為大家介紹雙色球投注技巧之什么是旋轉矩陣。
一、名詞解釋
【中6保5】
比如你選擇的10個紅球復式中了6紅,則經(jīng)過旋轉矩陣拆分后,一定能中5紅,當然,仍有機會中6紅；
【中6保4】
比如你選擇的10個紅球復式中了（4或5或6）紅,則經(jīng)過旋轉矩陣拆分后,一定能中4紅,當然,仍有機會中（5或6）紅；
【中5保5】
比如你選擇的10個紅球復式中了（5或6）紅,則經(jīng)過旋轉矩陣拆分后,一定能中5紅,當然,仍有機會中6紅；
【中5保4】
比如你選擇的10個紅球復式中了（4或5）紅,則經(jīng)過旋轉矩陣拆分后,一定能中4紅,當然,仍有機會中5紅。
二、旋轉矩陣的由來
旋轉矩陣的核心就是用比較少的錢，合理組合彩票號碼，提供中獎率。
美國人Ｇail Howard發(fā)明的"旋轉矩陣"組合法造就了74位大獎得主，這是一個算法很復雜且很有特色的組合方法。
這種方法的特點是：怎樣花很少的錢將選中的號碼組合在一起而減少遺漏。 如選10個號碼，如果采用復式投注則需120注，而在"旋轉矩陣"中只用8-12注就可覆蓋其中的6個以上的號碼。
但應該指出的是：這種方法也有它的缺陷，那就是雖然保住了中6個號碼，但很容易漏掉大獎。但比起復式投注大資金大范圍捕魚（有時還空手而歸）的做法，明顯具有穩(wěn)扎穩(wěn)打，投入少見效快的特點，特別適合工薪階層的彩票玩家。
叁、旋轉矩陣的原理
旋轉矩陣詳細了解： 實際上，旋轉矩陣并不是教如何選號的，而是教你如何科學地組合號碼。從它的別名“聰明組合”我們就可以知道了！站在數(shù)學角度看來，旋轉矩陣屬于一個典型的組合設計問題，進一步講，是屬于組合設計中的覆蓋設計的問題。
四、旋轉矩陣的使用
旋轉矩陣的使用過程是：
（1）首先依據(jù)各種分析工具，確定若干個號碼；
（2）選擇合適的組號規(guī)則(公式)，然后生成號碼即可。
使用矩陣前，我們應確認要選擇哪一組公式！應注意的是旋轉矩陣的注數(shù)與你所選擇的號碼個數(shù)是呈級數(shù)關系的，你選擇了更多的號碼那么你的投入將大大的增加！當號碼增加到一定的程度后如果不加入一定的條件，那么你的投入將可能是一個天文數(shù)字！
投入與你能使用的號碼個數(shù)及矩陣中獎保證是成正比的。極端的選擇其實就相當于復式投注了！要想只用小錢就大幅度增加中獎幾率，就必須盡可能地精選號碼并選擇合適的矩陣。這兩者確定之后，你就可以選擇你的矩陣了。有時，你會困惑于兩個投入相近的選擇，在這種情況下，你應該比較一下兩種矩陣的中獎結果分析。
最重要的是你對選擇的號碼有多大信心，這取決于你選擇號碼的方法以及你對號碼的感覺。
五、旋轉矩陣的算法
1．模擬退火Simulated Annealing算法
模擬冷卻算法是一種隨機搜索方法，它的主要特點是不用窮遍集合中每一種可能性就可以找到最優(yōu)或幾乎最優(yōu)的狀態(tài)。它是通過模擬一個分子系統(tǒng)的自然冷卻系統(tǒng)來做到這一點的。在每一種狀態(tài)，它隨機地選擇了一種相鄰的狀態(tài)，如這種相鄰的狀態(tài)有一個更低的成本，系統(tǒng)將會轉移到該狀態(tài)。如果這種相鄰的狀態(tài)有一個更高的成本，系統(tǒng)將可能會轉移到該狀態(tài)，也可能不會轉移到該狀態(tài)。轉移的概率依賴于現(xiàn)在的狀態(tài)的溫度參數(shù)（該值越高，轉移的概率越大）和兩個狀態(tài)之間的成本的差異（差異越大，轉移的概率越大）。溫度將會漸漸低下來，最終會達到均衡。模擬冷卻算法常常用來嘗試發(fā)現(xiàn)離散數(shù)學中一些問題的幾乎最優(yōu)的解。
2． 非連通的集合算法來結合覆蓋設計
如果對某個憊=憊1+憊2和所有的遲1+遲2=遲,都有大小為狽1的覆蓋設計（憊1,辦1,遲1）和大小為狽2的覆蓋設計(憊2,辦2,遲2)存在，那么將有大小為狽=狽1*狽2的覆蓋設計存在。然而，可以用這種方法產生的旋轉矩陣數(shù)量很少，而且構造的過程也很復雜。很少的旋轉矩陣是用這種方法產生的。
3．貪婪算法
這種算法產生了許多許多的旋轉矩陣。這種算法的核心思想是：每個區(qū)組都盡可能少重復前面區(qū)組的數(shù)字，一直重復下去，直到你得到一個覆蓋設計。你可以用順序、逆序或灰色、隨機的順序來重復這個過程?；蛘呖梢杂媚闼矚g的設計。事實上，筆者起初的時候正是用這個方法來產生一些比較簡單的矩陣，但是這種算法看起來容易，實際上卻十分繁瑣，如果不用計算機，即使是很簡單的矩陣，也要耗費無數(shù)的精力。而且，這種算法只能保證可以產生旋轉矩陣，卻無法保證產生的旋轉矩陣一定是最優(yōu)的。當參數(shù)很大時，用它產生的矩陣離最優(yōu)的矩陣還差的很遠。
但是，可以用這種方法產生旋轉矩陣，然后利用其他的優(yōu)化算法對它再進一步優(yōu)化，這樣可以產生比較優(yōu)良的旋轉矩陣。
4．誘致算法
Greg Kuperberg是這種算法的主要創(chuàng)立者和提倡者。
先利用一個巨大的參數(shù)為(V,K,t) 的旋轉矩陣 ，從V個點中按照某種順序或完全隨機的選出v個點，然后將他們用原來的長度為 K的區(qū)組隔斷，得到了每個區(qū)組個數(shù)不定的一個覆蓋。最后，將這個覆蓋進行如下的修補即可：對每一個長度為l的區(qū)組，將該區(qū)組替換成一個（l,k,t）的覆蓋設計。這是一種比較復雜的算法，然而，確是迄今最好的算法之一。
運用他可以產生優(yōu)化程度比較高的矩陣。然而，運用這種算法的一個很大的限制是，必須要有一個參數(shù)很大的旋轉矩陣和許許多多的參數(shù)比它小的矩陣。
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