兔子的算法是把他们的胜率作为能力然后进行比较：A/（A+B）=30/40=75%，对吧？
近似但不够准确。
譬如我再出一道题：
我对C胜率40%，对D胜率60%，问C对D胜率多少？
按照这种算法C/(C+D)=60/100=60%
C比我强，对D的胜率显然应该比我高。

和我算的不一样。谈谈思路呗～

你的算法和我不同，不过答案接近，好像都有道理，挺有意思。
你的胜负判定是取两个上限不同的随机数，较大的那个赢。譬如[0,100]与[0,80]各取一个随机数，前一个比后一个大的几率，即胜率是20%+80%/2=60%
我的胜负判定是在一个区间划成两份取随机数，落在那一份算该份赢。譬如把[0,100]以60为界划分，那么随机数落在第一份的几率是60%。
依我的算法，第一题我的实力为100，A=100×30/70，B=100×10/90，A vs B：A/（A+B）=79.41%
依你的算法，第一题A~[0,20]，B~[0,60]，A vs B：（60-20）/60+20/(60*2)=5/6=83.33%
我的算法第二题C=100×60/40，D=100×40/60，C vs D：C/(C+D)=69.23%
你的算法第二题C~[0,125]，D~[0,80]，C vs D：（125-80+40）/125=68%

C不是P(C)、D不是P(D)，而是以共同参照物（我的实力）为基础的特征向量，设我的实力值为100，分别求出他们的实力。

把你的模拟过程贴出来看看？

你的模型比较好，可以模拟的选手风格更多、模拟的竞赛类型更广。
选手风格：相同水平的选手，基本功性选手的实力区间为[40,60]，神经刀型选手实力区间为[0,100]。前者发挥更稳定，后者则有机会发挥出更高的水平。
竞赛类型：可以是直接对抗型，也可以是打分型。前者比较双方的实力区间来决定胜率，而后者，则引入一个挑战值，通过各自对挑战值的成功率来间接比较胜率。譬如两个选手的区间分别是A～[40,60]、B～[0,100],当他们挑战30难度的项目，A成功率为100%，B成功率为70%，则A胜率为75%（打平算各赢一半），当他们挑战70难度时，A成功率是0%，B成功率是30%，则A的胜率为35%。
另外，其实我那个属于你的模型中的特例。