Hypertrofia.

Hypertrofia eli suomeksi kasvaminen, viittaa treenaamisessa siihen, että lihas suurenee ajan myötä. Ceteris paribus, lihaksen kyky tuottaa voimaa on suoraan verrannollinen lihaksen halkaisijaan, tai oikeammin, voimantuottokyky riippuu lihaksen poikkipinta-alasta, joskin epälineaarisesti.

Hypertrofiaa esitetään usein olevan kahta tyyppiä; myofibrilaalista ja sarkoplasmista. Näistä ensimmäinen viittaa siihen, että lihassyitä tulee lisää ja olemassaolevat paksuuntuvat. Jälkimmäinen taas viittaa lihassolun nestemäärän lisääntymiseen. Tämä bro-science- näkemys ei ole kovin vahvan evidenssin tukema, mutta siinä on jonkin verran perää. Tyypillisesti bro-science menee niin, että pidemmät sarjat tuottavat sarkoplasmista ja lyhyemmät, intensiivisemmät sarjat myofibrilaalista hypertrofiaa. Perustelukin on näennäisesti looginen, eli pitkissä sarjoissa metabolinen stressi harjoituksesta dominoi, ja lihaksessa syntyy adaptaatio, jonka myötä lihaksensisäinen energiavarasto (viime kädessä nestettä) kasvaa. Lyhyissä sarjoissa raskailla painoilla taas stressi on pitkälti mekaanista, jolloin adaptaatio on vahvistaa lihassäikeitä kasvattamalla niistä paksumpia ja/tai tekemällä niitä lisää.

Tutkimusta asiasta toki on tehty. Harjoittelun näkökulmasta manipuloitavia muuttujia on muutamia. Tärkeimmät ovat intensiteetti, volyymi, nopeus, ja lepo. Lepo tässä viittaa harjoituksen aikana tapahtuvaan lepoon (rest), ei harjoitusten välillä tapahtuvaan toipumiseen (recovery).

Oma harjoitteluni on ollut viime aikoina korkean intensiteetin harjoittelua, ja volyymi on ollut maltillinen -- ja pudonnut koko ajan. Toistojen välistä lepoaikaa en ole juuri muuttanut, ja nopeuteen en ole kiinnittänyt mitään huomiota. Nyt kun 531-syyskausi päättyy jouluna, niin ajattelin kevätkaudella ottaa enemmän hypertrofiapainotteisen treeniohjelman joksikin aikaa taas.

Intensiteetti putoaa hieman voimaharjoittelupainotteisesta. Kun nyt suurin osa harjoittelusta on tapahtunut intensiteetillä joka on 80-95% maksimaalisesta, niin vuoden vaihteen jälkeen pudottanen sen 65-85%:iin. Kun nyt toistomäärät ovat olleet pääasiassa 5, 3 ja 1 toistoa kolmessa sarjassa, niin kevätkaudella pyrin 10,8 ja 6 toistoon 3-4 sarjassa. Suoritusten nopeudessa taas kiinnitetään huomiota siihen, että konsentrinen (eli lihas tekee työtä painon liikuttamiseksi) tehdään melko rivakasti (kuten nykyisin), mutta eksentrinen (eli lihas jarruttaa), tehdään tietoisesti hieman hitaammin.  Lepo sarjojen välillä voi olla aika-ajoin nykyistä lyhyempi, mutta tässä on syytä huomioida se, että tauon ei tule olla niin lyhyt että volyymi kärsii.

 Ohjelman runko olisi osapuilleen seuraavanlainen (muutoksia toki viikottain)

• Maanantai: Kyykky 3x10 (65% maksimista), penkki 4x8 (70-80%), leuanveto lisäpainolla/kehonpainolla 3x6, maastaveto FatGripzeillä 4x6 (kevyt), loppuun sekalaista käsipainoharjoittelua.
• Keskiviikko: Kyykky 3x8 (70% maksimista), pystypunnerrus 4x8 (65%), soutu 4x8 (70% maksimista), vatsalihastreeni, sekalaista käsipainoharjoittelua. 
• Perjantai: Kyykky 3x6 (75%), vinopenkki 3x10 (70%), mave 1x5 (85%), leuanveto kehonpainolla 3x10, sekalaista käsipainoharjoittelua.

Kevään suunnitelma on suunnilleen se, että tämän tyyppistä treeniä jatketaan pari kuukautta, kunnes juoksukausi taas alkaa. Progressio tapahtuu niin, että joka viikko kun sarjat saadaan tehtyä kokonaan, lisätään siihen nimenomaiseen sarjaan painoa seuraavalla viikolla. Erillisiä kevennysviikkoja ei ole, mutta mikäli ylikunnon oireita ilmenee, pidetään viikko, jonka aikana painoa kevennetään neljänneksellä ja sarjoja lyhennetään. Ruokavaliossa pyritään edelleen ylläpitämään maltillista painonnousua, kalorimäärät noin 3500kcal per päivä. 

