanceだけ移動させたものとなる。 下図を見ると、正規分布の平均にはchance、標準偏差にはchance*0.6827が対応することが分かる。 よって、分布関数は以下のようになる。 cdf_normal3(x, chance) =cdf_normal2(x, chance, chance * 0.6827); 平均0・標準偏差1の正規分布（ガウス分布） 平均1・標準偏差2の正規分布（ガウス分布） Math.roundの引数内部のものの確率密度関数。 実際の収穫量の確率密度関数は整数に丸める処理により離散値となる。 図５ 左図にchanceをかけて、視覚的に分かりやすくしたもの。 x=chanceとなるようなxが、最も高い確率で引き当てられる。 あるchanceにおいて、ある収穫個数を採る確率 収穫個数は離散的であるので、連続的であるcdf_normal3を収穫個数に対応する区間ごとに積分する。 定積分するべき確率密度関数の区間は、次のようになる。 収穫個数 乱数の範囲 0 [-∞, 0.5) 1 [0.5, 1.5) 2 [1.5, 2.5) n [n - 0.5, n + 0.5) これを、収穫個数が0の場合と1以上の場合に分けて N(count, chance) = cdf_normal3(count + 0.5, chance) - (if count = 0 then cdf_normal3(minf) else cdf_normal3(count - 0.5, chance)); としたいが、これだとcount=0の場合に∞を含むerfが計算できなくなるので、 N(count, chance) = cdf_normal3(count + 0.5, chance) - (if count = 0 then0 else cdf_normal3(count - 0.5, chance)); とする。 Nの値。plot3d(N(count, chance), [count, 0, 10], [chance, 0, 10]); 各chanceにおいて、全てのcountにおけるNの和。 起こり得る全ての現象の確率を足すと1となるアレを満たす。plot2d(sum(float(N(count, chance)), count, 0, 100), [chance, 0, 10]); chanceに対するcropCountの期待値のグラフ。plot2d(sum(float(N(count, chance) * count), count, 0, 100), [chance, 0, 1]); 左図のより大きな領域でのプロット。plot2d(sum(float(N(count, chance) * count), count, 0, 100), [chance, 0, 10]); 出力 これの行列を得たいが、そのためには配列にしないといけないらしい。なので配列を定義する。 A[i, j] =N(i-1, j-1);A2[i, j] =N(i-1, (j-1)/10); 行列および配列の添え字番号は1から始まるので、0以上で定義されるcountとchanceのために1を引いておく。また、chanceは連続値であるため、離散値でしか与えられない配列のためにchanceが1刻みのものと0.1刻みの物で2種類の配列を宣言しておく。 配列を行列にするには、genmatrixを使い、floatを使って式の具体的な値を出し、write_dataを使ってCSVとして出力する。 write_data(float(genmatrix(A, 41, 21)), c /tmp/maxima_grapf1.csv , csv);write_data(float(genmatrix(A2, 11, 21)), c /tmp/maxima_grapf2.csv , csv); maximaの行列からExcelに張り付けるにはどうやらこれくらいしかない？ まとめ 下の表を出すためのMaximaコード。 load( distrib );load( numericalio ); cdf_normal2(x, m, s) =if s=0 then (if x-m 0 then 0 else 1) else cdf_normal(x, m, s); cdf_normal3(x, chance) =cdf_normal2(x, chance, chance * 0.6827);N(count, chance) = cdf_normal3(count + 0.5, chance) - (if count = 0 then 0 else cdf_normal3(count - 0.5, chance)); A[i, j] =N(i-1, j-1); A2[i, j] =N(i-1, (j-1)/10); write_data(float(genmatrix(A, 41, 21)), c /tmp/maxima_grapf1.csv , csv); write_data(float(genmatrix(A2, 11, 21)), c /tmp/maxima_grapf2.csv , csv); dropCountの期待値 折角期待値の綺麗な関数が書けているので、これの関数を出したい。 というわけで以下の命令により出すと、もう一つ下のようなどーん！とした代物が出てくる。この例では0から10までで止めてあるので実際にはこれは無限に続く。 kitaiti(chance, limit) =sum(N(count, chance) * count, count, 0, limit)$ ratsimp(kitaiti(chance,10)); ↓ 10*cdf_normal(21/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(19/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(17/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(15/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(13/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(11/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(9/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(7/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(5/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(3/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(1/2,chance,(6827*chance)/10000) 漸近線 ということで、この期待値の漸近線を近似してみる。 