发表论文的曲线图叫什么

scheme 是示意性的图、示意图，表示根据解释、机理、理论等给出的让人容易理解的图示。而figure一般是测得的谱线图、拍下的图片等。

曲线图即图表的一种，用曲线来表示数据的变化程度。还有柱状图，饼状图等类型。

通俗地说，曲线图就是折线图：

1、适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。

2、优势：容易反应出数据变化的趋势。

数据图表皆来自bdp个人版。

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更多信息请访问原文：评价一个信息检索系统，一般会关注两件事： 1. 搜索到的结果中有多少是相关的？（精确度） 2. 系统是否尽可能多的检索到了相关文本？（召回率）关于这两个指标，对于那些不熟悉的人，我会解释一下精确率和召回率到底是什么？对于那些熟悉的人，我会解释一下在比较精确度-召回率曲线时常见的一些疑问。大雁和飞机假设你有一个图片集，包含了飞机和大雁的图片。你希望系统检索出全部的飞机的照片，且不要检索出大雁的图片。给定一组系统从数据集中搜出的图片，我们可以定义以下四个指标：真阳样本：系统正确地检索出的飞机图片真阴样本：系统正确地没有检索到的大雁图片假阳样本：系统错误地检索出的大雁图片，认为这是飞机假阴样本：系统错误地没有检索到的飞机图片，认为这是大雁这个例子中，共有三个真阳样本和一个假阳样本使用我刚才定义的指标，在这些检索出的样本中，共有三个真阳样本和一个假阳样本。那么，有多少假阴样本呢？又有多少真阴样本呢？一共有两个假阴样本（系统没有检出的飞机）和四个真阴样本（系统没有检索出的大雁）。精确度和召回率接下来，你将会对精确度和召回率有更准确的理解。精确度是真阳样本在检索到的样本中的占比，也就是：其中，n 是检索到的全部样本数( tp + fp )。召回率是真阳样本在系统本该检索出的飞机中的占比，也就是：在上面的例子中，3个真阳样本，1个假阳样本，4个真阴样本和2个假阴样本，所以，精确度=0.75，召回率=0.6。 75%的是检索出的样本是飞机，60%的飞机被检索出来。阈值调整如果检索系统的表现不乐观怎么办？我们可以让检索系统返回更多的样本，也就是说，放宽系统认为是飞机的概率的阈值。当然我们也可以让系统更严格一点，那将返回更低的阈值。到目前为止，系统在我们的样本集中返回了4个样本，这些都符合某个特定的阈值（下图中用蓝色的线表示的）。系统检索出比该阈值更像飞机的样本。这是一种假设的图片顺序。更像飞机的图片在列表的上方，绿线是阈值。我们可以往上或往下调整阈值，来获取不同的检索结果。在每一处的阈值，我们都可以得到一组不同的精确度和召回率的值。特别地，如果我们只检索到最高处的样本，则精确度是100%，召回率是20%。如果我们只检索到前二的样本，精确度仍是100%，但召回率变成40%。下面的图表列出了基于上述假设的图片顺序在所有可能取的阈值下计算得到得到精确度和召回率。 Retrieval cutoff Precision Top 1 image 100% Top 2 images 100% Top 3 images 65% Top 4 images 75% Top 5 images 60% Top 6 images 66% Top 7 images 57% Top 8 images 50% Top 9 images 44% Top 10 images 50% 精确度-召回率曲线描述分类器表现的一个好的方式就是观察精确度和召回率是怎样随着阈值的变化而变化的。