Yllä mainittu "sekalainen käsipainoharjoittelu" tarkoittaa että jos penkistä/pystypunnerruksesta jää vielä "paukkuja" yli, niin tehdään käsipainoilla vinopenkissä muutama sarja joilla haetaan ns pumppi päälle, ja sama myös hauikselle ja olkapäille; näiden lisäharjoitteiden merkitys ei ole suuri, mutta ne tuovat pienen määrän metabolista stressiä lisää.  Ja tietysti täytyy muistaa että

The greatest feeling you can get in a gym, or the most satisfying feeling you can get in the gym is... The Pump. Let's say you train your biceps. Blood is rushing into your muscles and that's what we call The Pump. You muscles get a really tight feeling, like your skin is going to explode any minute, and it's really tight - it's like somebody blowing air into it, into your muscle. It just blows up, and it feels really different. It feels fantastic.  
                                                               -- Arnold Schwarzenegger

Todesta sen näköisyydestä.

Opetan tällä periodilla todennäköisyyslaskentaa. Tämä on vähän joillekin vaikeasti hahmotettava matematiikan haara. Ensiksikin täytyy erottaa toisistaan muutama asia. Tilastotiede tai tilastomatematiikka ja todennäköisyyslaskenta tai todennäköisyysteoria. Näillä on toki kytkös, mutta ne eivät ole sama asiaa. Todennäköisyysteoria on täysin koherentti matemaattinen teoria, jonka kytkös reaalimaailmaan (joka toki voidaan tehdä) on epäolennainen itse teorian kannalta. Todennäköisyysteoria on välttämätöntä mm. informaatioteorialle, mutta toki myös tilastotieteelle.

Tilastotiede puolestaan on matemaattisia menetelmiä käyttävä "työkalutiede", joka tutkii nimenomaan reaalimaailman ilmiöitä mm. todennäköisyysteorian tarjoamin keinoin. En puhu tilastotieteestä tässä. Olen sitäkin jonkin verran opiskellut ja tietoisena Dunning-Kruger-efektistä, en halua kommentoida asiaa muutoin kuin että kuten yleensäkin, kytkökset reaalimaailmaan ovat ongelmallisia ja ihmisten halu saada enemmän sanottua kuin on epistemologisesti perusteltua, on varsin suuri ja se näkyy tavassa jolla tilastotiedettä käytetään.

Todennäköisyyslaskenta voidaan kokonaisuudessaan johtaa erittäin vähäisestä määrästä aksiomia. Oletetaan että meillä on perusjoukko Omega, ja sille sigma-algebra F. Kuten nokkelimmat lukijani tietävät sigma-algebra on kokoelma perusjoukon osajoukkoja siten, että se sisältää tyhjän joukon ja on suljettu komplementin ja (numeroituvien) leikkausten ja unionien suhteen. Ns. Kolmogorovin aksiomat sanovat että meillä on todennäköisyysmitta P, joka on määritelty kaikille F:n joukoille, ja jolle pätee:

1.  Kaikille F:n joukoille E, P(E) on määritelty ja ei-negatiivinen reaaliluku.
2. P(Omega) = 1
3. Jos A on pistevieraiden joukkojen A_i yhdiste, niin P(A) on summa P(A_i):stä. 

Näistä aksiomista lähtien voidaan todistaa monia asioita. Esimerkiksi se, että jos  on A:n komplementti, niin P(A) = 1 - P(Â), sillä A ja  ovat pistevieraita ja niiden yhdiste on Omega. Käytän tässä yhdisteestä merkkiä + ja leikkauksesta merkkiä *, jolloin saamme että P(A+B) = P(A) + P(B) - P(A*B).

Sanomme sigma-algebran F alkioita tapahtumiksi. Tapahtumien todennäköisyyksistä voidaan johtaa uusia käsitteitä, esimerkiksi P(A | B) = P(A*B)/P(B), joka on niin kutsuttu ehdollinen todennäköisyys. Niin kauan kun pysytään todennäköisyyslaskennan puolella, kaikki toimii kiltisti eikä tarvitse huolehtia mistään reaalimaailman ilmiöistä kuten siitä, mitä todennäköisyys oikein tarkoittaa. 

