0

0
0

文字

分享

0
0
0

用「想像」來練習,也能跟「實際」練習一樣?意象訓練是怎麼做到的?

Yulina Huang
・2020/04/01 ・1866字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 505 ・六年級
  • 作者/Yulina Huang

意象訓練對於許多運動員和音樂家都是極為重要的一個訓練環節。意象訓練指的是在腦海中演練我們曾經實際進行的訓練動作,目的是幫助我們替必須實際執行的動作做好準備,例如為了學習如何操作某個你喜歡的體育項目的動作,你就可以在腦海裡想像自己正在做這個動作,以此作為練習。

畢竟人不可能一直都在練習,即便有足夠的體力與熱忱,過度訓練還是會操壞身體。如果可以借由意象訓練,可以幫助自己進行更多身體無法負荷的訓練。儘管身體沒有真的在動,但在腦海裡演練,仍然可以達到同樣的效果。

像是大提琴家馬友友,他在搭乘飛機時大提琴必須放在行李艙,不過儘管坐在機位上,他曾表示自己會在腦海中排演全曲,而且效果跟自己拉琴時一樣好。

用想像練習罰球,同樣能提升進球表現

美國韋恩州立大學的研究,為了評估意象訓練對運動技能表現的影響,實驗者克拉克 (L. Verdelle Clark) 將一百四十四名高中學生隨機分成兩組參與籃球罰球活動,一組讓他們身體力行練習罰球,另外一組則只是透過想像來練習。

在實驗期間共十四個上課日當中,實際練習罰球的那組被要求每天投五次罰球作為熱身,以及二十五次實際練習的罰球;意象訓練組則被要求透過想像練習相同的罰球量。

研究者在第一天和第十四天都分別測試了兩組球員,發現這兩組當中的中級和精熟等級的球員,進步程度差不多。於是克拉克得出了一個結論,在增強罰球表現上,意象訓練幾乎與實際訓練有同等的效果。

實際操作之餘,透過意象訓練,也能夠達到與實際訓練程度同等的成效。圖\pexels

大腦裡最原始的學習機制:鏡像神經元

在 Frontiers in human neuroscience 期刊中有個研究,匯集了認知神經科學,實驗神經心理學,運動與運動科學,臨床神經心理學和臨床神經學在內一系列學科,意圖闡明意象訓練所涉及的潛在神經機制。目前認為,意象訓練很可能跟我們大腦裡最原始的學習機制、也就是專門管理我們模仿行為的鏡像神經元有關。

一九九二年,一位義大利神經學家發現一隻沒得吃的猴子在看見其他猴子吃東西時,牠大腦同樣的部分竟然活化起來。雖然沒有真的在吃,但活化的形態甚至跟真正吃的時候完全相同,就是這個實驗使科學家發掘了大腦學習機制的奧秘:鏡像神經元。

模仿其實就是學習的根本。嬰兒看到別人說話時,鏡像神經元便會啟動,讓掌管舌頭嘴唇的細胞活化,即使不是真正在說話,但藉由模仿並在讓相關細胞活化,慢慢就學會說話了。還有鋼琴家在腦海裡進行意象訓練時,沒有彈琴的動作,可是大腦被活化的區塊居然跟演奏時是一樣的位置。日常生活中,我們看到別人打哈欠,自己會覺得想睡或被傳染也打起哈欠來,亦是鏡像神經元的作用。

生活中是否也有過看到別人打哈欠,自己也想打哈欠的經驗呢?這有可能式鏡像神經元在作祟喔!圖\GIPHY

因為意象訓練能活化與實際訓練時一樣的神經迴路,不斷的進行意象訓練,可以使神經迴路變得更大更寬闊,更快更有效的神經路徑便會促使我們對某個動作更加熟練。由此,透過想像自己正在練習,確實能夠持續精進技巧。

沒場地沒體力?在腦袋裡想也是個好訓練

在運動心理學的領域中,使用意象訓練來提升運動表現已經長達數十年。隨著相關機制的發現,意象訓練的觀念不再僅僅只是一種傳說中的訓練法,轉變成為了基於神經科學的有效方法。

近年來,臨床神經心理學和神經病學也已經開始使用意象訓練,來改善通常需要實際身體練習的動作。

透過鏡像神經元使大腦模擬功能對等,意象訓練可以增強並改善實際身體練習的動作。圖\GIPHY

想要學習什麼,從看別人怎麼做開始,活化這個部份的大腦,好好運用大腦的鏡像神經元。當然要完成學習還必須要親自動手,而達到一定程度,就可以多多利用意象訓練來幫忙。而當沒有那麼多的時間或是適當的場地可以練習,意象訓練也會是一個不錯的解方,能夠不限場域不限時間點的持續磨練技藝、持續進步。