一个好的分类器善于将实际的飞机图片排列在列表上方，有能力在检索到大雁前尽可能多的检索出飞机，随着召回率的增加，依然保持高的精确度。一个差的分类器召回率的提升往往伴随着精确度的降低。已发表的论文中通常会通过精确度-召回率曲线来展现他们的分类器是如何权衡两者的。下图是精确率 p 和召回率 r 的关系图：这是我们的飞机分类器的精确度-召回率曲线。它可以在不损失任何精确度的情况下达到40%的召回率。但是如果达到100%的召回率，精确度将会降低到50%。平均精度与比较曲线相比，很多时候使用单一的数去描述分类器的表现更方便。通常使用的指标是平均精度。这实际上意味着一些事情。 Average precision平均精度严格来说，平均精度是贯穿召回率从0到1间全部值对应的精确度的平均值：也与曲线下面积相等。在实践中，该积分的值近似于在每个可能的阈值处的精确度乘以召回率的变化值之和：其中，N是检索出的图片集数量， P(k) 是截止到前 k 个图片的对应的精度， delta r(k) 是前 k 个图片与前 k-1 个图片对应的召回率的变化值。在我们的例子中，也就是(1 * 0.2) + (1 * 0.2) + (0.66 * 0) + (0.75 * 0.2) + (0.6 * 0) + (0.66 * 0.2) + (0.57 * 0) + (0.5 * 0) + (0.44 * 0) + (0.5 * 0.2) = 0.782。需要注意的是，召回率未变化的点不会对最终结果产生影响（这些点就是这图中垂直部分，垂直下降的点）。这是有意义的，因为我们计算面积时，曲线的得到这些部分并没有使面积增加。 Interpolated average precision插值平均精度一些作者会选择另一种叫做插值平均精度的近似算法。通常他们也称之为平均精度。插值平均精度不再使用P(k)表示图像检索截止点k对应的精度，而是使用: 也就是说，插值平均精度不使用截止点k实际对应的精度，而是使用在所有具有较高回忆度的截止点上观察到的最大精度。计算插值平均精度的完整公式如下：为了有更直观的视觉感受，插值平均精度和近似平均精度如下图；（为了更直观有意思的比较，下面的图不是基于前述的例子）：近似平均精度与实际观察的曲线很接近。插值平均精度在很多点上都过高估计了，并且在数值上比近似平均精度更高。更进一步，有很多方法都可以计算插值平均精度。有些研究者在从0到1间取11个固定的点： {0, 0.1, 0.2, …, 0.9, 1.0} 来采样。这叫做11点插值平均精度的计算方法。还有一些是在召回率上每个k步采样一次。疑惑一些重要的论文中，使用插值平均精度作为他们的评价标准，也称之为平均精度。比如，PASCAL VOC挑战从2007年起便使用它作为他们的评价标准，我不认为他们理由是充分的。他们说：“使用这种方式插值精确度/召回率曲线的目的是减少曲线中折线的影响。”别忘了，参赛者都使用这个指标与其他人比较，所以在这个比赛中，这并不是个问题。然而，在与其他公开结果进行比较“平均精度”时，我们要非常小心。我们是否使用的是VOC的插值平均精度，而之前的工作使用的非插值平均精度？与之前的工作相比，这将不能正确的反映新方法的改进。总结精确度和召回率都是有用的评价分类器的指标。准确率和回忆率随分类器阈值的严格程度而变化。有多种方法可以用一个称为平均精度的值来概括精确度-召回率曲线;确保你使用的是与之前工作相同的度量标准。

