diff --git a/journey/research/bayesian_theory/251227_양자_베이지안_엄밀_구현_설계.md b/journey/research/bayesian_theory/251227_양자_베이지안_엄밀_구현_설계.md
index 4c81ae9..ecc3217 100644
--- a/journey/research/bayesian_theory/251227_양자_베이지안_엄밀_구현_설계.md
+++ b/journey/research/bayesian_theory/251227_양자_베이지안_엄밀_구현_설계.md
@@ -132,7 +132,8 @@ $$\rho \mapsto \rho_y = \frac{\hat{M}_y\rho\hat{M}_y^\dagger}{\mathrm{Tr}(\hat{M
 - **상태함수 $\rho$**: 보이지 않는 본질 (에너지 상태, 잠재 가치, 양자 중첩)
   - 직접 관찰 불가능
   - 물리 법칙(붕괴 규칙, 린드블라드 방정식)에 의해서만 변화
-  - 우리가 수정하거나 학습할 수 없음
+  - 임의로 직접 조작은 불가능하지만, 물리 법칙에 따라 시간에 따라 변화함
+  - 해밀토니안 파라미터(κ, U(x)) 변경 시 진화 양상이 바뀜
   
 - **측정 연산자 $\hat{M}_y(\theta)$**: 본질을 보이는 값으로 변환하는 장치
   - 같은 상태함수 $\rho$라도 측정 방식에 따라 다른 값 도출
@@ -140,7 +141,8 @@ $$\rho \mapsto \rho_y = \frac{\hat{M}_y\rho\hat{M}_y^\dagger}{\mathrm{Tr}(\hat{M
   - 베이지안으로 파라미터 $\theta$ 학습 가능
 
 **베이지안의 역할**:
-- 상태함수 $\rho$ 자체를 베이지안으로 수정하지 않음 (물리 법칙 위반)
+- 상태함수 $\rho$ 자체는 물리 법칙(린드블라드 방정식, 측정 붕괴)에 따라 자연스럽게 변화
+- 상태함수의 임의 값을 직접 베이지안으로 수정하지 않음 (물리 법칙 위반)
 - 측정 연산자 $\hat{M}_y(\theta)$의 파라미터 $\theta$를 베이지안으로 학습
 - **"이 목적으로 측정할 때 얼마나 신뢰할 수 있는가"**를 학습
 - 예: 투자자 관점 $\hat{Q}_{investor}(\theta_1)$ vs 고객 관점 $\hat{Q}_{customer}(\theta_2)$
@@ -223,7 +225,7 @@ $$\rho \leftarrow \frac{\hat{M}_y(\theta)\rho\hat{M}_y^\dagger(\theta)}{\mathrm{
 | 단위발전/린드블라드 | $\mathrm{Tr}(\rho)=1$ 및 양의 정부호성($\rho \succeq 0$) 보존 확인 |
 | 측정 일관성 | POVM의 $\sum_y \hat{E}_y = I$ 보장 |
 | 붕괴 규칙 | $\rho \mapsto \frac{M\rho M^\dagger}{\mathrm{Tr}(M\rho M^\dagger)}$ 사용 |
-| 베이지안 결합 위치 | $\rho$가 아니라 $\theta$를 학습 대상으로 둠 (상태함수는 물리 법칙에 따라만 변화) |
+| 베이지안 결합 위치 | $\rho$의 임의 값을 직접 베이지안으로 수정하지 않음. $\theta$를 학습 대상으로 둠. $\rho$는 물리 법칙에 따라 시간에 따라 변화함 |
 | 목적별 측정 연산자 | 같은 $\rho$라도 목적에 따라 $\hat{Q}_{investor}(\theta_1)$, $\hat{Q}_{customer}(\theta_2)$ 등 독립 학습 |
 
 ---