float((kitaiti(20.01, 1000) - kitaiti(20, 1000)) * 100); 傾きは大体1.021691099852673であると分かった。次に、傾きを20倍にした奴をchance=20の期待値から引く。 float(kitaiti(20, 1000)) - 20 * 1.021691099852673; -8.323436869588363*10^-4となり、ほぼ0なので、期待値は+∞においてchanceに比例しそうである。 chance 2における近似式 期待値からchanceの1.02169…倍を引いたもののグラフを下図に示す。 期待値からchanceの1.02169…倍を引いたものplot2d(kitaiti(chance, 100) - chance*1.021691099852673, [chance, 0, 10]); 左図の0～2におけるプロット。 まあ0.005個くらいの誤差ならよくね？と言うことで、chance=2以上は、以下の式で期待値を近似してよさそうである。 dropCountの期待値 = chance * 1.0217 （chance≧2） chance→∞における考察（追記） 図５を見ると、chanceが正の無限大に発散するとき、x=0の値は何かに漸近する。この図はchanceがかけられているので、実際には、x=0となる確率密度関数の値はchanceに反比例するといえる。 このことから、前項の係数をもっと正確に求められないだろうか。 dropCountが0となる確率は、float(cdf_normal3(0.5, chance));で表され、chance→∞におけるそれはfloat(cdf_normal3(0.5, 1e100));と近似できる。 また、float(cdf_normal3(0.5, 1e100) - cdf_normal3(0, 1e100));が≒0となるので、chance→∞において、dropCountが0となる確率は、分布関数のx=0の値と等しい。その値は、約0.07149153566887989である。 これは、chanceをどんなに上げても、およそ7.15%の確率で何も出ないことを示す。 正規分布の期待値は与えた平均と等しいが、今回の分布では、0以下の部分を0に切り上げている。これがどのように期待値に影響するのだろうか。 そのために、まず正規分布をとる乱数がある区間以外だった場合は0とみなしたときの期待値を考える。それには、確率密度関数にxをかけたものをその区間で積分すればよい。 kitaiti_normal(min, max, m, s) =(integrate(pdf_normal(x, m, s) * x, x, min, max)); kitaiti_normal3(min, max, chance) =kitaiti_normal(min, max, chance, 0.6827 * chance); 以下はpdf_normalの引数にそのまま定数を入れるとなんかmaximaが謎に固まるので、引数を表に出してみたバージョン。 kitaiti_normal(min, max, m, s) =(integrate(pdf_normal((x - m) / s, 0, 1) / s * x, x, min, max)); そして、chance→∞における、0から∞までの期待値をchanceで割ったものを求めると、 float(kitaiti_normal3(0, inf, 1e+5) / 1e+5); 1.021670300193958という結果が出た。5桁に丸めると、前項での値と等しくなるので、前項の値をそのまま使ってよさそうである。 chance 2における近似式 下の表によれば、chance 2ではdropCountが6個を超える場合は考慮しなくてもよさそうである。そこで、次の式を近似式とする。 6*cdf_normal(13/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(11/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(9/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(7/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(5/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(3/2,chance,(6827*chance)/10000) -cdf_normal(1/2,chance,(6827*chance)/10000) 最終的な近似式 これらを合わせると、最終的に次のようになる。 kitaiti2(chance) =if chance 2 then kitaiti(chance, 6) else chance*1.0217; この関数のグラフを次に示す。 近似した期待値のグラフ。中央を境にして2つの関数が分かれる。plot2d(kitaiti2(chance), [chance, 0, 4]); まとめ 以下の式をMaximaに入力すると、kitaiti2(chance);という呼び出しでchanceごとの期待値が分かる。誤差はchance 2では±0.005未満、chance 2では±0.001倍未満のはず。 