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@@ -137,65 +137,57 @@ $$\boldsymbol{\varepsilon}_3=\dfrac{\boldsymbol{\alpha}_1+2\boldsymbol{\alpha}_2
 
 ## 二次型
 
-二次型，顾名思义，就是二次函数，只不过是 $n$ 元函数，当元数比较小时，我们可以清楚地画出它的图像，判断其正负性，然而一旦维度升高，我们是无法想象其空间几何构型的，只能从代数的角度了解其性质。因此引入二次型矩阵的概念，通过描述矩阵性质，进而得出函数的性质。
+二次型，顾名思义，就是二次函数，只不过是 $n$ 元函数，当元数比较小时，我们可以清楚地画出它的图像，判断其几何形状，推得相应对的性质，然而一旦维度升高，我们是无法想象其空间几何构型的，只能从代数的角度了解其性质。因此引入二次型矩阵的概念，通过描述矩阵性质，进而得出函数的性质。
 
-首先，需要注意的是，二次型矩阵是人为定义的矩阵（只要满足一一对应就可以），为了更好的性质，我们选择了实对称矩阵作为描述对象。
+首先，需要注意的是，二次型矩阵是人为定义的矩阵（只要满足一一对应就可以），为了更好的性质，我们选择了**实对称矩阵**作为描述对象。
 
-二次型中有许多 $x_ix_j$ 的交叉项，它会影响我们对函数正负的判断，而在矩阵上也就对应非对角线元素，我们想通过换元将交叉项消掉，只留下平方项。对应换元用线性代换思想描述就是 $\boldsymbol{X=CY}$ ，其中 $\boldsymbol C$ 可逆，然后也就是说 $f=\boldsymbol x^\mathrm T\boldsymbol A\boldsymbol x=(\boldsymbol C\boldsymbol Y)^\mathrm T\boldsymbol A(\boldsymbol C\boldsymbol Y)=\boldsymbol y^\mathrm T(\boldsymbol C^\mathrm T\boldsymbol A\boldsymbol C)\boldsymbol y$ ,视 $\boldsymbol Y$ 为新的变元，其对应的矩阵为 $\boldsymbol C^\mathrm T\boldsymbol A\boldsymbol C$，由于 $\boldsymbol C$ 是可逆变换，我们研究 $\boldsymbol y$，倒推回去就是研究 $\boldsymbol x$，（注意：可逆是非常重要的，并且经常被忽略），记 $\boldsymbol B=\boldsymbol C^\mathrm T\boldsymbol A\boldsymbol C$，回到最初想法“想通过换元将交叉项消掉，只留下平方项’’,换言之，通过找 $\boldsymbol C$ ，使得 $\boldsymbol B$ 变成对角阵。这也是贯穿二次型章节的一个重要问题。
+二次型中有许多 $x_ix_j$ 的交叉项，它会影响我们对函数正负的判断，而在矩阵上也就对应非对角线元素，我们想通过换元将交叉项消掉，只留下平方项。对应换元用线性代换思想描述就是 $\boldsymbol x=C\boldsymbol y$ ，其中 $C$ 可逆，然后也就是说 $f=\boldsymbol x^\mathrm TA\boldsymbol x=(C\boldsymbol y)^\mathrm TA(C\boldsymbol y)=\boldsymbol y^\mathrm T(C^\mathrm TAC)\boldsymbol y$ ,视 $\boldsymbol y$ 为新的变元，其对应的矩阵为 $C^\mathrm TAC$，由于 $C$ 是可逆变换，我们研究 $\boldsymbol y$，倒推回去就是研究 $\boldsymbol x$，（注意：可逆是非常重要的，并且经常被忽略），记 $B=C^\mathrm TAC$，回到最初想法“想通过换元将交叉项消掉，只留下平方项’’,换言之，通过找 $C$ ，使得 $B$ 变成对角阵。这也是贯穿二次型章节的一个重要问题。
 
-我们称换元后得到只含平方项的函数为标准型，平方项前面的系数随便取，显然，标准型是无穷多的，因为换元是千奇百怪的。
+我们称换元后得到只含平方项的函数为标准型，平方项前面的系数，只要不变号，就能随便取，显然，标准型是无穷多的，因为换元是千奇百怪的。
 
-继续抽丝剥茧，称只含平方项的二次函数，且平方项系数只为1，-1或0的为规范性，一个二次型的规范型是唯一的。
+继续抽丝剥茧，称只含平方项的二次函数，且平方项系数只为 $1$ ，$-1$ 或 $0$ 的为规范形，一个二次型的规范形是唯一的。
 
-规范型的唯一性，恰是二次型最核心的代数本质体现——无论我们选取何种可逆线性代换，无论中间的标准型如何千变万化，二次型中平方项系数为1、-1的项的个数始终固定不变，这两个固定的个数，便分别被称为二次型的**正惯性指数**与**负惯性指数**，而系数为0的项的个数，自然就是变元个数与正、负惯性指数之和的差值。
+规范型的唯一性，恰是二次型最核心的代数本质体现——二次型的惯性。无论我们选取何种可逆线性代换，无论中间的标准型如何千变万化，二次型中平方项系数为 $1$、$-1$ 的项的个数始终固定不变，这两个固定的个数，便分别被称为二次型的**正惯性指数**与**负惯性指数**，而系数为 $0$ 的项的个数，自然就是变元个数与正、负惯性指数之和的差值。
 
