カテゴリー「TRAVELLER」の4件の記事

2007年8月 5日

Big Announcement About Traveller

Marc Miller からメールが来たよ!

We're sending this to you because you have bought various GDW and Traveller from us in the past year or two.

Classic Traveller CD-ROM を海外通販で買ったので来たのだな。

というわけで、Mongoose Publishing から Traveller の色々が出る事になったらしいです。

The first licensed setting to be produced using the Traveller rules set (and available in early 2008) will be Starship Troopers, a welcome return to bug-blasting action across the galaxy! Hot on its heels will be Strontium Dogs, based on the hit 2000AD comic strip. After that, who knows. . ?

トラベラー版の『宇宙の戦士』とな? なんか死にまくりそう。 Mongoose から出しているコミック版(ISBN 1-904854-53-2)をベースのものみたいだけれどもそこらへんはどうなるのだろうか。

マーク・ミラー氏は Traveller シリーズのような RPG だけでなく日露戦争を題材にしたウォーゲーム作ったりもしてるんですよね。Traveller でもインペリウムとかのウォーゲームにはそのエッセンスが入っている感じだし。Traveller シリーズは良くも悪くも現実での軍事を分かっている作者の作品という気がする。

関連作品・記事

2007年5月22日

Spinward Marches 宙域白書

先の統計公式背景世界スピンワード・マーチ宙域のデータで取ってみました。FFE から通販で買った PDF CD-ROMClassic Traveller Supplement 3 The Spinward Marches からのデータに準拠しています。(しかしこの PDF のデータ、機械的にスキャンしたのをそのまま入れているらしく、コピペすると B8 とか 6 とか 13 とかに化けていて難渋させられました。こういうのが商品として成り立つのだから USA は平和だなぁ)

スピンワード・マーチ宙域のデータを見ると、そこでは人口0 ならば政治体制法律レベルテック・レベル0 という解釈で作られている模様。Book 3 のルールにそういうのは無いですが比較のためのデータは今回そのルールを追加して作ってあります。

  • S.M.:スピンワード・マーチ宙域 (439個の星系)
  • Book3:基本セット Book 3 世界の作成 による比較データ (43900個)
  • 差分:S.M.Book3 の値

最小単位、つまり 星系1つ分 の重みが 0.23% になるのでそれより大きく、かつ Book3 の値を基準にして 10% より大な差分については 強調 してあります。


宇宙港
S.M.Book3差分
A 12.07% 16.72% -4.65%
B 26.42% 24.65% +1.77%
C 26.65% 30.38% -3.73%
D 8.66% 11.33% -2.67%
E 21.41% 14.09% +7.32%
X 4.78% 2.84% +1.94%

宇宙港A が少なく辺境である E,X が増強されている感じ。やはりスピンワード・マーチ宙域自体が辺境だからなんでしょうか。


基地
S.M.Book3差分
海軍 21.18% 17.44% +3.74%
偵察局 16.63% 28.97% -12.34%

帝国 以外の国の基地は一律に海軍に含めて集計していますので、その分海軍が多く偵察局が少なくなっているのかも。


ガス・ジャイアント
S.M.Book3差分
67.43% 82.97% -15.54%

有意な差がありますが。ガス・ジャイアントの存在はつまり 宇宙港 (やそれが存在する惑星)に寄らずして燃料補給できる率になるので、それが押さえ気味に設定されている事になります。


地理要素

規模
S.M.Book3差分
0 2.28% 2.79% -0.51%
1 5.47% 5.54% -0.07%
2 8.88% 8.18% +0.70%
3 9.79% 11.00% -1.21%
4 13.44% 13.88% -0.44%
5 16.17% 16.91% -0.74%
6 13.44% 14.03% -0.59%
7 11.85% 10.88% +0.97%
8 9.57% 8.36% +1.21%
9 5.92% 5.60% +0.32%
A 3.19% 2.82% +0.37%
大気
S.M.Book3差分
0 9.11% 10.72% -1.61%
1 5.47% 6.01% -0.54%
2 7.74% 7.72% +0.02%
3 10.25% 9.54% +0.71%
4 8.20% 10.67% -2.47%
5 10.25% 11.02% -0.77%
6 14.12% 10.72% +3.40%
7 9.34% 9.82% -0.48%
8 9.11% 7.92% +1.19%
9 8.20% 6.19% +2.01%
A 2.96% 4.35% -1.39%
B 3.19% 2.66% +0.53%
C 2.05% 2.64% -0.59%
水界率
S.M.Book3差分
0 17.31% 20.90% -3.59%
1 6.38% 4.66% +1.72%
2 7.29% 6.26% +1.03%
3 9.34% 7.43% +1.91%
4 13.90% 8.99% +4.91%
5 14.35% 9.57% +4.78%
6 10.71% 9.97% +0.74%
7 7.52% 9.26% -1.74%
8 4.78% 7.86% -3.08%
9 4.78% 6.05% -1.27%
A 3.64% 9.04% -5.40%