load( distrib ); cdf_normal2(x, m, s) =if s=0 then (if x-m 0 then 0 else 1) else cdf_normal(x, m, s); cdf_normal3(x, chance) =cdf_normal2(x, chance, chance * 0.6827);N(count, chance) = cdf_normal3(count + 0.5, chance) - (if count = 0 then 0 else cdf_normal3(count - 0.5, chance)); kitaiti(chance, limit) =sum(N(count, chance) * count, count, 0, limit); kitaiti2(chance) =if chance 2 then kitaiti(chance, 6) else chance*1.0217; dropCountの数値 以下にchanceごとの、各収穫量の発生確率の表を載せる。基本的に一番上の表だけ見ればよいだろう。一番上の表だけ、縦軸にchanceがきて横軸に個数が来ている点に注意。 青いレコードはchance=0のグラフで、隣の赤いレコードはchance=1のグラフ。レコード内では右上に行くほど1刻みで収穫量が下がり、端は0となる。高さはそのchanceにおいて、その収穫量となる確率を表す。 青いレコードは収穫量=0のグラフで、隣の赤いレコードは収穫量=1のグラフ。レコード内では右上に行くほど0.1刻みでchanceが下がり、端は0となる。 高さはそのchanceにおいて、その収穫量となる確率を表す。 chance=0～2、0.1刻み 見方： 先にchanceを算出し、0.6であった場合、表中の青い行に注目する。このとき、dropCountはおよそ4割で0、およそ6割で1、1.4%の確率で2、無視できる確率で3以上となる。 ﾁｬ＼個 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2 0.9860 0.0140 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3 0.8356 0.1644 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4 0.6429 0.3571 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5 0.5000 0.4983 0.0017 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6 0.4036 0.5824 0.0140 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.7 0.3378 0.6151 0.0470 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.8 0.2914 0.6086 0.0991 0.0009 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9 0.2575 0.5781 0.1598 0.0046 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1 0.2320 0.5361 0.2180 0.0139 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 1.1 0.2122 0.4907 0.2660 0.0304 0.0007 0.0000 0.0000 0.0000 1.2 0.1964 0.4465 0.3008 0.0538 0.0025 0.0000 0.0000 0.0000 1.3 0.1837 0.4055 0.3227 0.0816 0.0064 0.0002 0.0000 0.0000 1.4 0.1732 0.3685 0.3334 0.1109 0.0134 0.0006 0.0000 0.0000 1.5 0.1644 0.3356 0.3356 0.1390 0.0237 0.0017 0.0000 0.0000 1.6 0.1570 0.3066 0.3315 0.1640 0.0370 0.0038 0.0002 0.0000 1.7 0.1506 0.2810 0.3231 0.1849 0.0525 0.0074 0.0005 0.0000 1.8 0.1451 0.2585 0.3120 0.2012 0.0693 0.0127 0.0012 0.0001 1.9 0.1402 0.2387 0.2993 0.2131 0.0862 0.0198 0.0026 0.0002 2 0.1360 0.2211 0.2858 0.2211 0.1024 0.0284 0.0047 0.0005 chance=0～10、1刻み 個＼ﾁｬ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 1.0000 0.2320 0.1360 0.1111 0.1000 0.0937 0.0897 0.0869 0.0848 0.0833 0.0820 1 0.0000 0.5361 0.2211 0.1209 0.0800 0.0589 0.0463 0.0380 0.0322 0.0278 0.0245 2 0.0000 0.2180 0.2858 0.1716 0.1114 0.0794 0.0605 0.0483 0.0400 0.0339 0.0294 3 0.0000 0.0139 0.2211 0.1929 0.1360 0.0982 0.0744 0.0588 0.0480 0.0403 0.0345 4 0.0000 0.0001 0.1024 0.1716 0.1453 0.1116 0.0863 0.0685 0.0558 0.0466 0.0397 5 0.0000 0.0000 0.0284 0.1209 0.1360 0.1165 0.0943 0.0764 0.0628 0.0525 0.0447 6 0.0000 0.0000 0.0047 0.0674 0.1114 0.1116 0.0972 0.0815 0.0682 0.0576 0.0492 7 0.0000 0.0000 0.0005 0.0297 0.0800 0.0982 0.0943 0.0833 0.0717 0.0615 0.0530 8 0.0000 0.0000 0.0000 0.0104 