【PaddlePaddle Hackathon 2】71、为 PaddleScience 新增支持随机/Quasi采样法

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务内容】

• 传统方法是画网格方法，而PINN方法无需画网格，可以用随机采样法，目前paddlescience需要支持随机/Quasi采样法

• 任务难度：中等

【提交内容】

• 设计文档，并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/Science 目录
• PaddleScience : https://paddlescience.paddlepaddle.org.cn

【技术要求】

• 熟悉 Paddle，
• 熟练掌握 Python，了解numpy等

【参考内容】

1. [https://github.com/maziarraissi/PINNs/blob/master/main/continuous_time_identification%20(Navier-Stokes)/NavierStokes.py](https://github.com/maziarraissi/PINNs/blob/master/main/continuous_time_identification (Navier-Stokes)/NavierStokes.py)

2. Nvidia Modulus sample_boundary()/sample_interior()方法的实现，参考：https://developer.nvidia.com/modulus-downloads

3. DeepXDE

   https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/deepxde/geometry/timedomain.py

   https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/deepxde/geometry/sampler.py

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与