 这一不变性并非偶然，而是由“惯性定理”严格保证的：任意一个实二次型，都可以通过可逆线性代换化为唯一的规范型，其正、负惯性指数是二次型本身固有的属性，与所选的线性代换无关。换句话说，惯性指数是二次型的“不变量”，它深刻反映了二次型在可逆变换下的本质特征，就像物体的质量一样，不随坐标系的转换而改变。而我们常用的化二次型为标准型的方法有正交变换法、配方法，本质上都依托可逆线性代换，与合同变换紧密关联，这些方法的步骤、特点及与惯性定理的关联，存在明确区别与内在联系，具体可梳理如下：
-
 #### （一）配方法（可逆线性代换，最通用便捷）
 
-配方法通过代数配方手段消去交叉项，直接构造可逆线性代换 $X=CY$ ，将二次型化为标准型，无需依赖矩阵的特征值、特征向量，适用所有实二次型。
-
-**核心步骤**：
+配方法通过代数配方手段消去交叉项，直接构造可逆线性代换 $\boldsymbol x=C\boldsymbol y$ ，将二次型化为标准型，无需依赖矩阵的特征值、特征向量，适用所有实二次型。
 
-1.若二次型含某变量的平方项（如 $x_1^2$ ），先将含 $x_1$ 的所有项归并，配成完全平方，消去含 $x_1$ 的交叉项；
+>[!tip] 核心步骤：
+>1.若二次型含某变量的平方项（如 $x_1^2$ ），先将含 $x_1$ 的所有项归并，配成完全平方，消去含 $x_1$ 的交叉项；
+>2.对剩余变量重复上述步骤，直至所有交叉项消去，得到仅含平方项的标准型；
+>3.反向推导得到可逆线性代换 $\boldsymbol x=C\boldsymbol y$ ，对应的矩阵变换为 $C^TAC=\Lambda$ （ $\Lambda$ 为对角阵，对角元为标准型系数）。
 
-2.对剩余变量重复上述步骤，直至所有交叉项消去，得到仅含平方项的标准型；
+**特点**：操作简单、计算量小，可灵活构造代换矩阵 $C$；但标准型系数不唯一（随配方方式变化），且 $C$ 不一定是正交矩阵，变换不保持几何度量（如长度、夹角）。
+#### **（二）合同变换法（直接作用于矩阵，直观体现合同关系）**
 
-3.反向推导得到可逆线性代换 $X=CY$ ，对应的矩阵变换为 $C^TAC=\Lambda$ （ $\Lambda$ 为对角阵，对角元为标准型系数）。
+合同变换法直接对实对称矩阵 $A$ 进行初等变换，通过“初等行变换+同步初等列变换”，将 $A$ 化为对角阵 $\Lambda$ ，同步记录初等列变换得到可逆矩阵 $C$，本质是直接构造 $C^TAC=\Lambda$ 。
 
-**特点**：操作简单、计算量小，可灵活构造代换矩阵C；但标准型系数不唯一（随配方方式变化），且C不一定是正交矩阵，变换不保持几何度量（如长度、夹角）。
+>[!tip] 核心步骤：
+>1. 构造分块矩阵 $\begin{bmatrix}A\\I\end{bmatrix}$ （I为单位矩阵）；
+>2. 对 $A$ 施行初等行变换的同时，对整个分块矩阵的列施行相同的初等列变换，使 $A$ 化为对角阵 $\Lambda$ ；
+>3. 此时下方单位矩阵I同步化为可逆矩阵 $C$，满足 $C^TAC=\Lambda$ ，对应线性代换 $X=CY$ ，二次型化为标准型 $f=\Lambda_{11}y_1^2+\Lambda_{22}y_2^2+...+\Lambda_{nn}y_n^2$ 。
 
+**特点**：直接关联矩阵合同关系，**直观体现二次型化标准型的本质**；标准型系数不唯一，C由初等变换直接得到；适用于需明确合同矩阵的场景，计算量介于配方法与正交变换法之间。
 #### （三）**正交变换法（特殊可逆代换，保几何度量）**
 
