fix #27

docs/chapter2/chapter2.md

@@ -274,9 +274,13 @@ $$
 * 我们就可以从 $s_4$ 状态开始，随机产生很多轨迹，就是说产生很多小船，把小船扔到这个转移矩阵里面去，然后它就会随波逐流，产生轨迹。
 * 每个轨迹都会得到一个 return，我们得到大量的 return，比如说一百个、一千个 return ，然后直接取一个平均，那么就可以等价于现在 $s_4$ 这个价值，因为 $s_4$ 的价值 $V(s_4)$  定义了你未来可能得到多少的奖励。这就是蒙特卡罗采样的方法。
 
-![](img/2.17.png)**我们也可以用这个动态规划的办法**，一直去迭代它的 Bellman equation，让它最后收敛，我们就可以得到它的一个状态。所以在这里算法二就是一个迭代的算法，通过 bootstrapping(拔靴自助) 的办法，然后去不停地迭代这个 Bellman Equation。当这个最后更新的状态跟你上一个状态变化并不大的时候，更新就可以停止，我们就可以输出最新的 $V'(s)$ 作为它当前的状态。所以这里就是把 Bellman Equation 变成一个 Bellman Update，这样就可以得到它的一个价值。
+![](img/2.17.png)
 
->动态规划的方法基于后继状态值的估计来更新状态值的估计（算法二中的第 3 行用 $V'$ 来更新 $V$ ）。也就是说，它们根据其他估算值来更新估算值。我们称这种基本思想为 bootstrapping。
+**我们也可以用这个动态规划的办法**，一直去迭代它的 Bellman equation，让它最后收敛，我们就可以得到它的一个状态。所以在这里算法二就是一个迭代的算法，通过 `bootstrapping(自举) `的办法，然后去不停地迭代这个 Bellman Equation。当这个最后更新的状态跟你上一个状态变化并不大的时候，更新就可以停止，我们就可以输出最新的 $V'(s)$ 作为它当前的状态。所以这里就是把 Bellman Equation 变成一个 Bellman Update，这样就可以得到它的一个价值。
+
+动态规划的方法基于后继状态值的估计来更新状态值的估计（算法二中的第 3 行用 $V'$ 来更新 $V$ ）。也就是说，它们根据其他估算值来更新估算值。我们称这种基本思想为 bootstrapping。
+
+>Bootstrap 本意是“解靴带”；这里是在使用徳国文学作品《吹牛大王历险记》中解靴带自助(拔靴自助)的典故，因此将其译为“自举”。
 
 ## Markov Decision Process(MDP)