论文，稳点下降的曲线，突然一段下降幅度变大学术上叫可以考虑具体问题具体分析的能力范围

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1640年，帕斯卡发表了《略论圆锥曲线》的论文，引出了400多条推论，提出了被笛沙格称为神秘的六边形的射影几何基本定理，作出了自阿波罗尼以来关于圆锥曲线的最重要研究。这个以帕斯卡的名字命名的几何定理很简洁；若一个六边形内接于一圆(更一般是圆锥曲线)，则每两条对边相交而得到三个点，它们在同一条直线上。也可以说，如果圆内接六边形的三对对边所在直线分别相交，那么三个交点必定共线。数学史家认定，单就这一个定理，就足以让帕斯卡流芳百世。的确，这时的帕斯卡不过刚刚十六七岁。当时著名的大数学家笛卡尔读到论文时，不敢相信这么重要的定理竟然出自一个少年，他摇头说：“17岁的少年不会发现这个定理！”

菲尔普斯曲线上个世纪五六十年代，人们认为通货膨胀和失业率之间存在着稳定的此消彼长的关系，降低失业率将付出使通货膨胀上升的代价，即所谓的“菲力浦曲线”。菲尔普斯却并不这么看。他对工资、物价进行了更为基本的分析，并且考虑到经济中信息不畅的因素、个人不完全了解其他人的行为，因此必须将他们的决策基于预期之上。他从而对“菲力浦曲线”发出了挑战，提出了“菲尔普斯曲线”，该理论认为通货膨胀取决于失业率和通货膨胀预期。菲尔普斯指出，通货膨胀不会对远期失业率产生影响，它只是由劳动力市场的运转所决定的，经济稳定政策只能对失业率的短期起伏产生影响。菲尔普斯表明未来的经济稳定政策的可能性取决于今天的政策决策：今天的低通货导致对未来低通货的预期，因此有助于未来的决策制订。至此，菲尔普斯解释了凯恩斯遗留下来的自愿失业现象、名义工资刚性和价格刚性，将工资、价格和就业的分析重新纳入到理性分析的轨道上。在另一个有着突出成就的（宏观经济）跨期决策权衡领域，资本构成的合理尺度是菲尔普斯重点研究的一个问题。菲尔普斯发现，通过减少消费用于对物资和人力资本进行投资，今天的一代将可以提高未来人类的福利。这个创见澄清了几代人之间可能的分配冲突。菲尔普斯还表明，所有人在某种条件下都可以从储蓄率的变化中获益。菲尔普斯的研究方向很广，几乎涵盖了宏观经济学的各个领域，包括就业、通货膨胀和通货紧缩、储蓄、公债、税收、代际公平、价格、工资、微观主体行为、资本形成、财政和货币政策，以及他最有贡献的领域———经济增长问题。他继罗伯特·索洛（美国经济学家，以其新古典经济增长理论着称，并在1961年被美国经济学会授予青年经济学家的“约翰·贝茨·克拉克奖”(John Bates Clark Medal)和1987年诺贝尔经济学奖）。之后，对经济增长的动态最优化路径进行了分析，提出了著名的“经济增长黄金律”，从而正式确立了经济增长理论。菲尔普斯成名于1968年。当时，身为美国宾西法尼亚大学经济学教授的菲尔普斯发表论文，用微观中对于工资与价格的预期来分析劳动与商品供给的宏观选择，率先引入以预期为基础的“均衡就业路径”这一重要概念，从而一举奠定了他在经济学界中的大师级地位，那一年，他35岁。菲尔普斯1933年出生在美国伊利诺伊州的伊云斯顿，1955年获得美国阿姆赫斯特学院文学士学位，1959年获得耶鲁大学经济学博士学位，师从詹姆斯·托宾教授（第十三届诺贝尔经济学奖得主，主要研究领域为经济计量方法，严格数学化的风险理论，家庭和企业行为理论，一般宏观理论，经济政策应用分析，投资决策，生产、就业和物价关系理论）。菲尔普斯曾经执教于耶鲁大学和宾西法尼亚大学，1971年起任美国哥伦比亚大学经济学教授。同时担任美国科学院院士、美国社会科学院院士、纽约科学院院士、美国经济学协会副会长、布鲁金斯经济事务委员会资深顾问、美联储学术会议专家、美国财政部和参议院金融委员会顾问、《美国经济评论》编委等。菲尔普斯著作颇丰，主要有《经济增长的财政中性》、《经济增长的黄金律》、《就业和通货膨胀理论的微观经济学基础》、《私人需求和公共需求》、《经济增长的目标》、《通货膨胀政策和就业理论》、《经济公平》、《个人预期和总产量：理性预期的考察》、《宏观经济学研究》、《利他主义、伦理道德和经济学理论》、《就业问题的现代经济学理论》等书，还发表论文200余篇，具有较大影响力的论文有《资本积累的黄金律》、《风险资本的积聚———序列效用分析》、《资本替代品、固定比率、增长和分配》、《对投资的新看法》、《预期通货膨胀和经济福利》、《技术进步模型和研究工作的黄金律》、《菲利普斯曲线———对通货膨胀水平和最优就业率的预测》、《次优国民储蓄和博弈均衡增长》、《市场出清产品价格下的短期就业状况和真实工资率水平》、《公债、税收和资本密集度》、《货币、公共支出和劳力供给》、《为达到代际公平对财富和工资的线性征税———一些可靠的国家案例》、《理性预期下货币政策的稳定效力》、《利润理论和对利润征税》等。费尔普斯很少来中国，他的作品也很少被引介到国内。关于他本人的介绍，除了上面照例的简历、作品目录之外，就鲜有提及。为数不多的而且还比较值得玩味的一段记录是：2005年6月1日，费尔普斯以“现代宏观经济学的缔造者”和“影响经济学进程最重要的人物”之一的专家身份来到北京某大学演讲。当他照例就失业率和通货膨胀课题发表观点，指出工人的信息不畅，会导致失业率提高；工资越高，失业率也就越高……这时，另外一个诺贝尔经济学奖得主。约翰·纳什举手提问了，提了一个失业赔偿的问题。费尔普斯没有明确回答，顾左右而言其他，最后，费尔普斯说，这是一个很难回答的问题。

