گیمنگ
Genshin، Honkai: Star Rail، Zenless Zone Zero اور Wuthering Waves کے لیے pity اور gacha کیلکولیٹر
ابھی ترجمہ نہیں ہوا
یہ کیلکولیٹرز دوسری زبانوں میں دستیاب ہیں — دیکھنے کے لیے کلک کریں۔
انٹرٹینمنٹ کیلکولیٹرز
آپ کے پسندیدہ gacha گیمز کے لیے pull probability کیلکولیٹرز۔ چاہے آپ اگلے Genshin Impact banner کے لیے Primogems جمع کرنے کا پلان بنا رہے ہوں، Honkai: Star Rail میں اپنا warp budget estimate کر رہے ہوں، Zenless Zone Zero میں کسی مخصوص Agent کو target کر رہے ہوں، یا Wuthering Waves میں اپنا Astrite pool track کر رہے ہوں — ہمارے انٹرٹینمنٹ کیلکولیٹرز آپ کو کسی بھی banner type پر featured 5★ ملنے کی فوری اور درست probability دیتے ہیں۔
ہر tool ایک pure analytic engine استعمال کرتا ہے (کوئی Monte Carlo نہیں، کوئی sampling نہیں) جو community سے تصدیق شدہ pity tables سے match کرتا ہے۔ نتائج 100,000-trial Monte Carlo simulations کے خلاف validate کیے گئے ہیں اور published community figures سے 0.3 percentage points کے اندر match کرتے ہیں۔ HoYoverse یا Kuro Games کے trademarks استعمال نہیں کیے گئے — صرف ریاضی ہے۔
Genshin Impact Pity کیلکولیٹر
Genshin Impact کے Character Event، Weapon Event (Epitomized Path)، اور Standard banners پر featured 5★ نکالنے کی probability کیلکولیٹ کریں۔ یہ soft pity (Character پر pull 74، Weapon پر 63)، hard pity (90 / 80)، failsafe کے ساتھ 50/50 featured split، اور Weapon banner کی 1 Fate Point گارنٹی کا حساب رکھتا ہے۔ اپنی موجودہ pity، پچھلا 50/50 ہارا یا نہیں، اور اپنے باقی pulls یا Primogem + Intertwined Fate stash داخل کریں — کیلکولیٹر سادہ زبان میں verdict اور صحیح percentage واپس دیتا ہے۔
Honkai: Star Rail Warp کیلکولیٹر
HSR کے Character Event، Light Cone Event، اور Standard warps پر اپنے pull odds compute کریں۔ اس میں Light Cone banner کا 75/25 no-failsafe mechanic شامل ہے — یہ واحد HoYoverse weapon-type banner ہے جس میں lose-next-win-after گارنٹی نہیں، یعنی strict 100% کبھی نہیں پہنچتا۔ side-by-side 50/50 card Character warp پر won-vs-lost outcomes compare کرتا ہے تاکہ whale planners فیصلہ کر سکیں کہ ابھی Stellar Jade لگائیں یا اگلے banner کا انتظار کریں۔
Zenless Zone Zero Signal کیلکولیٹر
Exclusive Channel پر featured Agent یا W-Engine Channel پر featured W-Engine ملنے کا chance estimate کریں۔ ZZZ کا W-Engine banner سب سے friendly ہے — 1.0% base rate (کسی بھی دوسرے HoYoverse weapon banner سے زیادہ)، مختصر 80-pull hard pity، اور failsafe بھی — یعنی 160 signals strictly featured weapon کی گارنٹی دیتے ہیں۔ Exclusive Channel روایتی 50/50 + failsafe pattern پر چلتا ہے۔
Wuthering Waves Convene کیلکولیٹر
Wuthering Waves کے Featured Resonator، Weapon، اور Standard convenes پر اپنی pull probability track کریں۔ Weapon convene gacha landscape میں سب سے budget-friendly ہے: 5★ weapons میں سے 100% featured ہی ہوتا ہے، تو 80 convenes (hard pity) strictly آپ کے target weapon کی گارنٹی دیتے ہیں۔ Resonator convene classic 50/50 + failsafe استعمال کرتا ہے، اور soft pity تقریباً convene 66 کے قریب سے ramp ہونا شروع ہوتی ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
جی ہاں۔ math engine ایک pure analytic dynamic program ہے جو ہر گیم کے ہر banner کے لیے 100,000-trial Monte Carlo simulations کے خلاف validate کیا گیا ہے۔ تمام tested scenarios 0.3 percentage points کے اندر match کرتے ہیں، اور expected-pulls کے اعداد بڑے پیمانے پر cite کیے گئے community numbers سے match کرتے ہیں (مثلاً Genshin Character banner پر پہلے 5★ تک ~62 pulls اور پہلے featured تک ~93)۔
نہیں۔ کوئی login نہیں، کوئی account import نہیں، کوئی wish-history scan نہیں۔ آپ manually اپنی موجودہ pity، پچھلا 50/50 ہارا یا نہیں، اور اپنا pull budget خود داخل کرتے ہیں۔ سب کچھ آپ کے browser میں locally compute ہوتا ہے — کہیں کچھ بھی نہیں بھیجا جاتا۔
نہیں۔ یہ کیلکولیٹرز independent ہیں اور HoYoverse یا Kuro Games سے منسلک، endorsed، یا ان کے تیار کردہ نہیں ہیں۔ گیم کے نام اور terms اپنے متعلقہ مالکان کے trademarks ہیں۔ Probability values publicly documented gacha rates پر مبنی community-derived estimates ہیں۔
ممکن ہے۔ engine کسی بھی گیم کو support کرتا ہے جس کا pity system optional 50/50 اور failsafe کے ساتھ piecewise-soft-pity model میں fit ہو جائے۔ Arknights، Nikke، Blue Archive، اور FGO کے mechanics مختلف ہیں (paid-gacha caps، Steel Gauntlet pity tracks، وغیرہ) اور انہیں الگ implementation کی ضرورت ہوگی۔