Todennäköisyyslaskenta olisi kuitenkin tylsää, jos meillä ei olisi sille mitään sovelluksia. Se soveltuukin varsin hyvin sellaisten ilmiöiden ominaisuuksien tutkimiseen joissa kaikkea tietoa ei ole paljastettu, vaan jossa tunnemme vain joitain mahdollisia lopputuloksia ja vain osan mekanismista jolla lopputulos syntyy. Esimerkikisi nopanheitto on melko tyypillinen ilmiö jota mallinnetaan todennäköisyyslaskennan avulla. Kuusisivuisen nopan kohdalla "Omega" on joukko {1,2,3,4,5,6}, ja F on kaikkien Omegan osajoukkojen kokoelma. Olettaen että noppa todella on hyvin lähelle kuution muotoinen, ja että emme voi tietää nopanheiton olosuhteista mitään sellaista, minkä vuoksi uskoisimme nopan päätyvän tiettyyn asentoon ennemmin kuin johonkin toiseen, mallissa oletetaan että todennäköisyysmittta P antaa jokaiselle yhden alkion joukolle todennäkisyyden 1/6.

Yleensä kytkös reaalimaailmaan tehdään niin, että määritellään satunnaismuuttuja. Satunnaismuuttuja, vaikkapa x, ei ole luku sinänsä, vaan se voidaan ajatella jonkinlaisena "kurkistusluukkuna todellisuuteen". Se tuottaa jonkin Omegan alkion kun sen arvo "katsotaan". Tämä "katsominen" määritellään usein satunnaiskokeeksi, ja satunnaiskokeen kuvaus on olennaisilta osin todennäköisyysteorian mallin (joka siis sisältää Omegan ja todennäköisyysmitan P) operationalisointi. Esimerkiksi satunnaismuuttuja x noppaesimerkissämme on se luku, joka lukee nopan päällimmäisellä sivulla välittömästi nopanheiton jälkeen; jos haluamme uuden x:n arvon, täytyy noppaa heittää uudestaan. Jos meillä on tapahtuma A, niin se realisoituu annetussa kokeessa, jos x:n kokeessa saama arvo kuuluu joukkoon A.

Tässä operationalisoinnissa tarvitaan sitten tulkinta. Tulkinnalla tarkoitetaan tässä yhteydessä sitä,  millä kriteereillä todennäköisyysmittaa pidetään oikeana tai sopivana jos mallia verrataan todellisuuteen.

Todennäköisyyden niin kutsuttu frekventistinen tulkinta on seuraava: Satunnaismuuttuja x saa koejärjestelyissä arvot x_1, x_2, .... (näitä on loputtomiin). P(A)  on tapahtuman A suhteellinen esiintymisfrekvenssi, kun koetta toistetaan loputtomiin. Esimerkiksi frekventistinen tulkinta nopanheitosta on, että P({1}) = 1/6, koska jos noppaa heitettäisiin loputtomiin, ykkösiä olisi koko ajan tarkemmin ja tarkemmin kuudesosa kaikista heitoista; pieniä heilahduksia voisi toki tulla, mutta "ajan oloon" heittoja olisi niin paljon että kuudesosa olisi aina vain parempi ja parempi likiarvo ykkösten osuudelle.  Malli jossa jokaiselle luvulle on annettu todennäköisyys 1/6 on väärä, jos eri nopanheittojen suhteelliset osuudet eivät lähesty näitä arvoja.  Frekventistisessä tulkinnassa on tapana tehdä hypoteesi (mukamas) a priori, ja sitten tehdä jokin "riittävän" suuri määrä kokeita, ja todeta hypoteesi oli väärä, koska saatu tulos oli varsin epätodennäköinen. Tässä on ongelmansa, joihin en tässä kohtaa mene sen syvemmälle.

Bayesilainen tulkinta on hieman toisenlainen. Siinä todennäköisyysmitta kuvaa meidän käsitystämme ilmiöstä ja sitä tietoa mitä meillä on.  Esimerkiksi nopanheittojen todennäköisyyksiksi asetetaan a priori 1/6, koska emme yksinkertaisesti tiedä mitään syytä tai perustelua miksi jokin toinen nopanheitto esiintyisi useammin kuin toinen. Kun koetta sitten toistetaan riittävän monta kertaa, voimme muodostaa erilaisille hypoteeseille todennäköisyyksiä. Hypoteeseille annetaan etukäteen jonkinlaiset priorit eli todennäköisyydet tai uskottavuusmitat. Esimerkiksi, bayesilainen voisi todeta, että koska 99% nopista on varsin  laadukkaita eikä niitä ole painotettu, niin kautta linjan 1/6- todennäköisyydet antavan tuloksen priori P(H) = 0.99, ja muiden yhteensä 0.01. Jos nopanheittoja tehdään 100, ja suhdeluvut näyttävät että puolet tuloksista on kutosia, niin tämä on jo erittäin epätodennäköistä.  Tämän arvioimiseen käytetään Bayesin kaavaa, joka sanoo että
P(H | E) = P(E | H) P(H) / P(E). Eli, hypoteesin todennäköisyys tietäen että meillä on evidenssi E, saadaan laskettua kun meillä on todennäköisyys jolla H:n ollessa tottaa E todella tapahtuisi, kertaa H:n priori, jaettuna evidenssin todennäköisyydellä. Olennaista on, että tästä pitäisi tulla uusi H:n priori jatkossa.

