diff --git a/docs/chapter2/chapter2_questions&keywords.md b/docs/chapter2/chapter2_questions&keywords.md
index faa8c6b..c153aff 100644
--- a/docs/chapter2/chapter2_questions&keywords.md
+++ b/docs/chapter2/chapter2_questions&keywords.md
@@ -99,5 +99,5 @@ q_{\pi}(s,a)=\sum_{s',r}p(s',r|s,a)[r(s',a)+\gamma v_{\pi}(s')]
 $$
 - 高冷的面试官: 请问最佳价值函数(optimal value function) $$v^$$ 和最佳策略(optimal policy) $$\pi^$$ 为什么等价呢？
 
-  答: 最佳价值函数的定义为： $$ v^(s)=\max _{\pi} v^{\pi}(s) $$ 即我们去搜索一种 policy $$\pi$$ 来让每个状态的价值最大。$$v^$$ 就是到达每一个状态，它的值的极大化情况。在这种极大化情况上面，我们得到的策略就可以说它是最佳策略(optimal policy)，如下式所示： $$ \pi^{*}(s)=\underset{\pi}{\arg \max }~ v^{\pi}(s) $$ Optimal policy 使得每个状态的价值函数都取得最大值。所以如果我们可以得到一个 optimal value function，就可以说某一个 MDP 的环境被解。在这种情况下，它的最佳的价值函数是一致的，就它达到的这个上限的值是一致的，但这里可能有多个最佳的 policy，就是说多个 policy 可以取得相同的最佳价值。
+  答: 最佳价值函数的定义为： $$ v^ (s)=\max _{\pi} v^{\pi}(s) $$ 即我们去搜索一种 policy $$\pi$$ 来让每个状态的价值最大。$$v^$$ 就是到达每一个状态，它的值的极大化情况。在这种极大化情况上面，我们得到的策略就可以说它是最佳策略(optimal policy)，如下式所示： $$ \pi^{*}(s)=\underset{\pi}{\arg \max }~ v^{\pi}(s) $$ Optimal policy 使得每个状态的价值函数都取得最大值。所以如果我们可以得到一个 optimal value function，就可以说某一个 MDP 的环境被解。在这种情况下，它的最佳的价值函数是一致的，就它达到的这个上限的值是一致的，但这里可能有多个最佳的 policy，就是说多个 policy 可以取得相同的最佳价值。