參考資料

  1. Clark, L. V. (1960). Effect of mental practice on the development of a certain motor skill. Research Quarterly of the American Association for Health, Physical Education, & Recreation, 31, 560–569.
  2. di Pellegrino G, Fadiga L, Fogassi L, Gallese V, Rizzolatti G. 1992. Understanding motor events: a neurophysiological study. Exp. Brain Res. 91, 176–180. (10.1007/BF00230027)
  3. Ietswaart, Magdalena et al. “Editorial: Mental practice: clinical and experimental research in imagery and action observation.” Frontiers in human neuroscience vol. 9 573. 15 Oct. 2015, doi:10.3389/fnhum.2015.00573
  • Yulina Huang|文字內容創作者。從生活小事出發,書寫自我成長與人生,樂於分享。希望創作出的文章讓大家看了以後,能夠獲得前進的勇氣,即使只有一點點也好。現經營粉絲專頁提筆心手以及個人部落格,從生活中提煉值得用心體會的觀點,幫助你生成新的思路。

文章難易度
Yulina Huang
5 篇文章 ・ 0 位粉絲
文字內容創作者,從生活小事出發,書寫自我成長與人生,樂於分享。希望創作出的文章讓大家看了以後,能夠獲得前進的勇氣,即使只有一點點也好。現經營粉絲專頁提筆心手以及個人部落格,從生活中提煉值得用心體會的觀點,幫助你生成新的思路。


0

0
0

文字

分享

0
0
0

什麼是「造父變星」?標準燭光如何幫助人類量測天體距離?——天文學中的距離(四)

CASE PRESS_96
・2021/10/22 ・3033字 ・閱讀時間約 6 分鐘
  • 撰文|許世穎

「造父」是周穆王的專屬司機,也是現在「趙」姓的始祖。以它為名的「造父變星」則是標準燭光的一種,讓我們可以量測外星系的距離。這幫助哈柏發現了宇宙膨脹,大大開拓了人們對宇宙的視野。然而發現這件事情的天文學家勒梅特卻沒有獲得她該有的榮譽。

宇宙中的距離指引:標準燭光

經過了三篇文章的鋪陳以後,我們終於要離開銀河系,開始量測銀河系以外的星系距離。在前作<天有多大?宇宙中的距離(3)—「人口普查」>中,介紹了距離和亮度的關係。想像一支燃燒中、正在發光的蠟燭。距離愈遠,發出來的光照射到的範圍就愈大,看起來就會愈暗。

我們把「所有發射出來的光」稱為「光度」,而用「亮度」來描述實際上看到的亮暗程度,而它們之間的關係就是平方反比。一旦我們知道一支蠟燭的光度,再搭配我們看到的亮度,很自然地就可以推算出這支蠟燭所在區域的距離。

舉例來說,我們可以在台北望遠鏡觀測金門上的某支路燈亮度。如果能夠找到到那支路燈的規格書,得知這支路燈的光度,就可以用亮度、光度來得到這支路燈的距離。如果英國倫敦也安裝了這支路燈,那我們也可以用一樣的方法來得知倫敦離我們有多遠。

我們把「知道光度的天體」稱為「標準燭光(Standard Candle)」。可是下一個問題馬上就來了:我們哪知道誰是標準燭光啊?經過許多的研究、推論、歸納、計算等方法,我們還是可以去「猜」出一些標準燭光的候選。接下來,我們就來實際認識一個最著名的標準燭光吧!

「造父」與「造父變星」

「造父」是中國的星官之一。傳說中,「造父」原本是五帝之一「顓頊」的後代。根據《史記‧本紀‧秦本紀》記載:造父很會駕車,因此當了西周天子周穆王的專屬司機。後來徐偃王叛亂,造父駕車載周穆王火速回城平亂。平亂後,周穆王把「趙城」(現在的中國山西省洪洞縣一帶)封給造父,而後造父就把他的姓氏就從本來地「嬴」改成了「趙」。因此,造父可是趙姓的始祖呢!(《史記‧本紀‧秦本紀》:造父以善御幸於周繆王……徐偃王作亂,造父為繆王御,長驅歸周,一日千里以救亂。繆王以趙城封造父,造父族由此為趙氏。)

圖一:危宿敦煌星圖。造父在最上方。圖片來源/參考資料 2

回到星官「造父」上。造父是「北方七宿」中「危宿」的一員(圖一),位於西洋星座中的「仙王座(Cepheus)」。一共有五顆恆星(造父一到造父五),清代的星表《儀象考成》又加了另外五顆(造父增一到造父增五)。[3]

英籍荷蘭裔天文學家約翰‧古德利克(John Goodricke,1764-1786)幼年因為發燒而失聰,也無法說話。1784 年古德利克(John Goodricke,1764-1786)發現「造父一」的光度會變化,代表它是一顆「變星(Variable)」。2 年後,年僅 22 歲的他就當選了英國皇家學會的會員。卻在 2 週後就就不幸因病去世。[4]

造父一這顆變星的星等在 3.48 至 4.73 間週期性地變化,變化週期大約是 5.36 天(圖二)。經由後人持續的觀測,發現了更多不同的變星。其中一群變星的性質(週期、光譜類型、質量……等)與造父一接近,因此將這一類變星統稱為「造父變星(Cepheid Variable)」。[5]