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突变点或者叫拐点，具体看斜率，也就是求导结果符号是否变化。在描述方面可以用变化增速，或者变化幅度增加等来描述。

库兹涅茨倒“U”型曲线 1975 年诺贝尔经济奖获得者西蒙·库兹涅茨(s.kuznets)在研究人均财富差异（公平问题）与人均财富增长（发展问题）之间关系时，首次提出公平与发展遵循倒“u”型曲线规律。库兹涅茨在其经典论文《经济增长与收入不平等》(1955) 中表述：“在从前工业文明向工业文明极为快速转变的经济增长早期，不平等扩大，一个时期变得稳定；后期不平等缩小”，这就是著名的“库兹涅茨假说”(s.kuznetshypothesis)最早提法，学术界亦称库兹涅茨倒“u”型曲线。在对该假说进行实证研究时，又通常将其表达为几何形式：以人均财富（人均 GNP）为横坐标，以人均财富差异（基尼系数）为纵坐标，在人均财富较低时，随着人均财富的增加，人均财富差距逐渐增大，当差异达到临界最大值之后，再随着人均财富的增长，则人均财富差异呈现逐渐下降趋势，整个变化过程呈现倒“u”型曲线的特征。该假说实质上揭示了人均财富积累与社会分配之间对应的内在基本规律，也提示了财富累积对社会分配机制所带来的内在冲击与影响。库兹涅茨倒“u”型曲线理论发表之后，在国际学术界引起了很大的反响，当然也不乏争议。库兹涅茨本人以美、英等发达国家的统计资料为基础，得出发达国家收入分配不平等状况经历了先恶化后改善的过程，同时，又横向对比发展中国家与发达国家收入分配情况，发现发达国家收入分配公平程度优于发展中国家。有关资料表明，1978～1998 年，中国东部与西部地区之间的发展与公平关系基本符合库兹涅茨倒“u”型曲线规律，并且中国东、西部地区之间财富差异仍然处于倒“u”型曲线左侧，尚未达到临界转折点，表明中国东部与西部地区之间经济差距还有进一步扩大的趋势。目前多数发展中国家的主流经济学家、公共政策的制定者和经济社会改革的具体操作者仍把库兹涅茨倒“u”型曲线作为实施国家或区域经济社会的“梯度发展战略”、“雁式发展战略”、乃至诠释不平等和生产贫困的重要理论依据。尤其是在该倒“u”型曲线中，由人均财富差异临界点所标识的这种“阶段性”，为评估一个国家或区域经济社会发展水平提供了最基础的宏观理论判据。例如，现代化理论的系统学研究方向把该倒“u”型曲线作为衡量一个国家或区域是否实现现代化的宏观理论判据之一。该宏观判据指出如果人均财富差异仍然处于倒“u”型曲线左侧，即随着人均财富的增加而公正水平仍在不断恶化，就不可能认为这个国家或区域已步入了现代化的轨道。资料来源：杨多贵等，库兹涅茨假说及中国地区差距的实证研究[J]，软科学，2004（1）。

