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 我们就可以写成对 q 里面所采样出来的 $x$ 取期望值。我们从 q 里面采样 $x$，然后再去计算 $f(x) \frac{p(x)}{q(x)}$，再去取期望值。所以就算我们不能从 p 里面去采样数据，只要能够从 q 里面去采样数据，然后代入上式，你就可以计算从 p 这个分布采样 $x$ 代入 $f$ 以后所算出来的期望值。
 
-这边是从 q 做采样，所以从 q 里采样出来的每一笔数据，你需要乘上一个`重要性权重(importance weight)` $\frac{p(x)}{q(x)}$ 来修正这两个分布的差异。$q(x)$ 可以是任何分布，唯一的限制就是 $q(x)$ 的概率是 0 的时候，$p(x)$ 的概率不为 0，不然这样会没有定义。假设  $q(x)$ 的概率是 0 的时候，$p(x)$ 的概率也都是 0 的话，那这样 $p(x)$ 除以 $q(x)$是有定义的。所以这个时候你就可以使用重要性采样这个技巧。你就可以从 p 做采样换成从 q 做采样。
+这边是从 q 做采样，所以从 q 里采样出来的每一笔数据，你需要乘上一个`重要性权重(importance weight)` $\frac{p(x)}{q(x)}$ 来修正这两个分布的差异。$q(x)$ 可以是任何分布，唯一的限制情况就是 $q(x)$ 的概率是 0 的时候，$p(x)$ 的概率不为 0，这样会没有定义。假设  $q(x)$ 的概率是 0 的时候，$p(x)$ 的概率也都是 0 的话，那这样 $p(x)$ 除以 $q(x)$是有定义的。所以这个时候你就可以使用重要性采样这个技巧。你就可以从 p 做采样换成从 q 做采样。
 
 **重要性采样有一些问题。**虽然理论上你可以把 p 换成任何的 q。但是在实现上，p 和 q 不能差太多。差太多的话，会有一些问题。什么样的问题呢？
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