Tähänkin liittyy tiettyjä ongelmia, joista vähäisin ei suinkaan ole priorien valinta. Suurin ongelma joka Bayesilaisuuteen liittyy on kuitenkin sosiaalinen: Bayesilaiset ovat pääsääntöisesti ylimielisiä mulkeroita, jotka sivuuttavat todelliset ongelmat ja kuittaavat ne kriitikioiden "ymmärtämättömyydellä". Itse pidän itseäni 80% bayesilaisena, 15% frekventistinä ja 5% skeptikkona, mutta tämä on vain seurausta siitä, että olen päivittänyt prioreitani evidenssin perusteella. Luvut saattavat vaihtua.

Homma menee teoriapuolellakin rumaksi, kun todennäköisyyslaskentaa aletaan soveltaa kapeammin. Esimerkiksi, alamme tehdä oletuksia siitä, että todennäköisyysmitta on esitettävissä ns. tiheysfunktion avulla. Tiheysfunktio on kuvaus Omegalta ei-negatiivisille reaaliluvuille siten, että summa (tai jokin yleistys summasta) F:n joukkojen yli tuottaa todennäköisyysmitan. Esimerkiksi jos Omega on jokin reaalilukujen osajoukko, niin F on niiden Omegan osajoukkojen kokoelma jotka ovat Borel-joukkoja, ja P(A) määritellään integraalina f:stä joukon A yli.

Vaikka matemaattisesti tällaiset teoriat toteuttavat toki Kolmogorovin aksiomat, ne synnyttävät reifikaatioita, eli sellaisia kognitiivisia vinoumia jotka kiinnittävät ajattelun näihin käsitteisiin. Aivan erityisen vaarallinen tällainen reifikaatio on odotusarvo. Odotusarvo -- jota kansanomaisemmin kutsutaan myös keskiarvoksi, vaikka keskiarvo tarkoittaakin eri asiaa -- on operaattori joka voidaan määritellä sellaiselle todennäköisyysmallille jossa on tiheysfunktio ja jossa Omegan alkioille on määritelty reaali- tai kompleksilukujen kertolasku. Omega voi siis olla aivan hyvin jokin vektoriavaruus tms, kunhan reaaliluvulla kertominen on mielekäs operaatio Omegan alkiolle.
Jos x on satunnaismuuttuja, niin merkitsemme sen odotusarvoa E(x). 

Odotusarvo saadaan kun lasketaan satunnaismuuttujan "todennäköisyydellä painotettu keskiarvo", eräänlainen todennäköisyysjakauman painopiste. Kiltisti käyttäytyvillä jakaumilla odotusarvo on varsin hyödyllinen työkalu. Esimerkiksi nopanheiton odotusarvo on 3.5. Jos pelaamme noppapeliä jossa nappulat siirtyvät silmäluvun verran eteenpäin, niin voimme saada aika hyvän arvion siitä, kuinka pitkälle nappulat liikkuvat tietyssä määrässä vuoroja, kun käytämme odotusarvoa, etenkin kun kierroksia on useita.  Odostusarvo on hyödyllinen myös uhkapeleissä yms, etenkin pelin järjestäjälle, sillä kun pelejä pelataan paljon, odotusarvon pitää olla pelin järjestäjälle suosiollinen. 

Toinen suure, joka voidaan tällaisissa malleissa määritellä -- joskin hieman harvemmin -- on varianssi. Kun saamme erilaisia tuloksia, ne eivät tietenkään osu tarkalleen odotusarvon kohdalle, mikäli ilmiö todella on satunnainen (eli satunnaismuuttuja ei saa samoja arvoja joka kerta). Jos muutujan arvoille on määritelty etäisyysmitta, niin määrittelemme uuden satunnaismuuttujan z,
joka on x:n etäisyys sen odotusarvosta. Tällöin varianssi on E(z²). Jos x saa reaalilukuarvoja, on tapana määritellä V(x) = E((x - E(x))²). Varianssin neliöjuuri on nimeltään keskihajonta.