規模については誤差範囲、大気についても 6(標準) が微妙に増強されている程度。しかし水界率は(6Dを振り重ねることで平坦になった)確率分布を中央よりに回復しようとしているようです。

社会要素

人口
S.M.Book3差分
0 4.10% 2.77% +1.33%
1 4.10% 5.55% -1.45%
2 4.78% 8.33% -3.55%
3 9.11% 11.21% -2.10%
4 12.76% 14.06% -1.30%
5 17.54% 16.53% +1.01%
6 17.08% 13.93% +3.15%
7 12.53% 11.02% +1.51%
8 8.43% 8.30% +0.13%
9 7.06% 5.52% +1.54%
A 2.51% 2.78% -0.27%
政治体制
S.M.Book3差分
0 12.53% 10.78% +1.75%
1 6.83% 5.60% +1.23%
2 6.83% 8.04% -1.21%
3 9.11% 9.50% -0.39%
4 12.53% 10.36% +2.17%
5 9.34% 11.18% -1.84%
6 9.34% 10.74% -1.40%
7 8.66% 9.93% -1.27%
8 7.74% 8.13% -0.39%
9 7.97% 6.17% +1.80%
A 3.64% 4.25% -0.61%
B 2.28% 2.63% -0.35%
C 2.28% 1.54% +0.74%
D 0.91% 1.15% -0.24%
法律レベル
S.M.Book3差分
0 16.40% 14.79% +1.61%
1 5.24% 6.09% -0.85%
2 7.97% 7.15% +0.82%
3 9.34% 8.49% +0.85%
4 7.97% 9.00% -1.03%
5 7.97% 9.24% -1.27%
6 10.02% 8.87% +1.15%
7 8.66% 8.35% +0.31%
8 8.43% 7.45% +0.98%
9 6.38% 6.18% +0.20%
A 4.78% 4.89% -0.11%
B 3.19% 3.51% -0.32%
C 1.82% 2.51% -0.69%
D 1.37% 1.59% -0.22%
E 0.00% 0.97% -0.97%
F 0.46% 0.54% -0.08%
G 0.00% 0.25% -0.25%
H 0.00% 0.10% -0.10%
J 0.00% 0.03% -0.03%

人口については規模のそれより荒れ気味ですが一応は2Dの分散の範疇。政治体制法律レベルについてもルール通りに作った範疇かと思います。

テック・レベル
S.M.Book3差分
0 4.78% 3.64% +1.14%
1 0.68% 0.80% -0.12%
2 1.82% 1.85% -0.03%
3 3.19% 3.59% -0.40%
4 4.78% 5.30% -0.52%
5 7.97% 7.54% +0.43%
6 7.29% 9.77% -2.48%
7 10.02% 11.11% -1.09%
8 11.62% 12.02% -0.40%
9 12.07% 11.49% +0.58%
A 15.72% 10.03% +5.69%
B 10.25% 8.20% +2.05%
C 5.01% 6.22% -1.21%
D 2.96% 4.14% -1.18%
E 0.68% 2.51% -1.83%
F 0.91% 1.24% -0.33%
G 0.23% 0.41% -0.18%
H 0.00% 0.10% -0.10%
J 0.00% 0.02% -0.02%
K 0.00% 0.01% -0.01%
L 0.00% 0.00% +0.00%

テック・レベルについてもおおむねルール通り。公式背景世界での 帝国 の設定で、帝国内のテックレベルの上限は F になっているのですが、そのせいか高い方が押さえ気味でその分 A,B に行っている感じ。もっとも星系1つ分が 0.23% の重みですからそういった恣意が無くとも、この範囲で H 以上の星系が無いのは並みの確率ですが。