0.0503 0.0794 0.0863 0.0815 0.0729 0.0640 0.0559 9 0.0000 0.0000 0.0000 0.0029 0.0277 0.0589 0.0744 0.0764 0.0717 0.0649 0.0578 10 0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.0134 0.0401 0.0605 0.0685 0.0682 0.0640 0.0584 11 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0056 0.0251 0.0463 0.0588 0.0628 0.0615 0.0578 12 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0021 0.0144 0.0334 0.0483 0.0558 0.0576 0.0559 13 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0007 0.0076 0.0227 0.0380 0.0480 0.0525 0.0530 14 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0037 0.0146 0.0286 0.0400 0.0466 0.0492 15 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0088 0.0206 0.0322 0.0403 0.0447 16 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0007 0.0050 0.0142 0.0250 0.0339 0.0397 17 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0027 0.0094 0.0188 0.0278 0.0345 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0014 0.0059 0.0137 0.0222 0.0294 19 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.0036 0.0097 0.0173 0.0245 20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0021 0.0066 0.0131 0.0200 21 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0012 0.0043 0.0097 0.0160 22 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.0028 0.0070 0.0125 23 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0017 0.0049 0.0096 24 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0010 0.0033 0.0072 25 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0006 0.0022 0.0052 26 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0014 0.0038 27 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0009 0.0026 28 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0005 0.0018 29 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0012 30 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0008 31 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0005 32 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0003 33 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 34 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 35 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 chance=10～20、1刻み 個＼ﾁｬ 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 0.0810 0.0802 0.0795 0.0789 0.0784 0.0779 0.0776 0.0772 0.0769 0.0766 1 0.0219 0.0198 0.0180 0.0166 0.0153 0.0142 0.0133 0.0125 0.0117 0.0111 2 0.0259 0.0231 0.0209 0.0190 0.0174 0.0161 0.0149 0.0139 0.0130 0.0123 3 0.0301 0.0266 0.0238 0.0215 0.0196 0.0180 0.0166 0.0154 0.0144 0.0135 4 0.0344 0.0302 0.0269 0.0241 0.0219 0.0200 0.0184 0.0170 0.0158 0.0147 5 0.0386 0.0338 0.0299 0.0268 0.0242 0.0220 0.0201 0.0186 0.0172 0.0160 6 0.0425 0.0372 0.0329 0.0294 0.0265 0.0240 0.0219 0.0202 0.0186 0.0173 7 0.0461 0.0404 0.0358 0.0319 0.0287 0.0260 