Jos ja kun satunnaismuuttujalle on määritelty varianssi ja odotusarvo, niitä on tapana merkitä kreikkalaisilla kirjaimilla joita tässä blogissa on tuskallista käyttää. Niinpä käytän odotusarvosta merkintää mu ja keskihajonnasta merkintää sigma. Jos emme tiedä todennäköisyysmallista mitään muuta kuin odotusarvon ja varianssin, emme voi sanoa erilaisista todennäköisyyksistä kovin paljoa, mutta voimme sentään todeta jotain. Niin sanottu Tschebyshevin epäyhtälö (T-epäyhtälö tästedes) sanoo, että P(|x - mu| > t) on korkeintaan (sigma/t)². aivan erityisesti, jos t = k*sigma, niin P(|x - mu| > k*sigma) on korkeintaan 1/k:n neliö; esimerkiksi se, että jokin tapahtuma joka kokonaisuudessaan poikkeaa odotusarvosta yli 5 keskihajontaa, tapahtuu korkeintaan  4% todennäköisyydellä. Tämä kannattaa pitää mielessä.

Jakaumat joilla on odotusarvo ja varianssi ovat "yleisiä" sikäli, että jos tiedämme että ilmiön numeroarvot ovat rajoitettuja, niin mikä tahansa "kunnollinen" ilmiötä kuvaava malli on sellainen että odotusarvo ja varianssi löytyvät. Esimerkiksi ihmisten pituus ei voi alittaa 0 metriä, eikä ihminen voi olla pituudeltaan esimerkiksi yli 15 kilometriä, koska silloin hän ei pystyisi hengittämään seistessään.

Ehkä vaarallisin teoreema, joka tällaisia todennäköisyysmalleja koskee on niin sanottu keskeinen raja-arvolause. KRA sanoo, että jos meillä on ääretön jono toisistaan riippumattomia satunnaismuuttujia x_i, joiden odotusarvot ja varianssit ovat olemassa eivätkä ne käyttäydy "patologisesti", esimerkiksi, jonon odotusarvot ja varianssit ovat kaikki jotakin epsilonia suurempia ja jotakin ylärajaa K pienempiä, niin saadaan seuraavaa: olkoon y(n) = x_i:den summa n:ään asti, mu(n) = odotusarvojen summa n:ään asti  ja sigma(n) = keskihajontojen summa n:ään asti. Satunnaismuuttuja z(n) = (y(n) - mu(n))/sigma(n) lähestyy normaalijakaumaa N(0,1) kun n lähestyy ääretöntä.

KRA on vaarallinen, koska se saa ihmiset uskomaan, että kunhan n on riittävän suuri, niin normaalijakauma on riittävän hyvä. Tämä pätee toki tietyssä mielessä, mutta se pätee vain niillä muuttujien arvoilla jotka eivät ole liian kaukana alkuperäisten jakaumien häntäpäistä. Normaalijakauma on jatkuva jakauma ja se on täysin symmetrinen, ja siinä kaukana odotusarvosta olevat arvot käyvät hyvin nopeasti äärimmäisen epätodennäköisiksi.

Tästä ilmiöstä on omaan koprolaliaa ja huonoja käytöstapoja yhdistelevään tyyliinsa kirjoittanut mm. Nassim Taleb, sinänsä sisällöllisesti ansiokkaasti. Pidän miehestä ja hänen kirjoituksistaan, mutta kuten niin monet mielenkiintoiset ihmiset, hän on täysin vailla käytöstapoja, itseään täynnä ja muutenkin jonkin sortin ihmisperse. Tämä ei tietenkään tee hänen sanomisiaan mitenkään huonoiksi, vaan pikemminkin päinvastoin. Se osoittaa etteivät tällaiset asiat ole oikeasti kovin voimakkaasti kytköksissä toisiinsa. Joku vetänee johtopäätöksen että "nerot ovat vaikeita" -- tämä voi pitää paikkaansa sikäli, että todennäköisyys että joku on vaikea ihminen kasvaa, jos hän on nero.

Mutta kannattaa muistaa sanonta: Ekstraordinary claims require extraordinary evidence. Tämä sanonta voidaan palauttaa viime kädessä Bayesin kaavaan. P(A | B) = P(B|A)P(A)/P(B). Jos A on epätodennäköinen (esim, "henkilö on nero") ja B on varsin todennäköinen (henkilö on vaikea), ei suurikaan ehdollinen todennäköisyys toiseen suuntaan (nero on vaikea) tuota mitään kovin suurta evidenssiä toiseen suuntaan (vaikea ihminen on nero).