圖二:造父一的亮度變化圖。橫軸可以看成時間,縱軸可以看成亮度。圖片來源:ThomasK Vbg [5]

勒維特定律:週光關係

時間接著來到 1893 年,年僅 25 歲的亨麗埃塔‧勒維特(Henrietta Leavitt,1868-1921)她在哈佛大學天文台的工作。當時的哈佛天文台台長愛德華‧皮克林(Edward Pickering,1846-1919)為了減少人事開銷,將負責計算的男性職員換成了女性(當時的薪資只有男性的一半)。[6]

這些「哈佛計算員(Harvard computers)」(圖三)的工作就是將已經拍攝好的感光板拿來分析、計算、紀錄等。這些計算員們在狹小的空間中分析龐大的天文數據,然而薪資卻比當時一般文書工作來的低。以勒維特來說,她的薪資是時薪 0.3 美元。順帶一提,這相當於現在時薪 9 美元左右,約略是台灣最低時薪的 1.5 倍。[6][7][8]

圖三:哈佛計算員。左三為勒維特。圖片來源:參考資料 9

勒維特接到的目標是「變星」,工作就是量測、記錄那些感光板上變星的亮度 。她在麥哲倫星雲中標示了上千個變星,包含了 47 顆造父變星。從這些造父變星的數據中她注意到:這些造父變星的亮度變化週期與它們的平均亮度有關!愈亮的造父變星,變化的週期就愈久。麥哲倫星雲離地球的距離並不遠,可以利用視差法量測出距離。用距離把亮度還原成光度以後,就能得到一個「光度與週期」的關係(圖四),稱為「週光關係(Period-luminosity relation)」,又稱為「勒維特定律(Leavitt’s Law)」。藉由週光關係,搭配觀測到的造父變星變化週期,就能得知它的平均光度,能把它當作一支標準燭光![6][8][10]

圖四:造父變星的週光關係。縱軸為平均光度,橫軸是週期。光度愈大,週期就愈久。圖片來源:NASA [11]

從「造父變星」與「宇宙膨脹」

發現造父變星的週光關係的數年後,埃德溫‧哈柏(Edwin Hubble,1889-1953)就在 M31 仙女座大星系中也發現了造父變星(圖五)。數個世紀以來,人們普遍認為 M31 只是銀河系中的一個天體。但在哈柏觀測造父變星之後才發現, M31 的距離遠遠遠遠超出銀河系的大小,最終確認了 M31 是一個獨立於銀河系之外的星系,也更進一步開拓了人類對宇宙尺度的想像。後來哈柏利用造父變星,得到了愈來愈多、愈來愈遠的星系距離。發現距離我們愈遠的星系,就以愈快的速度遠離我們。從中得到了「宇宙膨脹」的結論。[10]

圖五:M31 仙女座大星系裡的造父變星亮度隨時間改變。圖片來源:NASA/ESA/STSci/AURA/Hubble Heritage Team [1]

造父變星作為量測銀河系外星系距離的重要工具,然而勒維特卻沒有獲得該有的榮耀與待遇。當時的週光關係甚至是時任天文台的台長自己掛名發表的,而勒維特只作為一個「負責準備工作」的角色出現在該論文的第一句話。哈柏自己曾數度表示勒維特應受頒諾貝爾獎。1925 年,諾貝爾獎的評選委員之一打算將她列入提名,才得知勒維特已經因為癌症逝世了三年,由於諾貝爾獎原則上不會頒給逝世的學者,勒維特再也無法獲得這個該屬於她的殊榮。[12]

本系列其它文章:

天有多大?宇宙中的距離(1)—從地球到太陽
天有多大?宇宙中的距離(2)—從太陽到鄰近恆星
天有多大?宇宙中的距離(3)—「人口普查」
天有多大?宇宙中的距離(4)—造父變星

參考資料:

[1] Astronomy / Meet Henrietta Leavitt, the woman who gave us a universal ruler
[2] wiki / 危宿敦煌星圖
[3] wiki / 造父 (星官)
[4] wiki / John Goodricke
[5] wiki / Classical Cepheid variable
[6] wiki / Henrietta Swan Leavitt
[7] Inflation Calculator
[8] aavso / Henrietta Leavitt – Celebrating the Forgotten Astronomer
[9] wiki / Harvard Computers
[10] wiki / Period-luminosity relation
[11] Universe Today / What are Cepheid Variables?
[12] Mile Markers to the Galaxies

CASE PRESS_96
1 篇文章 ・ 3 位粉絲
CASE的全名是 Center for the Advancement of Science Education,也就是台灣大學科學教育發展中心。創立於2008年10月,成立的宗旨是透過台大的自然科學學術資源,奠立全國基礎科學教育的優質文化與環境。
網站更新隱私權聲明
本網站使用 cookie 及其他相關技術分析以確保使用者獲得最佳體驗,通過我們的網站,您確認並同意本網站的隱私權政策更新,了解最新隱私權政策