0.0237 0.0217 0.0200 0.0186 8 0.0490 0.0432 0.0383 0.0343 0.0308 0.0279 0.0254 0.0233 0.0215 0.0199 9 0.0512 0.0455 0.0406 0.0364 0.0328 0.0297 0.0271 0.0248 0.0228 0.0211 10 0.0526 0.0472 0.0424 0.0382 0.0346 0.0314 0.0287 0.0263 0.0242 0.0223 11 0.0531 0.0483 0.0438 0.0397 0.0361 0.0329 0.0301 0.0276 0.0254 0.0235 12 0.0526 0.0487 0.0446 0.0408 0.0373 0.0341 0.0313 0.0288 0.0266 0.0246 13 0.0512 0.0483 0.0449 0.0415 0.0382 0.0352 0.0324 0.0299 0.0276 0.0256 14 0.0490 0.0472 0.0446 0.0417 0.0388 0.0359 0.0332 0.0308 0.0285 0.0265 15 0.0461 0.0455 0.0438 0.0415 0.0389 0.0364 0.0339 0.0315 0.0293 0.0273 16 0.0425 0.0432 0.0424 0.0408 0.0388 0.0365 0.0342 0.0320 0.0299 0.0280 17 0.0386 0.0404 0.0406 0.0397 0.0382 0.0364 0.0344 0.0323 0.0304 0.0285 18 0.0344 0.0372 0.0383 0.0382 0.0373 0.0359 0.0342 0.0325 0.0307 0.0289 19 0.0301 0.0338 0.0358 0.0364 0.0361 0.0352 0.0339 0.0323 0.0307 0.0291 20 0.0259 0.0302 0.0329 0.0343 0.0346 0.0341 0.0332 0.0320 0.0307 0.0292 21 0.0219 0.0266 0.0299 0.0319 0.0328 0.0329 0.0324 0.0315 0.0304 0.0291 22 0.0182 0.0231 0.0269 0.0294 0.0308 0.0314 0.0313 0.0308 0.0299 0.0289 23 0.0148 0.0198 0.0238 0.0268 0.0287 0.0297 0.0301 0.0299 0.0293 0.0285 24 0.0119 0.0167 0.0209 0.0241 0.0265 0.0279 0.0287 0.0288 0.0285 0.0280 25 0.0094 0.0138 0.0180 0.0215 0.0242 0.0260 0.0271 0.0276 0.0276 0.0273 26 0.0072 0.0113 0.0154 0.0190 0.0219 0.0240 0.0254 0.0263 0.0266 0.0265 27 0.0055 0.0091 0.0130 0.0166 0.0196 0.0220 0.0237 0.0248 0.0254 0.0256 28 0.0041 0.0072 0.0108 0.0143 0.0174 0.0200 0.0219 0.0233 0.0242 0.0246 29 0.0030 0.0057 0.0089 0.0122 0.0153 0.0180 0.0201 0.0217 0.0228 0.0235 30 0.0022 0.0044 0.0072 0.0103 0.0133 0.0161 0.0184 0.0202 0.0215 0.0223 31 0.0015 0.0033 0.0058 0.0086 0.0115 0.0142 0.0166 0.0186 0.0200 0.0211 32 0.0011 0.0025 0.0046 0.0071 0.0098 0.0125 0.0149 0.0170 0.0186 0.0199 33 0.0007 0.0018 0.0036 0.0058 0.0083 0.0109 0.0133 0.0154 0.0172 0.0186 34 0.0005 0.0013 0.0027 0.0047 0.0070 0.0094 0.0118 0.0139 0.0158 0.0173 35 0.0003 0.0010 0.0021 0.0037 0.0058 0.0081 0.0103 0.0125 0.0144 0.0160 36 0.0002 0.0007 0.0016 0.0030 0.0048 0.0068 0.0090 0.0111 0.0130 0.0147 37 0.0001 0.0005 0.0012 0.0023 0.0039 0.0058 0.0078 0.0098 0.0117 0.0135 38 0.0001 0.0003 0.0009 0.0018 0.0031 0.0048 0.0067 0.0086 0.0105 0.0123 39 0.0001 0.0002 0.0006 0.0014 0.0025 0.0040 0.0057 0.0075 0.0094 0.0111 40 0.0000 0.0001 0.0004 0.0010 0.0020 0.0033 0.0048 0.0065 0.0083 0.0100 Gain補正 dropCountまで計算し、これが個数かと思ったら大間違いである。最後の刺客、Gain補正がある。 dropCountはスタックされたアイテムを表すItemStackの個数であり、各ItemStackのスタックの合計ではない。よって、スタックされた状態のアイテムが植物種から提供されれば、実際の収穫量はdropCountのそれ倍になる。 しかし、実際にはここにGain補正が加わりそれよりも個数が増える。Gain補正は、各ItemStackのスタックサイズを、(Gain+1)/100の確率で1個上昇させるというものである。 これらを考慮すると、最終的に得られる収穫物の量は次式で表される。 