Kuorman purku eli deload

531-syksy on saapunut toiseksi viimeisen syklin  loppuun. Viime syklin ykkösviikon tulokset olivat melko vaatimattomat: Maastaveto 1x160kg, Pystypunnerrus 1x62.5kg, Penkkipunnerrus 3x100kg, ja kyykky 4x120kg. Kyykky on ollut "jäissä" aika pahasti koska selkävaivat ovat estäneet sen kehityksen.

Kun välilevyt hieman vaivaavat, selän kontrolli on todella tärkeää. Selkä on "helppo" pitää erittäin vakaana raskaissakin maastavetopainoissa, kun taas kyykyssä selän vakaus on itseasiassa rajoittava tekijä. Kun selkä kipuilee, luontainen "varovaisuus" aiheuttaa sen, että kyykkyä ei uskalla tai pysty tekemään vaikka jaloissa voimaa olisikin riittävästi.

Osaksi kyse on myös ihan puhtaasti mekaanisesta stabiiliudesta, sillä kyykkyä tehdessä paino on yläselän päällä ja systeemi on labiili. Kyykätessä nostajan ja tangon muodostaman systeemin painopiste on jossain navan yläpuolella ja siihen kohdistuvan voiman tuottavat lihakset ovat painopisteen alla. Jos jalkojen tuottaman voiman suunta on hivenenkin vinossa, systeemi alkaa horjua. Vähäinen poikkeama pystysuorasta voimantuotannosta kasvaa itsestään, joten korjaamiseen tarvitaan enemmän aktiivista työtä tukilihaksilta.

Maastavedossa taas painopiste on alempana ja tanko "roikkuu" olkapäihin kiinnitetyistä naruista joita kutsutaan "käsivarsiksi".  Olkapäiden siirtäminen tukipisteen yläpuolelle ei ole kovin raskasta, ja tanko tulee perässä ilman erillistä voimankäyttöä. Tämä taas tarkoittaa että vaikka tukilihakset joutuvat töihin, niiden työ on enemmän staattista kuin kyykyssä, mikäli pieniä poikkeamia tasapainosta uhkaa syntyä.

Juuri tämä ero on se, miksi kyykky on keskivartalon hallinnan kannalta aivan olennainen liike. Moni tekee lankutuksia ja linkkuveitsiä sun muuta loputtomiin siinä uskossa että tämä vahvistaa "corea". Eivät he täysin väärässä ole, mutta suurin osa samasta treenistä hoituisi kyykkäämällä raskailla painoilla. Ilmiötä vahvistaa myös se, että varsin usein nämä samat ihmiset treenaavat jalkalihaksiaan jalkaprässillä tms laitteilla jotka eivät milllään tavalla treenaa tukilihaksia. On jossain määrin ajanhukkaa treenata näin, kun on olemassa yksi liike joka treenaa paitsi "corea" ja jalkoja, myös yleisemmin tasapainottamiseen tarvittavia tukilihaksia.

Tämän viikon treeniohjelma on kevyt, sillä joka neljäs viikko on ns. deload-viikko. Tätä voi nimittää kevennykseksi tai kuorman puruksi. Säännöllinen treenaaminen tuottaa paitsi lihaskohtaista stressiä josta toipumiseen tarvitaan aikaa, myös kumulatiivista systeemistä kuormaa. Tähän kuuluu erilaisten aineenvaihdunnallisten ja hermostollisten adaptaatioiden jatkuva "päällä olo".  Kuormanpurkuviikolla annetaan elimistölle aikaa palautua näistä stressitekijöistä.

Tyypillisen kuormanpurkuviikon painot ovat 60-80% ykkösviikon painoista. Koska kuorma on kevyempi, aiemmilta viikoilta peritty stressi kevenee. Treeniä ei kuitenkaan jätetä täysin väliin, eikä se saa olla liian kevyttä, sillä muutoin syntyy toisenlainen stressi. Käytän tässä sanaa "stressi" siinä merkityksessä, että elimistön, erityisesti toki lihaksiston ja siihen liittyvän hermoston, tila poikkeutetaan "tasapainosta", eli siitä mihin elimistö on sopeutunut.

Jos elimistö on sopeutunut kovaan treenaamiseen, niin täydellinen lepo on poikkeama niistä tekijöistä joita voi pitää elimistön normaalina toimintaparametreinä. Tuloksellinen treeni on jollakin tapaa aina progressiivista (määritelmän mukaan; tulosten paraneminen tarkoittaa sitä että jokin suure muuttuu ajan oloon). Elimistö reagoi poikkeamaan siten, että "normaali" toiminta siirtyy poikkeaman suuntaan. Jos ei olla menty ylikunnon puolelle (ja jotta ei mentäisi!), kuorman keventämisessä on optimi, joka on suunnilleen sellainen kuorma jossa elimistössä ei synny merkittävää tarvetta  "säätää" tilannetta mihinkään suuntaan.  Täydellinen lepo tarkoittaisi, että elimistö alkaisi vähän kerrassaan purkaa niitä muutoksia joita se on tehnyt sopeutuakseen aiempaan treeniin.