貿易分類

社会要素
S.M.Book3差分
農業 17.31% 13.74% +3.57%
非農業 7.29% 11.63% -4.34%
工業 5.24% 4.30% +0.94%
非工業 69.48% 72.38% -2.90%
富裕 9.34% 4.57% +4.77%
貧困 13.21% 18.57% -5.36%
地理要素
S.M.Book3差分
海洋 3.64% 9.04% -5.40%
砂漠 17.31% 20.90% -3.59%
真空 9.11% 10.72% -1.61%
小惑星 2.28% 2.79% -0.51%
氷冠 4.33% 0.76% +3.57%

妙に富裕が多いです。水界率を中央に寄せる意図の影響で海洋砂漠が減っています。そして氷冠世界の異様な多さ!


2007年5月14日

TRAVELLER 世界白書

この前の world.py を使ってもっと大量の星系の統計を取るスクリプトを作ってみたよ。

ダウンロード toukei.py (1.5K)

world.py と同じフォルダーに入れて実行してね。でも星系1千万個による統計なので Pentium M 1.40GHz で40分ほどかかるよ。わざわざ実行しても結果は大差無いと思うので以下のデータ見るだけにしておいた方が利口かな。

出力そのままじゃ見づらいので表に仕立てておきます。

宇宙港
A16.67%
B24.99%
C30.55%
D11.11%
E13.91%
X 2.77%
基地
海軍17.35%
偵察局28.92%

海軍基地はそもそも A と B にしか無いので、つまり有りえる場所のうち 41.65% に存在。

偵察局基地は A~D に有りえるので、その内の 34.71% に存在。もっともDM付くので A に少なく D に多いわけですが。


地理要素
規模 大気 水界率
0 2.78% 10.89% 20.87%0
1 5.56% 5.79% 4.59%1
2 8.34% 7.72% 6.05%2
311.10% 9.40% 7.62%3
413.88% 10.64% 8.97%4
516.65% 11.18% 9.74%5
613.90% 10.82% 9.91%6
711.11% 9.65% 9.20%7
8 8.34% 8.03% 7.83%8
9 5.56% 6.16% 6.06%9
A 2.78% 4.31% 9.16%A
B  2.70%  B
C  2.71%  C

全て独立して 2D で決められるキャラクターの UPP と違い、星系UWP のこの三つの要素は基本的に前の要素に 2D-7 を加えて決められるので強い相関がありまた、実際には大気で 4D、水界率で 6D の分散が出る事になります。

規模は素直な 2D の分散ですが、水界率まで来ると(特殊なDMのせいもあり)かなり平板な分散になりますね。


社会要素(星系数ベース)
人口 政治体制法律レベル
0 2.79% 9.74% 13.30%0
1 5.57% 6.18% 6.40%1
2 8.33% 8.03% 7.63%2
311.11% 9.63% 8.64%3
413.87% 10.82% 9.27%4
516.68% 11.27% 9.43%5
613.88% 10.80% 9.05%6
711.09% 9.63% 8.37%7
8 8.33% 8.03% 7.34%8
9 5.56% 6.16% 6.13%9
A 2.78% 4.32% 4.82%A
B  2.70% 3.58%B
C  1.54% 2.50%C
D  1.16% 1.63%D
E    0.97%E
F    0.53%F
G    0.25%G
H    0.11%H
J    0.03%J
社会要素(人口ベース)
人口 政治体制法律レベル
0 0.00% 0.00% 0.17%0
1 0.00% 0.00% 0.43%1
2 0.00% 0.01% 0.94%2
3 0.00% 0.09% 1.86%3
4 0.00% 0.62% 3.10%4
5 0.00% 3.40% 4.69%5
6 0.04% 6.21% 6.53%6
7 0.32% 8.94% 8.40%7
8 2.43% 11.70% 10.07%8
916.19% 14.29% 11.19%9
A81.01% 16.06% 11.32%A
B  13.21% 10.79%B
C  10.52% 9.59%C
D  14.94% 7.82%D
E    5.65%E
F    3.73%F
G    2.17%G
H    1.15%H
J    0.41%J

