diff --git a/tutorial/GIBBS.ipynb b/tutorial/GIBBS.ipynb
index eab1d100d0f9b33ab0eb7e915fdb78e1b2bb3876..783b1f835dcf92462eb7cebd3a6b82cd416176c0 100644
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     "- 具体的我们参考的是[4]中的方法（核心思想是利用吉布斯态达到了最小自由能的性质）。\n",
     "- 通过作用量子神经网络$U(\\theta)$在初始态上，我们可以得到输出态$\\left| {\\psi \\left( {\\bf{\\theta }} \\right)} \\right\\rangle $, 其在第2-4个量子位的态记为$\\rho_B(\\theta)$.\n",
     "- 设置训练模型中的的损失函数，在吉布斯态学习中，我们利用冯诺依曼熵函数的截断来进行自由能的估计，相应的损失函数参考[4]可以设为 \n",
-    "$loss= {L_1} + {L_2} + {L_3}$，其中 ${L_1}= tr(H\\rho_B)$, ${L_2} = 2{\\beta^{-1}}{\\mathop{Tr}}(\\rho_B^2)$ , $L_3 = - {\\beta ^{ - 1}}\\frac{{Tr(\\rho_B^3) + 3}}{2}$."
+    "$loss= {L_1} + {L_2} + {L_3}$，其中 ${L_1}= tr(H\\rho_B)$, ${L_2} = 2{\\beta^{-1}}{Tr}(\\rho_B^2)$ , $L_3 = - {\\beta ^{ - 1}}\\frac{{Tr(\\rho_B^3) + 3}}{2}$."
    ]
   },
   {