“命运不公，这就是代价。”李飞在心中默念着这个结论，试图用这个逻辑来说服自己接受命运之骰带来的潜在风险。
“命运不公，这就是代价！”他再次重复，语气加重，仿佛在给自己打气，强化这个认知。
“命运不公，这就是代价？”但第三次重复时，疑问的语气却不自觉地流露出来。他的思维如同最精密的齿轮，在高速运转中突然卡住了一个微小的异物。
等等……好像有哪点不对劲？逻辑链条似乎出现了断裂？如果命运之骰本身的结构是不公平的，而这种不公平需要付出代价，那么按照常理，这种“不公”难道不应该是偏向于更坏的结果，让代表厄运的“大失败”（1点）出现的可能性更大一些吗？这样，使用这种有缺陷的工具，才会让人付出更惨重的代价，才符合“代价”这个词的负面含义啊！
好吧，冷静下来，回归最基本的物理学原理。李飞强迫自己抛开先入为主的情绪，重新审视骰子的物理特性。在现实世界中，决定一个质地均匀的骰子各面朝上概率的关键因素，是重心的分布。点数少的那一面（比如1点面），因为被挖去的材料最少，其相对质量最大，重量也最大。根据重力学原理，当骰子在滚动后趋于静止时，重量最大的那一面，由于其惯性更大、更“亲近”地面，会有更高的概率朝下。而朝下的那一面的对面，也就是朝上的那一面，自然就是点数最多的那一面（6点面）！
所以，实际情况是：重量最大的1点面更容易朝下 -＞ 导致其对面的6点面更容易朝上！
这意味着，命运之骰内在的物理“不公”，非但不是偏向于大失败，反而是系统性地偏向于大成功！
这个结论如同一道闪电劈开了李飞之前的思维迷雾。刹那间，一股难以言喻的热流“轰”地一下涌上了他的脸颊，让他的脸变得特别、特别的红！！！那绝不是因为害羞而产生的红晕，而是一种混合了恍然大悟、逻辑自洽被打破、以及发现自己先前那番严肃沉重的“代价论”完全建立在错误前提之上的、极度尴尬所产生的充血现象！！！
本来他以为，命运之骰的“不公”体现在他需要承受更高的大失败概率，这是一种需要警惕和付出代价的陷阱。没想到，经过这番仔细推算，现实却狠狠地给了他一“耳光”——这哪是什么需要付出代价的陷阱？这分明是系统性地给他送好处、增加他获得大成功概率的天大好处啊！！！这一下子，他之前所有关于“代价”的严肃思考和内心挣扎，顿时显得无比滑稽和……自作多情。
这种强烈的反差，让他感觉仿佛以前那个总是抱怨自己运气差、是个“大黑脸”的借口，瞬间失去了立足之地，整个人都陷入了一种无所适从的、恨不得找个地缝钻进去的尴尬境地！！！
不过，李飞毕竟是李飞，拥有着强大的心理调节能力（或者说脸皮厚度）。他迅速收敛心神，脑海中闪过一个至理名言：只要我自己不觉得尴尬，那么尴尬的就是别人（或过去的自己）！！！！
他强行压下脸颊的余热，清了清嗓子，脸上恢复了一贯的平静（至少表面上是），当做刚才那段内心戏完全无事发生，继续以一副研究者的严谨姿态，沿着刚才的计算分析下去：
那么，这个骰子上一共有多少个凹坑（小孔）？1（点）+2+3+4+5+6 = 21个。每个凹坑体积约为5单位，所以凹坑总共减少的体积是 21 x 5 = 105 单位。
那么，这个命运之骰的最终净体积（只考虑实体部分，忽略切角和外形的微小不规则）约为：初始理想体积1000 - 切角损失体积70 - 凹坑损失体积105 = 825 立方单位。（注：这里他沿用了之前的近似值）
现在，我们来估算一下各点数朝上的“修正概率”（基于体积权重的一种近似模型，并非严格物理概率，但能反映趋势）。假设每个面“对应”的初始体积是 1000 \/ 6 ≈ 166.67，减去切角影响后平均约为 930 \/ 6 = 155。然后，各面需要减去其凹坑所占的体积：
- 对应6点朝上时，实际是1点面朝下，1点面只有一个凹坑，损失体积5，所以其“有效体积”为 (155 - 5) \/ 825 = 150 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.182。
- 对应5点朝上时，是2点面朝下，2点面有2个凹坑，损失体积10，有效体积 (155 - 10) \/ 825 = 145 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.176。
- 对应4点朝上时，是3点面朝下，3点面有3个凹坑，损失体积15，有效体积 (155 - 15) \/ 825 = 140 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.170。
- 对应3点朝上时，是4点面朝下，4点面有4个凹坑，损失体积20，有效体积 (155 - 20) \/ 825 = 135 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.164。（这里他之前计算有笔误，应为0.164）
- 对应2点朝上时，是5点面朝下，5点面有5个凹坑，损失体积25，有效体积 (155 - 25) \/ 825 = 130 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.158。
- 对应1点朝上时，是6点面朝下，6点面有6个凹坑，损失体积30，有效体积 (155 - 30) \/ 825 = 125 \/ 825 ≈ 0. ≈ 0.152。
可以看出，各点数出现的概率（基于这个简化模型）呈现出明显的梯度：6点概率最高（0.182），1点概率最低（0.152）。每个点数之间的概率差大约是 0.006（千分之六）。那么概率最高的6点与概率最低的1点之间，概率相差 5 x 0.006 = 0.03，也就是3% 的差距！
“3%的概率差距已经不低了呀！！！”李飞在心中惊叹。这意味着，在大量的投掷中，他获得大成功（6点）的次数，将系统性地比获得大失败（1点）多出3%！虽然这只是基于体积权重模型的“修正概率”，并非严格符合物理现实的真实概率（真实概率还涉及转动惯量、桌面碰撞等复杂因素，但趋势一致），但就问你，这玩意儿对使用者来说，公不公平？
显然不公！而且是极大地偏向于使用者的不公！
为了验证，他把这些近似概率加起来：0.1818 + 0.1757 + 0.1696 + 0.1636 + 0.1575 + 0.1515 = 0.9997。总和为0.9997，比1少了0.0003（万分之三）。这缺失的万分之三，或许可以理解为是那些超出正常1-6点范围之外的特殊点数（比如可能存在的、理论上的0点或7点）的“概率空间”，或者只是计算累积的舍入误差。但无论如何，这个“不公”的数值（最高与最低点差3%），已经相当可观，甚至可能等于之前某些因素造成的影响的十分之一了！
“所以对于李飞而言，这实在是太不公平了呀！！！”他在心中再次呐喊，但这次的含义与之前截然不同。这分明是得了便宜还卖乖的“不公平”！
“真的，你信我，这实在是太不公平了呀！！！！！至少对他人（比如他的敌人，或者那些使用普通骰子的人）而言，这简直是作弊级别的优势！” 这种系统性的幸运偏斜，哪里是代价？这分明是隐藏的福利！之前的担忧和“代价论”，完全是一场建立在错误前提上的乌龙。尴尬之余，一丝难以抑制的、发现意外之喜的微妙情绪，开始在他心底悄然滋生。