我是原扑克人Halimyok。相比从前，国内扑克从依靠“简易逻辑和直观感受”到如今“以数学辅证打法”，理论知识发展得越来越成熟完善。从本文开始的新系列专栏文，意图在“使理论整理跟得上理论发展的步伐”，让理论知识（尤其是数学理论）能切实充分的运用到实战，应该会在2018年内给它写上个恰当的结尾。
四月初的时候有一则《关于牌桌上估算对手范围赢率》的提问。题主的疑惑在于：想要在打牌时试图估算“自己的手牌VS对手的范围”的Equity，但存在两点问题—1.牌面结构多样，而不同牌面结构下的组合多样，试图穷举是个浩大的工程。2.如果考虑进对手的种种倾向，更是难上加难。借此提出本文的观点：扑克数学的作用不止在事后分析，更在于牌桌上的运用。如何使它的实用性最大化，值得思考。为了给大家一个积极思考并实战锻炼的环境。为方便讨论，以下的“范围”代表对手的牌型在1260种组合里所占比例。而“频率”是以对手在当前下注轮所持范围作为100%。
首篇做一个很朴素的抛砖引玉：将理论极度简化，简化到人脑能够完全适应。以上一段的问题为例，题主提到：假设MP OPEN 25%，在不同的翻牌面快速估算对手各类潜在牌型的占比，这里我想容忍极大的误差而把“两张不同的起手牌”算作1%，而把“口袋对子”算作0.5%。例如FlopKJ3r时，对手击中次对以上的估算范围：AK+KQ+KJ+KT+QT+AJ+QJ+AA+KK+QQ+JJ+33≈7%+2%=9%，实际数据=7.4%。大约1.5%的误差，这些误差能产生多大的影响？——假设Hero在CO跟注，MP Value cbet频率产生了6%的向上偏差（估算数据比实际数据高出6%）：0.09/0.25=0.36=36%，0.074/0.25=0.296=29.6%。若对手Cbet 65%，我们会对MP cbet频率中的6%（即范围的1.5%）产生误判。也就是当对手CBET时，我们会弃掉1.5%本应跟注的牌。
依然是以上牌局的翻牌，如果MP OPEN 40%，Hero在BTN跟注，对手会用暗三+两对+坚果后门花+两头顺/卡顺Check raise：KK+JJ+33+KJ+QT+AQ+T9+Q9+ATs-A2s（三种花色）≈1.5%+5%+9%*1/4≈8.75%（估算数据），实际数据=9.2%，有0.45%的向下误差（估算数据比实际数据更低0.45%）。接着讨论这0.45%的影响：当对手check raise 9.2%的牌，并有0.45%的牌被我们误判，即我们在防守对手CR的频率会有4%的偏差。4%的什么概念？我们通常只会在对手Check raise时的一半时候（50%频率）防守，而这4%是我们在防守Check raise时的4%，微乎其微。
以上：我们用1.5%对对手value cbet范围中价值诈唬比例的误判，以及0.45%对对手check raise范围的误判，换来能够通过人脑迅速枚举对手在特定牌面下的各种牌型范围（之所以采用1%和0.5%的数据主要的原因是为了方便计算）。
以点带面，这样的方法同样可以延伸到其他的扑克理论中。比较简单的举例：Check raise数据＞20%能代表什么？我们能怎么调整原先的默认打法？对手fold to cbet River在35%是正常数值（来自子曰发的线上常客平均数据，很有参考性），若对手fold to CBriver＞40%我们能怎么做？＞45%呢？偏离到怎样的程度我们能用“这手牌”打一个很激进的诈唬？除了微调范围和bet size，也能迁移到Action-line上。
这些问题离不开量化计算，但要把它深植在脑海里并条件反射似的打出来是关键。《Applications of NLHE》by Matthew我在2015年的夏天就看到了转牌圈，我之后进行归纳时，例如翻牌圈洋洋洒洒百余页内容被我简化到两三张A4纸内。理论的证明需要严谨，但简化并体系化后需要吸收的内容真的不多。而简化到什么程度才行？大概就是书里几十页的内容简化到几句话吧。
以扑克人用户Newbaby的专栏文举例（如果本人看到，非常非常抱歉拿你举例），从读者的角度看，内容不乏干货但篇幅长、碎片化，看完了能学到一些东西并且心服口服，但没法将其融入“牌手自身的战术体系”，实现“体系上”的优化。就像读了篇知乎高票还是过不好人生一样，在五六桌ZOOM平均只有5-10秒的决策时间下，凭的依然是经验感觉而把这点数学理论放在心里积灰。当然，Newbaby高产高质而且严谨精细的专栏还是很值得一读的，没有他的贡献，晚辈也不能继续讨论这一话题。
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