In-diepte Ondersoek na Gauss-verspreidings, Monte Carlo-simulasie, en Vertrouensintervalle
Tradisionele ballistiese sakrekenaars behandel koeël-trajekte as deterministies: hulle bereken 'n enkele impakpunt en aanvaar dat dit is waar die skoot sal land. Kans vir Impak (POH) vervang dit met 'n stogastiese model wat 10,000 Monte Carlo-iterasies gebruik om 'n tweedimensionele fout-ellips op die teiken te karteer.
Elke presisie-jagter moet vra: Hoe waarskynlik is ek om die vitale organe van hierdie dier op hierdie afstand te tref, gegewe my geweer se akkuraatheid en die teikengrootte?
Geweer-verspreiding volg 'n normale (Gauss) verspreiding as gevolg van die Sentrale Limietstelling wat inwerk op onafhanklike foutbronne soos loper-harmonieke, ammunisie-inkonstante, en mikro-windvariasies. ONESHOT modelleer dit in twee dimensies met 'n waarskynlikheidsdigtheidsfunksie gedefinieer deur horisontale en vertikale standaardafwykings (σ).
f(x,y) = (1 / (2πσₓσᵧ)) * exp(-((x-μₓ)² / (2σₓ²) + (y-μᵧ)² / (2σᵧ²)))
Die Monte Carlo-metode los die impakwaarskynlikheids-integraal numeries op deur 10,000 ewekansige skootmonsters uit die geweer se Gauss-verspreiding te genereer. Deur treffers teen die teikenarea te tel, beraam die enjin POH met 'n 1% presisie-drumpel en bereken 'n 95% vertrouensinterval vir die resultaat.
CI = 1.96 * √(POH * (1 - POH) / N)
Simuleer 1,000 skote op 'n teiken deur gebruik te maak van Gauss-verspreiding. Pas die geweer se presisie (σ) en teikengrootte aan om te sien hoe die Kans vir Impak verander.