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  • 1 # 行遠健身

    如果兩個人的肌肉量完全相同,兩個人的力量也可能不同,除了題主提到的神經募集肌肉能力之外,肌肉內紅白肌纖維的比例,肌肉密度也會影響力量。

    肌肉內的肌纖維按照顏色分為紅纖維和白纖維,紅纖維主要負責耐力,含氧量比較多,顏色比較深;白纖維主要負責爆發力,含氧量較少,顏色較淺。大多數人紅白肌纖維的比例都是各佔50%,但是紅白肌纖維比例在某些人身上差異還是比較大的,最典型的就是運動員,比如短跑運動員和長跑運動員,短跑運動員體內白肌纖維的比例明顯高於紅肌纖維,長跑運動員完全相反。紅白肌纖維比例是天生的,後天不可改變,只能透過適當的運動增強爆發力或耐力。確定肌纖維比例最準確的方法就是從身上切下一小塊肌肉,在顯微鏡下進行進行分析,這種方法一般用在專業運動員身上,普通人沒必要這麼做。

    力量可分為爆發力、耐力等,題主提到的應該是爆發力。在肌肉量相同的情況下,白肌纖維多的人爆發力相對更強,反之耐力強。如果體脂率相差較大,體脂率高的人力量相對大一些。如果肌肉量、體脂率、肌纖維比例完全相同,神經募集肌肉能力強的人,力量越大。

    一個在健身房鍛鍊多年,肌肉塊很大的人和一個在工地長年工作的人,他們在各自領域內都能使用最大的力量,但是在對方領域內的表現都比較一般,除了各自鍛鍊發力習慣不同,肌肉力量不同之外,神經募集肌肉能力上的差距也是很明顯的。肌肉男側重肌肉孤立鍛鍊,工地上工作的工人往往習慣使用全身的力量完成工作。

    提高神經募集肌肉能力,最重要的是要加強鍛鍊,不斷的去刺激肌肉,一般新手鍛鍊的前三個月肌肉都不會有特別明顯的增大的現象,但力量卻相對增加卻比較多,這就是神經肌肉募集能力得到了明顯的提高。

    還可以做單側鍛鍊,單側鍛鍊不僅能平衡身體兩側肌肉體積、力量上的不對稱,對提高神經募集肌肉能力也是很有用的鍛鍊方式。研究人員認為,當大腦知道需要更多的力量來完成一個熟悉的運動,而不需要另外的的肢體的幫助的時候,會募集更多的肌肉來完成任務。比如做保加利亞深蹲時身體需要調動更多的肌肉保持平衡,進而更有效的鍛鍊到肌肉。鍛鍊一階段以後肌肉會對一些熟悉的動作形成肌肉記憶,改變動作也是有效的提高鍛鍊效果的有效方式,對提高神經募集肌肉能力也有有用。

    提高動作頻率、強度,鍛鍊時提高動作鍛鍊頻率,縮短休息時間,能讓身體處於更加緊張的狀態,這個過程雖然非常痛苦,但是大腦就會募集更多的肌肉來緩解身體緊繃,久而久之,肌肉募集能力就會得到提升。

    注意頂峰收縮和靜止類的動作細節和動作。在鍛鍊時的頂峰收縮,雖然靜止時間非常短暫,但是對肌肉鍛鍊效果卻非常有好處,也能提高神經募集肌肉能力。另外一個例子是平板支撐。

  • 2 # 健身大喇叭

    你好

    你提的這個問題,是可以這樣理解。但是在實際情況下,以及他所處的條件不同,也是有一定區別的。

    我們先來解釋一下什麼是神經與肌肉的募集程度。

    你可以把你的大腦想象成指揮中心。你身體各個部位的肌肉就是下屬的單位或者是可以稱他們為戰士。神經募集程度它是根據外界壓力的不同所產生的反應也是不一樣的。

    就拿胸部來作為舉例。胸部的單位,他總共擁有1000名戰士。

    比如說你可以開發的極限力量是需要調動這1000名單位來完成。

    現在你只能夠聯絡到其中的300或者400的單位。

    但是你面對了一個50公斤重的槓鈴,你的指揮中心只需要分配50人面對這個挑戰就可以完成這個任務了。

    那他絕對不會多去分配50,去浪費這個資源。

    那是不是肌肉募集程度大的人力量大?

    這個並不是那麼絕對的。他是取決於每個人身體肌肉纖維的數量以及訓練的實際內容。

    雖然兩個人他的體型和肌肉緯度都是一樣大,但是在身體內部的構造上,可能有一個他的肌肉纖維與另一個人是不一樣的。

    而且在訓練的過程中訓練方式的不同所產生的結果也是不一樣的。

    假如說第1個人他其實只開發了他身體,30%的肌肉單位。那第2個人想要達到與第1個人肌肉維度,體型一樣的情況下,它需要開發50%。

    但其實兩個人的力量是一樣的。所以這種情況也是有可能的,因為他們的肌肉纖維天生是有一定區別的。

    還有就是說,訓練過程中產生肌肉肥大的過程,會有肌原肥大為主的訓練,也有以肌漿肥大為主的訓練。

    前者他是更多的以增大增粗肌肉纖維為主,後者會在訓練中提高細胞以及肌肉當中的代謝物質,但是兩者都可以達到一個維度變大的,目的。

    在這種情況下假設兩個人的肌肉募集程度都一樣,顯然,以肌原纖維肥大的訓練者,他的力量會更強。

    所以說這個也是要從不同的角度去判斷,沒有那麼絕對的。影響同一個問題他的主觀和客觀因素太多了,不是簡簡單單的1+1就必須等於2。

    這就是我個人的一些看法。

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