学习是扑克职业选手工作中不可或缺的一部分，同样地，对于任何希望提高的德州扑克爱好者来说，学习也应该是必不可少的。
那么，扑克职业选手是如何学习的呢？让我们通过Gabriele ‘KingMavE911’ Re的分析来一探究竟。
这位扑克选手将焦点放在了2023年11月的9人桌Spicy 50赛事中的一个关键时刻。在这个场景中，主角需要决定在底池中剩余3.5个大盲的情况下，如何应对来自中间位置的第二位玩家的加注和小盲的10.5个大盲的全下。
第一步：估算初始加注者的范围
Gabriele首先估算第一个发言玩家的范围。他通常使用HRC软件进行学习，输入了比赛的奖金分配、记分牌量和位置信息。
根据平衡理论，程序返回了一个17%的开池范围：
Gabriele随后根据他对比赛对手的了解手动调整了范围
我调整了初始加注者的范围，频率上降低了0.5%，几乎可以忽略不计，但范围的组成明显不同：理论上的范围偏向于非同花的A-x组合，例如很少开池的同花非连张牌。实际上，我认为人们还没有完全接受这个概念，即在决赛桌的这种深度下，A7o这样的牌比QTs更好，因此我预计他们的开池范围会有所不同。
第二步：估算全下者的范围
接下来，需要评估小盲全下10.5个大盲的范围。软件根据分配给初始加注者的范围返回了一个8.9%的范围，具体组合如下：
Gabriele也进行了调整
最初我调整了小盲的范围，但频率基本保持与理论范围一致。实际上，我更换了一些组合，用我认为对手更可能采用的组合替换了理论上的组合。
Gabriele调整后的范围如下
第三步：检查输出结果
接下来，通常需要拿出纸、笔和计算器来计算大盲的期望值，但如今这类工作通常由程序完成。
根据HRC，大盲的理论跟注范围——即程序自动分配的范围，由15.1%的牌组成：
使用Gabriele手动调整后的初始加注者和小盲的范围，大盲的跟注范围变为以下：
从表中可以看出，AJ是明显的跟注牌，实际上在软件用默认数据生成的表中也是如此。但到底有多明显呢？
从软件返回的跟注范围表中，Gabriele还提取了正期望值：如图所示，AJ的正期望值为+0.1，在ICM中，这位扑克选手表示这是“不可忽视的”。
第四步：调整场景
为了更深入地分析这个关键时刻，Gabriele进一步手动调整了小盲的全下范围，针对调整后的初始加注者范围。
在这种情况下，大盲的跟注范围大幅缩小：AJ的正期望值减少了十倍，从0.1降至0.01！
如图所示，这里AJ的正期望值为+0.01，因此从数值上看，这是一个值得考虑的点，但选择如此边缘的点是风险较高的，因为只要其中一个范围稍有变化，我们的期望值也会随之改变：例如，如果初始加注者决定不开池A3s而是弃牌，我们的再加注就已变为负期望值。
结论
最初，Gabriele认为用AJ跟注是理所当然的，但经过分析后，他意识到这个关键时刻比最初感知的要复杂得多：
我为小盲分配的第二个范围非常紧，但在现实中也可能是合理的，实际上AJ可能真的更倾向于弃牌而不是跟注。从分析中可以看出，随着范围的变化，我们的实际应对策略也会发生多大变化。在第一个例子中，AJ的正期望值为不可忽视的0.1，而在第二个例子中则变为可以忽略的0.01。在两个例子之间，我们很可能在现实中更多地面对实际的而非理论上的情况，因此，那些因为认为从理论上是明显的跟注而放心跟注的人，比如我在游戏中代替主角时所做的那样，在现实中可能会面临一个非常边缘甚至负期望值的局面。
文章来源：扑克档案室
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