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# docs/figures —— 论文插图
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本目录的 10 张 PNG 全部进入论文：`docs/paper/main.tex` 用
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`\graphicspath{{../figures/}}` 直接引用，论文不重绘、也不手抄图内任何数字。
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全部插图由同一脚本生成：
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```bash
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uv run python scripts/plot_paper_figures.py # 依赖 numpy 与 matplotlib
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```
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数据来自 `docs/paper/data/` 下的复算结果（`practice-results.json`、
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`practice-geometry.json`、正式统计快照）与第四问覆盖计划；
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逐图来源见 `manifest.json`。图注为中文，并注明数据取自演练局还是正式测试。
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## 约定
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- 默认配色与字体沿用 matplotlib 默认样式，不引入自定义调色板；
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- 图内不放标题与解释性文字，只保留坐标轴、图例与必要的元素标注，含义由图注承担；
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- 图例置于坐标区外，散点与角度标注按位置自动避让，保证互不重叠；
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- 输出 PNG（300 dpi、白底）。
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## 图清单
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| 文件 | 内容 | 数据来源 | 论文位置 |
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| `framework-decision-loop.png` | 观测—候选集—任务—动作的闭环决策过程 | 论文问题分析的结构 | 图 1 |
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| `steps-state-machine.png` | 会话状态机（未进入 / 倒计时 / 接口开放 / 关闭） | `src/mcm26b/protocol/client.py` | 图 2 |
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| `timing-attachment-example-105-111-194-199.png` | 附件计时示例：逐动作耗时构成与单步合计 | 题面附件 2 的计时示例 | 图 3 |
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| `geo-q1-geometry.png` | 问题一三幅几何：角域交会、定位区域放大（直径圆与最小包围圆）、等边三角形反例 | `practice-geometry.json`（演练局观测复算）、`examples/q1/triangle.json` | 图 4 |
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| `geo-q2-guaranteed-reception-disk.png` | 问题二：截断角域外接圆与安全候选盘，右侧为半径分解 | `src/mcm26b/config.py` | 图 5 |
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| `geo-q4-minimum-cover-31-points.png` | 问题四：31 点最小命中集分布与定向源读图约定 | `src/mcm26b/guarantee/plans/q4_mincover_v2.json` | 图 6 |
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| `selfbuilt-q3-search-clear-path.png` | 问题三演练局：全向源搜索与清除路径（含每次检测的位置、结果与示向度射线） | `referee-data/sessions/<问题三主局>/log.jsonl` | 图 7 |
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| `selfbuilt-q4-search-clear-path.png` | 问题四演练局：混合源路径（含定向源朝向、±90° 可见范围与检测点） | `referee-data/sessions/<问题四主局>/log.jsonl` | 图 8 |
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| `practice-virtual-time.png` | 44 局演练的总虚拟时间分布与全清局均值 | `practice-results.json` | 图 9 |
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| `formal-time-bars.png` | 六次正式测试的累计虚拟耗时分解 | `formal-results.csv` | 图 10 |
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论文主局案例编码不写死在脚本里：`plot_paper_figures.py` 读取
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`docs/paper/data/practice-macros.tex` 中的 `PractQThreeMainCase` /
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`PractQFourMainCase`，与正文口径同源。
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## 归档与回放
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`examples/replay/` 归档了论文主局的行为日志副本，便于在没有 `referee-data/` 时仍能绘图；
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`scripts/archive_replay_logs.py` 用于把新的演练局追加归档：
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```bash
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uv run python scripts/archive_replay_logs.py --list # 本机有哪些局
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uv run python scripts/archive_replay_logs.py <案例编码> # 追加归档
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```
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