-#### （四）**正交变换法利用实对称矩阵可正交对角化的性质，构造正交矩阵Q（满足 $Q^T=Q^{-1}$ ），使 $Q^TAQ=\Lambda$ ，其中 $\Lambda$ 的对角元为A的特征值，对应的线性代换 $X=QY$ 为正交变换。**
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-**核心步骤**：
-
-1求二次型对应实对称矩阵 $A$ 的全部特征值 $\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_n$ 
-
-对每个特征值，求对应的特征向量，并将属于同一特征值的特征向量正交化；
-
-2将所有正交化后的特征向量单位化，得到正交矩阵 $Q$；
-
-3作正交变换 $X=QY$ ，二次型化为标准型 $f=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+...+\lambda_ny_n^2$ 。
+正交变换法利用实对称矩阵可正交对角化的性质，构造正交矩阵Q（满足 $Q^T=Q^{-1}$ ），使 $Q^TAQ=\Lambda$ ，其中 $\Lambda$ 的对角元为A的特征值，对应的线性代换 $X=QY$ 为正交变换。
+>[!tip] 核心步骤：
+>1.求二次型对应实对称矩阵 $A$ 的全部特征值 $\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_n$ 
+>对每个特征值，求对应的特征向量，并将属于同一特征值的特征向量正交化；
+>2.将所有正交化后的特征向量单位化，得到正交矩阵 $Q$；
+>3作正交变换 $X=QY$ ，二次型化为标准型$f=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+...+\lambda_ny_n^2$ 。
 
 **特点**：标准型系数为 $A$ 的特征值，具有唯一性（不计顺序）；正交变换保持向量长度、夹角不变，几何意义明确（如旋转、反射变换）；但计算量较大，需求解特征值和特征向量。
 
-#### **（四）合同变换法（直接作用于矩阵，直观体现合同关系）**
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-合同变换法直接对实对称矩阵 $A$ 进行初等变换，通过“初等行变换+同步初等列变换”，将 $A$ 化为对角阵 $\Lambda$ ，同步记录初等列变换得到可逆矩阵 $C$，本质是直接构造 $C^TAC=\Lambda$ 。
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-**核心步骤**：
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-1构造分块矩阵 $\begin{bmatrix}A\\I\end{bmatrix}$ （I为单位矩阵）；
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-2对 $A$ 施行初等行变换的同时，对整个分块矩阵的列施行相同的初等列变换，使 $A$ 化为对角阵 $\Lambda$ ；
-
-3此时下方单位矩阵I同步化为可逆矩阵 $C$，满足 $C^TAC=\Lambda$ ，对应线性代换 $X=CY$ ，二次型化为标准型 $f=\Lambda_{11}y_1^2+\Lambda_{22}y_2^2+...+\Lambda_{nn}y_n^2$ 。
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-**特点**：直接关联矩阵合同关系，直观体现二次型化标准型的本质；标准型系数不唯一，C由初等变换直接得到；适用于需明确合同矩阵的场景，计算量介于配方法与正交变换法之间。、方法间核心区别与关联
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-**区别**：1. 本质不同：正交变换法是特殊的合同变换（ $Q$ 为正交矩阵， $Q^T=Q^{-1}$ ），配方法、合同变换法是一般合同变换；2. 标准型系数：正交变换法系数为特征值（唯一，不计顺序），其余两种方法系数任意；3. 几何意义：仅正交变换保度量，其余两种无几何约束；4. 计算复杂度：配方法最简，正交变换法最繁。
+#### 方法间核心区别与关联
+|  方法   |  配方法   | 合同变换法  |       正交变换法        |
+| :---: | :----: | :----: | :----------------: |
+|  本质   | 一般合同变换 | 一般合同变换 |  正交合同变换，变换矩阵为正交矩阵  |
+| 标准型系数 | 仅保持惯性  | 仅保持惯性  |        特征值         |
+| 计算复杂度 |   低    |   中    |         高          |
+| 几何意义  | 无几何约束  | 无几何约束  | 保持几何度量（变换后图形形状不改变） |
 
 **关联**：所有方法均基于可逆线性代换，本质都是矩阵的合同对角化；无论哪种方法得到的标准型，其正、负惯性指数均由惯性定理保证恒定，最终都可通过进一步代换化为唯一的规范型。
 
@@ -206,7 +198,7 @@ $$\boldsymbol{\varepsilon}_3=\dfrac{\boldsymbol{\alpha}_1+2\boldsymbol{\alpha}_2
 >证明：$B=P^\mathrm TAP \Rightarrow B^\mathrm T=(P^\mathrm TAP)^\mathrm T=P^\mathrm TA^\mathrm TP=P^\mathrm TAP$，即 $B^\mathrm T=B$
 
 >[!example] 例题
->已知三阶实对称矩阵 $A$ 与 $\begin{bmatrix}2&0&0\\0&1&0\\0&0&-3\end{bmatrix}$ 相似，则下列矩阵中，与 $\boldsymbol A$ 相似但不合同的是
+>已知三阶实对称矩阵 $A$ 与 $\begin{bmatrix}2&0&0\\0&1&0\\0&0&-3\end{bmatrix}$ 相似，则下列矩阵中，与 $A$ 相似但不合同的是
 >A. $\begin{bmatrix}1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix}\qquad$  B. $\begin{bmatrix}-3&0&0\\0&1&0\\0&0&2\end{bmatrix}\qquad$  C. $\begin{bmatrix}-3&1&1\\0&1&1\\0&0&2\end{bmatrix}\qquad$  D. $\begin{bmatrix}1&0&0\\0&-2&0\\0&0&3\end{bmatrix}$
 
 >[!note] 解析