収穫物の量 = dropCount * (各ItemStackのスタックサイズ + (Gain + 1) / 100) まとめ 以下のコードをMaximaに入力すると、一番下の行により右クリックしたときに出る収穫物のアイテムの量の期待値が出る。上側4つは、自由に変更してよい。 tier 5; dropGainChance 0.95^tier; gain 31; stackSize 1; load( distrib );cdf_normal2(x, m, s) =if s=0 then (if x-m 0 then 0 else 1) else cdf_normal(x, m, s); cdf_normal3(x, chance) =cdf_normal2(x, chance, chance * 0.6827);N(count, chance) = cdf_normal3(count + 0.5, chance) - (if count = 0 then 0 else cdf_normal3(count - 0.5, chance)); kitaiti(chance, limit) =sum(N(count, chance) * count, count, 0, limit);kitaiti2(chance) =if chance 2 then kitaiti(chance, 6) else chance*1.0217; float(kitaiti2(dropGainChance * 1.03^gain) * (stackSize + (gain + 1)/100)); 例 dropGainChanceをオーバーライドしていない植物種の収穫量の表を載せる。 Tier Gain StackSize 期待値 12 0 1 0.5536848034091179 12 31 1 1.814122778769537 8 0 1 0.680006781725364 8 31 1 2.230275899915201 4 0 1 0.8324585874431774 4 31 1 2.746285675212498 1 0 1 0.9724170486670886 1 31 1 3.203132439378916
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ストーリーの翻訳＞2.INDUSTRIAL REVOLUTION ブリーフィング INDUSTRIAL REVOLUTION ブリーフィング THE EDF HAS CONFISCATED EVERY WALKER IN DUST.THE MINERS HAVE TURNED TO US FOR HELP,SO WE RE GONNA GET THOSE WALKERS BACK.HERE S YOUR OBJECTIVE, MASON.BREAK INTO THIS SITE, STEAL THE WALKER, AND GET IT TO OUR TRUCK.DON T LET THE MINERS DOWN.WITH THEIR SUPPORT, WE CAN LIBERATE THIS SECTOR. EDFは、DUST地区にあった全てのWALKERを押収した。鉱夫たちは我々に助けを求めてきた。このWALKERを取り戻すのが今回の作戦だ。お前がするべきことはこれだ、MASON。ここの場所に侵入し、WALKERを奪取後、我々のトラックまで持ってきて欲しい。鉱夫達をがっかりさせるなよ。彼らの助けがあって初めて、我々はこの地区を解放できるのだからな。 INDUSTRIAL REVOLUTION KEPLER：MASON, CHECK YOUR MAP. WHILE YOU GET THE WALKER, I LL BRING THE TRUCK AROUND. MASON, マップを確認しろ。お前がWALKERを奪取しに言っている間に、トラックを持ってくるからな。 （銃撃戦中に） KEPLER：ARE YOU THERE YET? まだ着かないのか？ MASON：KIND OF BUSY HERE. 今忙しいんだ！ （WALER奪取後） MASON：GOT THE WALKER. WHERE ARE YOU? WALKERを入手した。どこにいる？ KEPLER：TRANSMITTING COOADINATES NOW. CHECK YOUR MAP. 今、座標を送っている。マップを見てくれ。 KEPLER：LET S GO! WE NEED THAT WALKER! 行くぞ！ そのWALKERが必要なんだからな！ KEPLER：THERE YOU ARE. NOW LOAD THAT THING ON THE BACK OF MY TRUCK. 来たな。さぁ、そいつをトラックの荷台に乗せるんだ。 KEPLER：WE RE MEETING UP WITH SOME FRIENDS DOWN THE ROAD. HOLD OFF THE ENEMY TILL WE GET THERE. この先で、仲間と合流する。着くまで、敵を喰い止めてくれ。 KEPLER：KEEP IT COMING! 撃ち続けろ！ KEPLER：HELL, MASON! WHAT S GOING ON BACK THERE! おい、MASON！ 後ろは大丈夫なのか！？ MASON：DON T WORRY ABOUT ME. YOU JUST DRIVE. 俺なら大丈夫だ。運転に集中しろ。 KEPLER：DAMN, THEY RE RIPPING US A NEW ONE! クソッ、連中奪い返すつもりだ！ KEPLER：DIDN T YOUR MAMA TEACH YOU HOW TO SHOOT! お前のママは、銃の撃ち方を教えてくれなかったのか！？ MASON：LEAVE MY MAMA OUT OF THIS. ママはほっといてくれ。 KEPLER：RIGHT WHERE IT COUNTS! 命中だ！ RED9：RED7, THIS IS RED9. YOU GOT THE WALKER? RED7, こちらRED9。WALKERは入手できた？ KEPLER：YUP. AND WE BROUGHT SOME FRIENDS ALONG. ああ、ついでに愉快なお友達も一緒だ。 RED9：SORRY, YOUR FRIENDS CAN T COME. WE RE BLOWING THE BRIDGE. それは残念ね、お友達はご一緒できないわ。橋を爆破するもの。 KEPLER：YOU MIND WAITHING TILL WE GET ACROSS? 今にも落としたくて、ウズウズしてるんじゃないか？俺達が渡り終えるまで、ちゃんと待っててくれよ？ KEPLER：THAT ALL YOU GOT? （笑い声）ホラ、かかってこいよ！ （橋を爆破後） KEPLER：NICE WORK, MASON! WE VE GOT A FINE PIECE OF HARDWARE NOW. 良くやった、MASON！ 上等のブツが手に入ったぞ。