Toki jos aiempi stressi on ollut patologista, siis sellaista että adaptaatiot ovat peräti vahingollisia, niin tilanne on toinen. Patologiseksi stressi menee silloin, jos keinot joilla elimistö siihen reagoi eivät ole tarkoituksenmukaisia. Klassinen esimerkki on tilanne, jossa treenataan tavoitteena rasvanpoltto, ja energiavaje käy niin suureksi että elimistö alkaa karsia energiaa kuluttavia osia, eli polttaa lihasta ja jarrutella rasvakudoksen käyttöä.  Voimaharjoittelussa ylikunnon tunnistaminen voi olla hankalampaa, etenkin hermostollinen ylikunto voi olla pitkään oireeton. Jos kuitenkin siis ollaan ns ylikunnon puolella, on kuorman purun syytä olla niin suuri, että epätarkoituksenmukaiset adaptaatioprosessit loppuvat.

Painoni on noussut jo melko lähelle 90 kiloa, viime viikolla se oli noin 88kg. Tämä on hyvä asia sikäli, että se tarkoittaa että massan kerääminen on onnistunut. Se kuitenkin tarkoittaa että tulokset suhteessa ruumiinpainoon eivät ole kehittyneet juurikaan, ainakaan jos käytetäään ns Wilks-pisteitä. Esimerkiksi viimeisen viikon yhteistulos (voimanostoliikkeissä, kyykky korjattuna 134 kg:een ja penkki 110kg:een) olisi ollut kiloissa 404kg, Wilks-pisteinä 260.94, jos oletetaan että painan 88kg. Viime joulukuun yhteistulokseni oli koko syklin lopussa 405kg, mutta koska painoin tuolloin 82kg, pistemäärä olisi ollut 272.32.  Jotta saisin edes saman pistemäärän nyt joulukuun lopulla, pitäisi yhteistuloksen olla yli 425kg. Tämä ei ole mahdotonta, sillä kyykyssä voin pystyä nostamaan 140kg, ja maasta vetämään 175kg, jolloin 110kg penkkituloksella olisin tarkalleen tuossa tuloksessa. Tämä kuitenkin tarkoittaisi, että vaikka 20kg olisi tullut lisää, niin suhteessa painoon tulos ei olisi parantunut käytännössä lainkaan.

Työtä tehdään, leipää saadaan

Viikot kuluvat tietyssä mielessä aika vauhdilla. Kuten olen aiemmin sanonut, työskentelen tällä hetkellä yhden päivän viikossa teollisuudessa eräänlaisissa konsultaatiotehtävissä. En halua mennä yksityiskohtiin, mutta yrityksellä on tuote joka myy kohtuullisesti. Se haluttaisiin myydä tarkoituksiin joissa asiakkaan vaatimukset ovat kovemmat, mutta skaalautuvuudessa on tiettyjä ongelmia. Tuotteen "ytimessä" nimittäin on ongelma joka on, viime kädessä, NP-kova optimointiongelma.

Koska olen tutkinut käytännössä NP-kovia tai vaikeampia ongelmia aika paljon, joskaan en suoraan optimointitehtävinä pitkään aikaan, eräs entinen työkaverini rekrytoi minut tähän. Hän on omistajana ko. yrityksessä. Lähdin mukaan melko vaatimattomalla panostuksella (ja kohtuullisella palkkiolla). Yritys olisi palkannut minut kokoaikaiseksi ja todennäköisesti vielä paremmalla palkalla, mutta päädyimme tähän osaksi siksi, että minä halusin mahdollisuuden testata osaamistani niin, että siitä olisi yhtäältä minulle ja toisaalta työnantajalle pienet riskit. Niinpä työnkuvaani kuuluu prototyyppialgoritmin suunnittelu ja osallistuminen sandboxatun proton toteutukseen sekä sen skaalautuvuuden testaaminen.  Jos projekti on menestyksekäs, tehdään sitten uusi sopimus.

Sillisalaatti

Joudun harvoin aikatauluttamaan viikkoni kovin tarkasti, mutta nyt tilanne on sellainen että joudun miettimään ajan riittävyyttä.  Lyhensin treeniohjelmani kolmeen kertaan viikossa, ja sen on tarkoitus ensi viikosta alkaen näyttää suunnilleen tältä:

• Maanantai: Kyykky, kevyt (70%) 3x5, vinopenkki 3x10,  Maastaveto 531, talja 3x10
• Keskiviiko: Kyykky, kevyt (80%) 3x3, penkki 531, leuanveto 3x8 kehonpainolla, maastaveto FatGripzeillä
• Perjantai: Kyykky 531, pystypunnerrus 531, leuanveto 3x5 lisäpainolla, vinopenkki käsipainoilla. 