UWP 後半の三つもまた前半三つと同様の調子で相関あり。人口ベースだと人口率が10のべき乗計算であるため、星系数では 2.78% でしかなくとも人口ベースでは 81% もの影響力を持ってしまう人口A の世界で大部分が決まってしまいます。つまりトラベラー世界の人口の大部分は市民の武装不可の独裁政治下で生きているわけで……宇宙に出たくなるのもうなづけます。


テック・レベル
星系数 人口
0 0.89% 0.17%0
1 0.84% 0.29%1
2 1.85% 0.44%2
3 3.51% 0.99%3
4 5.55% 1.48%4
5 7.75% 3.11%5
6 9.93% 4.64%6
711.55% 7.14%7
812.31% 8.93%8
911.91% 10.71%9
A10.50% 11.76%A
B 8.49% 11.83%B
C 6.33% 11.19%C
D 4.27% 9.07%D
E 2.52% 7.27%E
F 1.21% 4.98%F
G 0.45% 3.29%G
H 0.12% 1.75%H
J 0.03% 0.74%J
K 0.01% 0.22%K
L 0.00% 0.01%L

テック・レベル宇宙港でおおむね決まってしまうわけですが、人口ベースで見ると 81% を占める人口A 世界で DM+4 が付くせいでその分せり上がっています。因果関係から言うとむしろ、高テック・レベルの星系に宇宙港が出来、人も集まるという事なんでしょうけれども。



貿易分類

農業
星系数 人口
農業 13.95% 0.12% 大気4-9、水界率4-8、人口度5-7
(並) 74.49% 72.15%
非農業11.56% 27.73% 大気3以下、水界率3以下、人口度6以上

星系数では拮抗していますが、人口A を含み得ない農業世界が人口比では極小に。人口度5-7 ですからけして低人口ではないはずですが。


工業
星系数 人口
工業 4.24% 49.38% 大気0,1,2,4,7,9(真空、微小、汚染)、人口度9以上
(並) 23.52% 50.57%
非工業72.24% 0.05% 人口度6以下

星系数では 4.24% を占めるにすぎない工業世界が人口では半数近く。星系数では7割以上と圧倒している非工業は、人口では 0.05% と極小。人口度の低さのみが条件ですから当然なんではありますが。


貧富
星系数 人口
富裕 4.62% 0.37% 大気6,8、人口度6-8、政治体制4-9
(並) 76.78% 81.06%
貧困 18.60% 18.57% 大気2-5、水界率3以下

貧困人口度と相関のある UWP 後半とは無関係ですから星系数と人口での差はただの誤差。しかし貧困は人口とは無関係というのは直感に反する感じ。対して富裕人口A を含まないので人口の割りには星系数が多い事に。しかし人口度6-8 というのも人口が多い方の星系なんですが、統計のマジックですね。


水界
海洋 9.16% 水界率A
(並) 69.26%
氷冠 0.71% 大気0-1、水界率1以上
砂漠 18.09% 水界率0 (但し:その内、小惑星は累計から除外)
小惑星 2.78% 規模0(ルールにより大気と水界率も0)
大気
(有) 89.11%
真空 8.11% 大気0 (但し:その内、小惑星は累計から除外)
小惑星 2.78% 規模0(ルールにより大気と水界率も0)

水界大気の表の要素は貿易に直接からんで来ない単なるフレーバーですね。氷冠世界のレアさが目立ちます。大気0 で 12大気1 でも 11,12 が出ないと水界1以上にはならないですから珍しくて当然ですけれども。

2007年5月11日

TRAVELLER 星系作成 Python スクリプト

雷鳴から翻訳版も出ている Classic Traveller の Book 3 準拠です。

ダウンロード world.py (8.1K)

example:

>>> import world
>>> s=world.System()
>>> print s
C450579-8  G    Ni,Po Desert >>> print s.starport,s.size,s.atmosphere,s.hydrographics
C 4 5 0 >>> print s.population,s.government,s.low_level,s.tech_level
5 7 9 8 >>> s.gas_giant True >>> s.desert,s.water (True, False) >>> for s in world.systems(10):print s
E220000-7  G    Ni,Po Desert A00059A-G NG    Ni,   Asteroid E567698-5  G Ag,Ni,Ri C576265-6 S     Ni,  D9A5568-5 SG    Ni,  C640311-7 SG    Ni,Po Desert B884048-A  G    Ni,  C136777-B  G          B89A032-8 NG    Ni,   Water C3359CA-A SG          >>> world.toukei_all(100000) 星系100000個作成中
(レベル 星系数ベース, 人口ベース)

starport
A 16.70%  16.70%, 16.07%  16.07%
B 24.79%  41.50%, 25.71%  41.78%
C 30.55%  72.04%, 30.56%  72.34%
D 11.07%  83.11%, 10.69%  83.04%
E 14.09%  97.20%, 13.92%  96.96%
X  2.80% 100.00%,  3.04% 100.00%

naval_base
0 82.65%  82.65%, 84.00%  84.00%
1 17.35% 100.00%, 16.00% 100.00%

scout_base
0 71.25%  71.25%, 70.95%  70.95%
1 28.75% 100.00%, 29.05% 100.00%

gas_giant
0 16.48%  16.48%, 16.21%  16.21%
1 83.52% 100.00%, 83.79% 100.00%

size
0  2.79%   2.79%,  2.85%   2.85%
1  5.29%   8.07%,  5.82%   8.67%
2  8.38%  16.45%,  8.04%  16.71%
3 11.04%  27.49%, 10.81%  27.52%
4 14.02%  41.52%, 14.30%  41.83%
5 16.64%  58.15%, 16.02%  57.85%
6 14.04%  72.19%, 13.64%  71.49%
7 10.97%  83.16%, 11.08%  82.56%
8  8.47%  91.62%,  8.82%  91.39%
9  5.54%  97.16%,  5.60%  96.99%
A  2.84% 100.00%,  3.01% 100.00%

atmosphere
0 10.73%  10.73%, 11.00%  11.00%
1  5.81%  16.54%,  5.47%  16.47%
2  7.65%  24.19%,  7.07%  23.54%
3  9.48%  33.67%,  9.46%  33.00%
4 10.67%  44.34%, 11.27%  44.28%
5 11.06%  55.40%, 10.66%  54.94%
6 10.75%  66.15%, 10.73%  65.67%
7  9.78%  75.92%,  9.23%  74.89%
8  8.06%  83.99%,  8.68%  83.57%
9  6.26%  90.25%,  6.94%  90.51%
A  4.26%  94.51%,  4.05%  94.56%
B  2.76%  97.27%,  2.75%  97.32%
C  2.73% 100.00%,  2.68% 100.00%

hydrographics
0 20.72%  20.72%, 20.41%  20.41%
1  4.50%  25.22%,  4.53%  24.94%
2  6.00%  31.22%,  6.37%  31.30%
3  7.60%  38.82%,  8.00%  39.31%
4  9.05%  47.88%,  8.66%  47.97%
5  9.87%  57.75%,  9.46%  57.42%
6  9.79%  67.53%,  9.17%  66.59%
7  9.18%  76.72%,  9.70%  76.29%
8  8.00%  84.72%,  8.24%  84.53%
9  6.11%  90.83%,  6.53%  91.06%
A  9.17% 100.00%,  8.94% 100.00%

population
0  2.73%   2.73%,  0.00%   0.00%
1  5.52%   8.24%,  0.00%   0.00%
2  8.38%  16.62%,  0.00%   0.00%
3 11.07%  27.68%,  0.00%   0.00%
4 14.01%  41.70%,  0.00%   0.00%
5 16.56%  58.26%,  0.00%   0.01%
6 13.86%  72.12%,  0.04%   0.04%
7 11.02%  83.14%,  0.32%   0.36%
8  8.46%  91.60%,  2.43%   2.79%
9  5.57%  97.17%, 15.97%  18.76%
A  2.83% 100.00%, 81.24% 100.00%

government
0  9.78%   9.78%,  0.00%   0.00%
1  6.18%  15.96%,  0.00%   0.00%
2  8.07%  24.03%,  0.01%   0.01%
3  9.65%  33.68%,  0.09%   0.10%
4 10.64%  44.32%,  0.57%   0.67%
5 11.28%  55.60%,  3.34%   4.01%
6 10.81%  66.40%,  6.18%  10.20%
7  9.56%  75.97%,  8.42%  18.62%
8  7.99%  83.95%, 12.51%  31.13%
9  6.24%  90.19%, 14.32%  45.45%
A  4.28%  94.47%, 15.99%  61.44%
B  2.81%  97.28%, 12.76%  74.20%
C  1.53%  98.80%, 10.95%  85.15%
D  1.20% 100.00%, 14.85% 100.00%

