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@@ -59,11 +59,11 @@ $$ \downarrow $$
 
 如果你之前使用过蒙哥马利约简（Montgomery reduction）和蒙哥马利域（Montgomery domain），那么你应该已经熟悉将值映射到不同的域（在这里也是乘法运算更快）的概念。与蒙哥马利域类似，你用来表示元素的数据结构在域内和域外是相同的，但它们在语义上有不同的类型。
 
-你可以在不理解 NTT（数论变换）和 NTT⁻¹（数论变换的逆）背后的数学原理的情况下实现它们。需要注意的是，在 NTT 和 NTT⁻¹ 中有一个复杂的术语叫做 zeta。你需要预先计算它的128个可能的值。
+你可以在不理解 NTT（数论变换）和 NTT⁻¹（数论变换的逆）背后的数学原理的情况下实现它们。需要注意的是，在 NTT 和 NTT⁻¹ 中有一个复杂的术语叫做 $\zeta$ 。你需要预先计算它的128个可能的值。
 
 NTT（数论变换）代表的加法和减法操作与多项式的加法和减法相同。只是不能混合匹配它们。（如果你有一个弱的类型系统或泛型，你甚至可以使用相同的函数。）
 
-使用 NTT（数论变换）的整个原因是因为在 NTT 域中乘法运算更快。实际上，有一个叫做 `MultiplyNTTs` 的算法，你可以直接实现它。这个算法中有一个叫做 γ 的项，你需要像 NTT 中的 zeta 一样预先计算它。
+使用 NTT（数论变换）的整个原因是因为在 NTT 域中乘法运算更快。实际上，有一个叫做 `MultiplyNTTs` 的算法，你可以直接实现它。这个算法中有一个叫做 γ 的项，你需要像 NTT 中的 $\zeta$ 一样预先计算它。
 
 ML-KEM（基于模块化学习误差问题的密钥封装机制）的特殊之处在于，NTT（数论变换）是网络传输格式的一部分，而不仅仅是一个幕后优化。因为加密和解密密钥是直接以它们的 NTT 表示形式进行序列化和反序列化的。[[5](#user-content-anchor-ref5)]