とりあえずMPCの仕組と終盤探索用のパラメータだけ作り、終盤探索と勝敗判定に
適用してみました。

勝敗判定は３１手目から。浅い探索は残り手数の1/3。T=1.5で時間短縮が微妙な感じ。
終盤探索はFFO#40でテストしたところ、T=1.5だと途中で正解着手がカットされている
模様で、T=2.0で正解。T=2.0だと時間変わらずみたいな微妙な結果に。

もう一度、MPCの論文を良く読んでみましたが、どちらかというと評価関数の精度の差
の方が大きい様子で、もともと標準偏差が倍近いので、そこを何とかしなきゃならんと。
論文を良く読むと・・・評価関数に確定石はおろか、mobilityも使っていない。使っている
のは、パリティー（手番）だけで、ここは自分の方が精度が良い方法のはず。という事で、
急きょ評価関数の説明変数をパターンだけにして再計算に着手しました。
とはいえ、書いてある学習係数があまりに違いすぎるので、自分がバグってる可能性も。

また、ネットでBUROさんのパワポ資料（２００２年）みたいなのを見つけて読んでみると、
「selective endgame search」と称して、MPCの終盤探索への応用がサラっと書かれて
いて、「いまどきの強いオセロプログラムはみんなやってる」との事。iterative deepingを
前提にしているのでmoveorder作成で使ってるのかなぁ。正解着手だけ与えても速度アップ
は限界があり、正解以外着手のnull window searchの時間がバカにならないので。

あと、中盤探索は（１７，５）というカットペアの記載あり。zebraのFFOのログでは中盤探索が
2.5ｋNPSなのに対して、僕のは250MPSと、速度が1/10なので・・・深さ１７はしんどいかなと。
ちょっと期待しているのは、前述のとおり確定石計算を評価関数で使用しなくなったので
その分は速度アップしていないかなぁと。

評価関数の再計算を始めてしまったので、しばらくは中盤探索が動かせません。
というか、本当にLRの計算があっているのか、バグは無いのか、不安になる…