我正在努力将图像放入具有多个定理类环境的页面中，其中一些环境包括显示的数学，但我无法让文本正确地环绕图像和标题：要么图像下方有大量空白（甚至在下一页也是如此），要么文本覆盖了图像。我找到了很多解决这个问题的不同方法，但似乎没有一个对我的情况有效；我目前使用的最佳解决方案是 minipage 和 parpic 的组合，它在文档的其他部分有效，但在这个特定点上无法正常工作。
这是一个例子（我希望它能起作用），尽管它并不完全是最小的：看到在其他情况下有效的解决方案在这种特定情况下不起作用，我认为最好将“真实”代码放在我遇到问题的地方（图像 GraficiBarre.png ，它是一个简单的 600x512 png，通过序言中定义的 \addsspic 命令加载）。以下是编译结果的链接。
\documentclass [12pt]{article}
\usepackage {amsthm,amssymb}
\usepackage {amsmath,amsfonts}
\usepackage {graphicx}
\usepackage {lipsum}
\usepackage {fullpage}
\usepackage [utf8]{inputenc}
\DeclareMathOperator{\Var}{Var}
\DeclareGraphicsExtensions{.pdf,.png,.jpg}
\theoremstyle{plain}
\newtheorem{teorema}{Teorema}
\newtheorem{prop}{Proposizione}
\theoremstyle{definition}
\newtheorem{definizione}{Definizione}
\newtheorem{esempio}{Esempio}
\theoremstyle{remark}
\newtheorem{osservazione}{Osservazione}
\RequirePackage{xparse, graphicx, caption, picins}
\DeclareDocumentCommand \addsspic{O{0.4\textwidth} m g}{\parpic[r]{%
\begin{minipage}{#1}
\vspace{0.25cm}
\includegraphics[width=\textwidth]{#2}%
\IfNoValueTF{#3}{}{\captionof{figure}{\footnotesize #3}}
\end{minipage}
}}
\begin{document}
\begin{prop}
Disuguaglianza di Chebyshev. Sia $X : \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ una variabile aleatoria reale, con $X \in L^2$. Allora:
$$\mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : \left |X \left (\omega \right ) - \mathbb{E} \left [X \right] \right | \geq \varepsilon \right \} \right ) \leq \frac{\Var \left (X \right )}{\varepsilon^2} \ \forall \ \varepsilon > 0$$
\end{prop}
\begin{proof}
Sia $\tilde{X} = X - \mathbb{E} \left [X \right ]$ e sia $Z = \left | \tilde{X}\right |^2 = \left |X -\mathbb{E}\left [X\right ] \right |^2 \Rightarrow \mathbb{E} \left [Z \right ] = \Var \left (Z\right)$. Ricordiamo che, se $Z$ è una variabile aleatoria, la disugualianza di Markov (Teorema 8, Osservazione 33) ci dice che $\varepsilon \mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : Z \left (\omega \right ) \geq \varepsilon \right \} \right ) \leq \int_\Omega \! Z \ \mathrm{d}\mathbb{P} = \mathbb{E} \left [Z \right ]$, quindi abbiamo che:
$$\varepsilon^2 \mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : Z \left (\omega \right ) \geq \varepsilon^2 \right \} \right ) \leq \mathbb{E} \left [Z \right ] \Rightarrow \mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : \left | X \left (\omega \right ) - \mathbb{E} \left [X \right ] \right |^2 \geq \varepsilon^2 \right \} \right ) \leq \frac{\Var \left(X\right )}{\varepsilon^2} \Rightarrow$$
$$\Rightarrow \mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : \left | X \left (\omega \right ) - \mathbb{E} \left [X \right ] \right |\geq \varepsilon \right \} \right ) \leq \frac{\Var \left(X\right )}{\varepsilon^2} \qedhere$$
\end{proof}
\addsspic[6cm]{GraficiBarre}{Grafico a barre. L'altezza delle barre rappresenta il valore atteso della variabile, la lunghezza delle stanghette rappresenta il doppio della deviazione standard}
\begin{esempio}
Grafici a barre. Riscriviamo Chebyshev prendendo $\varepsilon = \delta \sigma \left (X \right )$:
$$\mathbb{P} \left ( \left \{ \omega \in \Omega : \left | X \left (\omega \right ) - \mathbb{E} \left [X \right ] \right |\geq \delta \sigma \left (X\right ) \right \} \right ) \leq \frac{1}{\delta^2}$$
Questa disuguaglianza è molto stretta, perciò di solito se si hanno informazioni sul tipo di legge seguito dalla variabile aleatoria si preferisce usare le tavole.