库兹涅茨曲线（Kuznets curve），又称倒U曲线（inverted U curve）、库兹涅茨倒U字形曲线假说。美国经济学家西蒙·史密斯·库兹涅茨于1955年所提出的收入分配状况随经济发展过程而变化的曲线，是发展经济学中重要的概念。库兹涅茨曲线表明：在经济发展过程开始的时候，尤其是在国民人均收入从最低上升到中等水平时，收入分配状况先趋于恶化，继而随着经济发展，逐步改善，最后达到比较公平的收入分配状况，呈颠倒过来的U的形状。Y轴表示是基尼系数或分配状况，X轴是时间或收入状况。

货币工资变动率与失业率之间呈负相关关系的理论，即著名的“菲利浦斯曲线”。该理论不仅指出了失业与通货膨胀是可以并存的，而且是能够相互替代的，即通货膨胀率上升，失业率下降；反之，失业率上升，通货膨胀率下降。通货膨胀和失业率之间存在着稳定的此消彼长的关系。这一理论基本上符合当时西方发达的市场经济国家的实际

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论文格式与论文参考文献格式科学技术报告、学位论文、学术论文以及其它类似文件是主要的科技信息源，是记录科学技术进步的历史性文件.为了统一这些文件的撰写、编辑、印刷、出版、发行，便于处理、储存、检索、利用、交流、传播.现将中华人民共和国国家标准GB 7713-87中有关论文格式、参考文献著录格式摘录如下：论文格式1.论文格式——题目：题目应当简明、具体、确切地反映出本文的特定内容，一般不宜超过20字，如果题目语意未尽，用副题补充说明。2.论文格式——作者：署名的作者只限于那些选定研究课题和制订研究方案、直接参加全部或主要研究工作、做出主要贡献，并了解论文报告的全部内容，能对全部内容负责解答的人。其他参加工作的人员，可列入附注或致谢部分。3.论文格式——摘要：摘要应具有独立性和自含性，有数据结论，是一篇完整的短文。摘要一般200-300字.摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。4.论文格式——正文：论文中的图、表、附注、参考文献、公式等一律采用阿拉伯数字编码，其标注形式应便于互相区别，如图1，图2-1；表2，表3-2；附注：1)；文献[4]；式(5)，式(3-5)等.具体要求如下；4.1论文格式——图：曲线图的纵.横坐标必须标注量、标准规定符号、单位(无量纲可以省略)，坐标上采用的缩略词或符号必须与正文中一致。4.2论文格式——表：表应有表题，表内附注序号标注于右上角，如“XXX1）”（读者注意：前面“”引号中的实际排版表示方式应该是“1）”在“XXX”的右上角），不用“＊”号作附注序码，表内数据，空白代表未测，“一”代表无此项或未发现，"0"代表实测结果确为零。

具体的范文模板链接：

论文曲线图一般需要数据，导出图表，可以是Excel做出来的，有的是其他数据分析软件做出来的。

通过实践，做实验，做调研等得出来的了。趋势图是在excel中制作的，制作好之后复制-粘贴到word中即可。选择插入图表选择图表类型，选择数据区域，这个决定图表的外观，可以自己选择。