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鉱石(原石)一覧 鉱石名 生成される標高 追加されるMOD 備考 石炭鉱石 Y=63～1 Minecraft 鉄鉱石 Y=63～1 Minecraft 金鉱石 Y=31～1 Minecraft ダイヤモンド鉱石 Y=15～1 Minecraft レッドストーン鉱石 Y=15～1 Minecraft ラピスラズリ鉱石 Y=30～1 Minecraft エメラルド鉱石 Y=31～4 Minecraft 山岳系バイオームにのみ生成 ネザークォーツ鉱石 Y=117～7 Minecraft ネザーにのみに生成 ヴィンテウム鉱石 Y＝45～10 ArsMagica 2 カイメライト鉱石 Y＝60～10 ArsMagica 2 ブルートパーズ鉱石 Y＝120～5 ArsMagica 2 サンストーン鉱石 ArsMagica 2 ネザーにも生成される ムーンストーン ArsMagica 2 隕石で落ちてくる ルビー鉱石 Y＝53～1 RedPower2･Project RED･BluePower サファイア鉱石 Y＝53～1 RedPower2･Project RED･BluePower グリーンサファイア鉱石(旧エメラルド鉱石) Y＝53～1 RedPower2･Project RED･BluePower 銅鉱石 Y＝68～1 RedPower2･Project RED･BluePower 錫鉱石 Y＝53～1 RedPower2･Project RED･BluePower 銀鉱石 Y＝31～1 RedPower2･Project RED･BluePower ニコライト鉱石 Y＝20～1 RedPower2･Project RED･BluePower タングステン鉱石 Y＝20～1 RedPower2･Project RED･BluePower アパタイト鉱石(燐灰石の鉱石) Y＝120～56 ForestryForMinecraft 銅鉱石 IndustrialCraft²･IndustrialCraft²_experimental スズ鉱石 IndustrialCraft²･IndustrialCraft²_experimental ウラニウム鉱石 IndustrialCraft²･IndustrialCraft²_experimental 鉛鉱石 IndustrialCraft²_experimental チタン鉱石 鉱石(金属･宝石など) 名称 原石 ブロック圧縮 追加されるMOD 備考 石炭 石炭鉱石 可能 Minecraft 鉄インゴット 鉄鉱石 可能 Minecraft 金インゴット 金鉱石 可能 Minecraft 金塊にもなる ダイヤモンド ダイヤモンド鉱石 可能 Minecraft レッドストーンパウダー レッドストーン鉱石 可能 Minecraft ラピスラズリ ラピスラズリ鉱石 可能 Minecraft エメラルド エメラルド鉱石 可能 Minecraft ネザー水晶 ネザークォーツ鉱石 可能 Minecraft
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Buildcraft A3.4.3 BC Additinail Object 1.0.1.88 CoFHCore 1.4.7.3 Craftguide 1.6.5.12 CustomMobSpawner 1.11 Mo Creatures 4.5.1 extrabees 1.5.0.2 ExtrabiomeXL 3.9.0 Forestory for Minecraft A 2.0.0.10 IndustrialCraft2 1.115.213-lf ItemCraftingRecipeDisabler 1.4.6a Logisticpipes 0.7.0.86 Advanced Solor Panels 3.3.2 Railcraft 6.15.3.0 Thaumcraft3.0.3 thaumicbees 1.4.0a thermalExpansion 2.2.2.2 TwilightForest 1.15.2 推奨Client Mods ingameinfo Rei s minimap SpawnChecker 検討中Mods 斜面ブロックMOD FossilandArcheologyRevival JammyFurnitureMod
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Minecraftサーバ始めました。 サーバアドレス：siromitu26.tk サーバアプリケーションVer：forge-1.7.10-10.13.2.1277 導入済みMod： Better Records 1.1.9 BuildCraft 6.2.6 Dynamic Liquid Tanks 1.1.03 IndustrialCraft2 2.2.658-experimental Rotten Flesh Hardcore 1.7.10 Backpack 2.0.1 竹mod Universal 2.6.8.3 Lantern mod 1.47 Yarr Cute Mob Models - Remake 1.0.9 ホワイトリスト制で現在7名登録済みです。
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EquivalentExchange2 ver.1.4.6.5 錬金術の要素を追加 IndustrialCraft2 ver.1.97 科学の要素を追加 LittleMaidMob ver.0.5.5r2 Mobにメイドを追加 MoCreatures ver.3.6.2 Mob追加 RailCraft ver5.4.7 鉄道に追加要素を追加 RedPower2 ver.2.0p5b2 1/4ブロックなどの追加