low_level
0 13.56%  13.56%,  0.11%   0.11%
1  6.40%  19.96%,  0.45%   0.56%
2  7.63%  27.59%,  0.82%   1.38%
3  8.57%  36.16%,  1.76%   3.15%
4  9.12%  45.29%,  3.06%   6.20%
5  9.26%  54.55%,  5.04%  11.24%
6  9.10%  63.65%,  6.75%  17.99%
7  8.39%  72.04%,  8.21%  26.20%
8  7.21%  79.25%,  9.75%  35.96%
9  6.16%  85.42%, 10.77%  46.72%
A  4.89%  90.31%, 11.30%  58.02%
B  3.53%  93.84%, 11.60%  69.62%
C  2.61%  96.44%,  9.70%  79.32%
D  1.63%  98.08%,  7.56%  86.88%
E  0.94%  99.02%,  5.19%  92.07%
F  0.54%  99.56%,  3.66%  95.73%
G  0.31%  99.86%,  2.69%  98.42%
H  0.10%  99.97%,  1.04%  99.46%
J  0.03% 100.00%,  0.54% 100.00%

tech_level
0  0.90%   0.90%,  0.17%   0.17%
1  0.86%   1.75%,  0.26%   0.43%
2  1.82%   3.57%,  0.48%   0.91%
3  3.48%   7.05%,  1.16%   2.07%
4  5.63%  12.68%,  1.53%   3.60%
5  7.98%  20.66%,  3.05%   6.64%
6  9.93%  30.59%,  4.62%  11.26%
7 11.44%  42.03%,  7.17%  18.43%
8 12.35%  54.38%,  9.09%  27.53%
9 11.70%  66.09%, 11.08%  38.60%
A 10.48%  76.57%, 11.90%  50.50%
B  8.44%  85.01%, 12.18%  62.68%
C  6.27%  91.27%, 10.36%  73.04%
D  4.30%  95.57%,  8.77%  81.82%
E  2.61%  98.18%,  7.13%  88.95%
F  1.23%  99.41%,  4.89%  93.84%
G  0.44%  99.85%,  3.44%  97.28%
H  0.11%  99.96%,  1.60%  98.88%
J  0.03%  99.99%,  0.86%  99.74%
K  0.01% 100.00%,  0.23%  99.97%
L  0.00% 100.00%,  0.03% 100.00%

agricultural
0 86.13%  86.13%, 99.88%  99.88%
1 13.87% 100.00%,  0.12% 100.00%

non_agricultural
0 88.39%  88.39%, 72.86%  72.86%
1 11.61% 100.00%, 27.14% 100.00%

industrial
0 95.76%  95.76%, 50.44%  50.44%
1  4.24% 100.00%, 49.56% 100.00%
non_industrial 0 27.88%  27.88%, 99.96%  99.96% 1 72.12% 100.00%,  0.04% 100.00% rich 0 95.39%  95.39%, 99.62%  99.62% 1  4.61% 100.00%,  0.38% 100.00% poor 0 81.53%  81.53%, 81.25%  81.25% 1 18.47% 100.00%, 18.75% 100.00% water 0 90.83%  90.83%, 91.06%  91.06% 1  9.17% 100.00%,  8.94% 100.00% desert 0 79.28%  79.28%, 79.59%  79.59% 1 20.72% 100.00%, 20.41% 100.00% vacuum 0 89.27%  89.27%, 89.00%  89.00% 1 10.73% 100.00%, 11.00% 100.00% asteroid 0 97.21%  97.21%, 97.15%  97.15% 1  2.79% 100.00%,  2.85% 100.00% ice_capped 0 99.29%  99.29%, 99.26%  99.26% 1  0.71% 100.00%,  0.74% 100.00%

追記

2007-05-13 world.py を ver.1.0.1 に差し替え
法律レベル(low_level)に最大10の制限を付けていたのを解除。 example もその結果に書き換え。

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