\end{esempio}
\begin{definizione}
\textbf{Convergenza in probabilità}. Sia $\left (X_n \right )_{n \in \mathbb{N}} : \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ una successione di variabili aleatorie e sia $X : \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ una variabile aleatoria. Allora:
$$X_n \rightarrow X \textnormal{ in probabilità } \Leftrightarrow $$
$$\Leftrightarrow \lim\limits_{n \rightarrow \infty} \mathbb{P} \left (\left \{ \omega \in \Omega : \left |X_n \left (\omega \right ) - X \left (\omega \right ) \right | > \varepsilon \right \} \right ) = 0 \ \forall \ \varepsilon \geq 0$$
Sostanzialmente, quindi, $X_n \rightarrow X$ in probabilità se la misura dell'insieme su cui $X_n$ si discosta da $X$ va a zero.
\end{definizione}
\begin{osservazione}
Questo è un criterio di convergenza piuttosto debole: infatti, è possibile che le $X_n$ assumano un valore diverso da $X$ in numerabili punti, pur tendendo a $X$ in probabilità.
\end{osservazione}
\begin{teorema} Legge debole dei grandi numeri. Sia $\left (X_n \right )_{n \in \mathbb{N}} : \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ una successione di variabili aleatorie reali, con $X_n \in L^2$. Supponiamo inoltre che le variabili aleatorie siano scorrelate e che $\Var \left (X_n \right ) \leq c \in \left ]0, + \infty \right [ \wedge \mathbb{E} \left [X \right ] = m \in \mathbb{R} \ \forall \ n \in \mathbb{N}$; sia infine $S_n = \sum\limits_{k=1}^{n} X_k$. Allora, $\lim\limits_{n \rightarrow \infty} \frac{S_n}{n} = m$ in probabilità.
\end{teorema}
\begin{proof}
Abbiamo innanzi tutto che $\mathbb{E} \left [\frac{S_n}{n} \right ] = \frac{1}{n} \sum\limits_{k=1}^{n} \mathbb{E} \left [X_k\right] = m \ \forall \ n$ e che $\Var \left (\frac{S_n}{n} \right ) = \frac{1}{n^2} \sum\limits_{k=1}^{n} \Var\left (X_k\right ) \leq \frac{c n}{n^2} = \frac{c}{n}$.
\end{proof}
\lipsum[1-4]
\end{document}
答案1
这旨在说明我如何处理此类问题，略有更新。唯一麻烦的是弄清楚每个小页面的结束位置。cutwin 包似乎更简单，但它需要文本行数而不是高度。
\documentclass[draft]{article}
\usepackage[margin=1in]{geometry}
\usepackage{mathtools}
\usepackage{tikz}
\newcommand{\nopar}% obviates end-of-paragraph effects
{\rule{\linewidth}{0pt}\vspace*{-\baselineskip}}
\makeatletter
\newcommand{\PgfMarginSouth}[1]% #1 = bottom margin size (length)
{\global\advance\pgf@picminy by -#1}
\makeatother
\newsavebox{\boxA}
\newlength{\heightA}
\newlength{\widthA}
\newlength{\width}
\begin{document}
\newtheorem{theorem}{Theorem}
\medskip\begin{theorem}
A triangle inscribed in a circle with one of the sides passing
through the center of the circle forms a right triangle.
\end{theorem}
\savebox{\boxA}{% to get width and height
\begin{tikzpicture}
\coordinate (P) at (0,0);
\coordinate (A) at (-1,0);
\coordinate (B) at (.5,.867);
\coordinate (C) at (1,0);
\draw (P) circle(1);
\draw (A) -- (B) -- (C) -- cycle;
\draw[color=red] (P) -- (B);
\fill
(A) circle(2pt)
(B) circle(2pt)
(C) circle(2pt)
(P) circle(2pt);
\path
(A) node[left]{A}
(B) node[above]{B}
(C) node[right]{C}
(P) node[below]{P};
\PgfMarginSouth{5pt}
\end{tikzpicture}
}
\settoheight{\heightA}{\usebox{\boxA}}
\settowidth{\widthA}{\usebox{\boxA}}
\addtolength{\heightA}{-.7\baselineskip}% to actual top of minipage
\setlength{\width}{\textwidth}
\addtolength{\width}{-5pt}% need a small gap
\addtolength{\width}{-\widthA}
\noindent
\begin{minipage}[t]{\width}
\textbf{Proof:}
Construct line segment $\overline{PB}$ from the center of the circle to the
remaining vertex. Since the distance from the center to any point on a
circle is constant,
$\overline{PA} \cong \overline{PB} \cong \overline{PC}$,
which means that triangles $\triangle APB$ and $\triangle BPC$ are
isoceles, and therefore
\[
\angle A \cong \angle PBA \quad\hbox{and}\quad \angle C \cong \angle PBC
\quad.
\]
\nopar% paragraph continues outside minipage
\end{minipage}
\hfill
\raisebox{-\heightA}{\usebox{\boxA}}
%
From the diagram we also see that $m\angle B = m\angle PBA + m\angle PBC$
and therefore $m\angle B = m\angle A + m\angle C$.
Finally, summming the internal angles of $\triangle ABC$ we get
\[
m\angle A + m\angle B + m\angle C = 2m\angle B = 180^\circ
\]
and therefore $m\angle B = 90^\circ$. Q.E.D.
\end{document}
