首先我要说明几个问题。
第一，在测试球员跑动时，我采用的是，跑5次，取3次最好成绩。
第二，在测试时，我发现了一个小窍门，就是读盘时就按住方向和R1，这样训练一开始球员就启动，这样可以最大程度的避免误差。
第三，在跑动过程中，一旦发现球员不小心把球趟大了，我们应该把这次的成绩去掉，虽然趟大了可以跑得更快。
首先，我们来看球员空跑时，有哪些数据在影响他的速度。
设置这么一个场景，球员从点球点出发，跑到中线时触球，同时完成训练。
duff(速度86加速度91)成绩5'535'535'55
eto'o(速度95加速度97)成绩5'41(注：后面我就直接写平均值了)
martins(速度99加速度99)成绩5'36
morales(速度79加速度70)成绩5'61
keller(速度62加速度71)成绩5'90
从这5个人我们很容易看出，随着速度值的提高，球员跑得越来越快，而且是线性增加的！
不信的人可以自行计算，我已经算过了，假定这个跑动距离是50m的话，速度值每提高5，速度将提高0.1m/s左右。
注意：这里所谓的线性增加并不是严格的，而是近似的，这是误差存在所造成的。
再来看看大家关心的加速度值的用处。
我设置另一个场景，球员空跑10m，即从点球点跑到弧顶。
跑了三个人，我就放弃了，因为我发现10m的距离也不足以显示加速度的差距，就是说，加速度的差距基本可以忽略，就是说加速度只存在于手感中。
duff1'78
martins1'75
reyes(8687)1'78
好了，热身完毕了。下面开始对带球运动的研究，相对于无球空跑，带球的建模就难太多了。我们在开始前先带着疑问，那些数据对带球运动有影响？它们是如何影响的？
我选择了我们敬爱的李毅当我的模特，场景100m带球跑，即从一侧点球点跑到另一侧点球点。
首先观察liyi在增加了特技dribller后，带球速度有什么变化？答案，没有
把liyi的带球姿势分别改成2，3，4，带球速度有什么变化？答案，没有
这样，我们基本能够得出结论，球员的基本设定和容姿不会对带球产生任何影响。
看来我们的落脚点，就集中在速度，带球精度，带球速度上了。
那么做一个实验，edit三个liyi，比较他的跑动时间
liyi(速度50带球精度50带球速度90)13'7513'6613'65
liyi(905050)12'0812'1612'36
liyi(509050)13'7813'8013'81
通过以上数据可以看出，速度对带球的影响最大，带球速度其次，带球精度最次。
我们更具体的试一试
liyi(速度80加速度80带球精度80带球速度80)12'4012'3312'33
liyi(90808080)11'8012'2812'20
liyi(80908080)12'3312'4012'31
liyi(80809080)12'2812'2812'28
liyi(80808090)12'1612'2012'23
比较数据，得出几个重要的结论：
1.加速度对带球的影响几乎不存在。
2.速度对带球的影响最大，带球速度其次，带球精度最次。
3.带球精度越高，带球越稳定。
通过比较计算得知，速度，带精，带速分别对带球的影响比例是3.8：1：1.8，并且这些影响是可以叠加的。有了这个比例之后，我们就可以近似的通过计算来比较那些球员跑得快！
计算方法：定义一个N，N=3.8*(速度-80)+1*(带精-80)+1.8*(带速-80)，通过比较每个球员的N值，来比较他们的带球。这个式子的数学意义是，每个球员都和一个(808080)的人比较，得出的一个加权统计数据。
至于带球精度，带球速度都达到88时，球员的带球会发生一个跃变，这一点sosa1215已经用事实证明了，我就不在说明了。但是问题又产生了，既然带球精度，带球速度都达到88时，有一个突变，那么这个3.8：1：1.8仍然成立吗？
我通过计算发现，这是仍然成立的，只是要把“高速型”和“一般型”的球员分开计算罢了。
下面举例说明
例一：找出所有带精，带速都在88以上的球员，分别进行测试。结果如下：
joecole(869388)11'28
joaquin(899291)11'20
C.ronaldo(839593)11'33
mitea(ajax)(929188)11'16
saviola(869090)11'26
aimar(869589)11'28
recoba(879494)11'18
kaka(888993)11'21
ronaldinho(879791)11'21
karimi(869388)11'33
robben(909295)11'11
dyer(889088)11'23
hleb(898995)11'21
quaresma(porto)(889088)11'23
robinho(889593)11'30
列出前10名来：
robben>mitea>recoba>joaquin>kaka=ronaldinho=hleb>quaresma=dyer>saviola
计算上述人员的N值：
robben：N=3.8*(90-80)+1*(92-80)+1.8*(95-80)=77
mitea：N=3.8*12+1*11+1.8*8=71
recoba：N=65.8
……
略了，有兴趣的朋友可以自行验证
得出结果：
robben(77)>mitea(71)>hleb(70.2)>robinho(68.8)>joaquin(66)>recoba(65.8)>ronaldinho(63.4)>kaka(62.8)>dyer(54.8)=queresma(54.8)
比较，可以看出，基本一致，(hleb的名次稍有出入，robinho的N值排第4，成绩却不理想，saviola排第10，N值在10名开外)。总的来说，这个计算法则是非常成功的。
这个例子里，实况的带球top10出来了。另附几个对这个top10不服气的带球大师的成绩：
martins(997696)11'98
owen(918987)12'08
eto'o(958691)12'00
ewerton(realzaragoza)(948290)12'06
lovenkrands(rangers)(919186)12'10
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