Teen torstaisin töitä  yksityisellä puolella, ja menen mielelläni töihin varhain aamusta ja työskentelen iltapäivällä pidempään. Tästä syystä vaihdoin kolmen päivän treeniohjelmaan. Perjantai on nyt omistettu tutkimukselle ja maanantaista keskiviikkoon opetukselle. Käytännössä teen tutkimusta vapaa-ajallani, kuten aina ennenkin.

Lisätyö toki vaikuttaa esimerkiksi ansiotasooni. Bruttoansiot nousivat 20%, mutta nettoansiot vain noin 15%, johtuen iki-ihanasta progresssivisesta verotuksestamme. En kuitenkaan valita, lisäansiot ovat tervetulleita, vaikka menoni ovatkin pienet. Säästämisasteestani johtuen omaisuuteni karttuu kohtuullista tahtia huolimatta, mikä puolestaan on tarpeen sillä avioeroni pari vuotta sitten iski aikamoisen loven säästöihini.  Tämä taas johtui siitä, että olin investoinut taloon, joka jouduttiin myymään hieman huonoon aikaan. "Velkavipu" ei ollut hyvä sikäli, että remontti-investoinnit eivät nostaneet hintaa edes sen vertaa mitä niiden teettäminen maksoi. Ne oli tarkoitettu pidempiaikaisiksi investoinneiksi, joten talon myyminen siinä kohtaa oli huono veto rahallisesti.

En kuitenkaan valita tässä kohtaa mitenkään kohtaloani. Elämä on lopultakin hyvällä mallilla kaikenkaikkiaan.

Treeniviikko

Tällä viikolla alkoi 531:en syksyn kolmas sykli. Loukkasin selkäni reilu viikko sitten rinnallevedossa; Vika oli typeryydessä, sillä tein liian monta toistoa. Selän asento meni huonoksi sarjan loppupäässä ja satutin selkäni. Huomaan että räjähtävissä liikkeissä voin tehdä 1-2 toistoa turvallisesti, mutta isompi määrä on ongelma.

Tällä viikolla tein vain kolme treeniä; työkiireiden vuoksi en ehdi salille neljänä päivänä viikossa ja viikonloppuna pitää levätä. Liikunta on hyvä tasapainottava tekijä työstressille, mutta siihen tarvitaan myös kaveriksi riittävästi unta. Vielä toistaiseksi unirytmi ei ole pahasti häriintynyt, mutta heräämiseni on aikaistunut niin, että herään aamulla ilman herätystä kello 6:00.

• Maanantai: Kevyt kyykky lämmittelyksi, Penkkipunnerruksen vitosviikolla 8x90kg, leuanvetoa kehonpainolla 3x8, vinopenkki käsipainoilla 3x8x27.5kg per käsi.
• Keskiviikko: Kevyt kyykky lämmittelyksi, maastaveto vitosviikolla 5x145kg, hauiskääntö käsipainoilla n. 10 toistoa laskeva sarja 20kg:sta alaspäin. 
• Perjantai: Kyykky vitosviikolle 6x107.5kg, pystypunnerrus vitosviikolle 5x55kg, leuanveto lisäpainoilla 5x15kg, 5x12kg, 5x12kg. Vinopenkki käsipainolla 3x12x22.5kg (tässä viimeinen jäi kahdeksaan toistoon) 

Paino ei juuri ole enää noussut, vaan tuntuu tasaantuneen 87kg tuntumaan. Ruokahalu on hieman kärsinyt, mikä on myös merkki stressistä. Tämän syklin kevennysviikolla täytynee koettaa pitää todella kevyt viikko, muuten menee ylikunnon puolelle.

Työsopimus

Sain tänään työsopimuksen. Allekirjoitin sen, ja toimitan sen uudelle työnantajalleni perjantaina. Olen tästä eteenpäin 8 tuntia viikossa yksityisellä sektorilla töissä. Nimike ei ole "konsultti" tai "asiantuntija", mutta se voisi aivan hyvin olla.

Sopimus on puolen vuoden mittainen. Tuona aikana selvitän työnantajan erään tuotteen teoreettisia ominaisuuksia ja kehitysmahdollisuuksia, rakennan prototyypin ja testaan sen toimintaa. Jatkosta päätetään sen jälkeen.

Olen viimeksi ollut töissä yksityisellä sektorilla vuonna 1997.