Monte Carlo方法

又称为计算机随机模拟算法
理论支撑：概率=频率
在最近看的论文《A Discussion on Solving Partial Differential Equations using Neural Networks》中，
损失函数本应是这个，可以看到x是在一个连续的空间中

应用Monte Carlo方法后得到下面的近似

（在空间上取样，每个样本概率为1/N）
把求连续空间中的期望转化成了对离散采样点求平均值
感觉这个方法，就是一个离散化的过程，然后根据理论支撑–概率=频率，如果采样点足够多，求得近似值越接近真值

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