Eine AIC (*Alternating Inference Chain*) ist eine flexible Kette aus starken und schwachen Schlussfolgerungen. Sie kann zwischen Ziffern und Mustertypen springen – X-Chain und XY-Chain sind besondere AICs, und viele benannte Muster sind „nur kurze AICs“.
Vorher: X-Chain, XY-Chain und viele Wing-/Fisch-Enden sind besondere AICs.
Warum es funktioniert
Starke Schlussfolgerung: Wenn A falsch ist, ist B wahr. Schwache Schlussfolgerung: Wenn A wahr ist, ist B falsch.
Wechselst du sie von Ende zu Ende ab, können die beiden starken Endpunkte nicht beide falsch sein. Alles, was beide Endpunkte sieht, wird entfernt – dieselbe „so oder so getroffen“-Idee, nur mit mehr erlaubten Verbindungsarten.
So erkennst du es
Bevorzuge Ketten, die an beiden Enden stark sind. Denk: Wenn dieses Ende falsch ist → ist das andere Ende wahr.
Vorführung
Folge abwechselnd starken und schwachen Schlussfolgerungen über das Gitter. Am besten ist die Kette an beiden Enden stark.
Die grünen Zellen umreißen eine AIC mit 2.
Die Kette beweist, dass die beiden Enden nicht beide falsch sein können – ist ein Ende falsch, muss das andere wahr sein.
Entferne Kandidaten, die beide Enden sehen (rot) (hier 2).
Beispiel 1
Verfolge eine Alternating Inference Chain.
Diese AIC liefert Eliminationen auf 2.
Entferne die markierten Kandidaten (rot) (hier 2). Beide Enden können nicht falsch sein, also werden gemeinsame Nachbarn getroffen.
Beispiel 2
Verfolge eine Alternating Inference Chain.
Diese AIC liefert Eliminationen auf 7.
Entferne die markierten Kandidaten (rot) (hier 7). Beide Enden können nicht falsch sein, also werden gemeinsame Nachbarn getroffen.