diff --git a/GLOSSARY.md b/GLOSSARY.md
index 5c257e7..a7eee16 100644
--- a/GLOSSARY.md
+++ b/GLOSSARY.md
@@ -48,6 +48,7 @@
 | divisibility relation | 整除関係 |
 | domain | 始域 |
 | dominated convergence theorem | 優収束定理 |
+| endomorphisms | 自己準同型 |
 | entourage | 近縁 |
 | eta-reduction | η簡約 |
 | Euclidean algorithm | ユークリッドの互助法 |
diff --git a/MIL/C08_Groups_and_Rings/S02_Rings.lean b/MIL/C08_Groups_and_Rings/S02_Rings.lean
index 0dc23f0..220713c 100644
--- a/MIL/C08_Groups_and_Rings/S02_Rings.lean
+++ b/MIL/C08_Groups_and_Rings/S02_Rings.lean
@@ -532,7 +532,7 @@ namely, polynomial algebras.
 
 OMIT. -/
 /- TEXT:
-非可換環の重要な例として，自己同型の代数と正方行列の代数が挙げられますが，これらは線形代数の章で扱います．本章では可換環論の最も重要な例で，すなわち多項式代数について述べます．
+非可換環の重要な例として，自己準同型の代数と正方行列の代数が挙げられますが，これらは線形代数の章で扱います．本章では可換環論の最も重要な例で，すなわち多項式代数について述べます．
 
 TEXT. -/
 /- OMIT:
diff --git a/MIL/C09_Linear_Algebra/S03_Endomorphisms.lean b/MIL/C09_Linear_Algebra/S03_Endomorphisms.lean
index 639d6c4..c5f37c9 100644
--- a/MIL/C09_Linear_Algebra/S03_Endomorphisms.lean
+++ b/MIL/C09_Linear_Algebra/S03_Endomorphisms.lean
@@ -6,18 +6,34 @@ import Mathlib.LinearAlgebra.Charpoly.Basic
 import MIL.Common
 
 
-/- TEXT:
+/- OMIT:
 
 Endomorphisms
 --------------
 
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+自己準同型
+--------------
+
+TEXT. -/
+/- OMIT:
 An important special case of linear maps are endomorphisms: linear maps from a vector space to itself.
 They are interesting because they form a ``K``-algebra. In particular we can evaluate polynomials
 with coefficients in ``K`` on them, and they can have eigenvalues and eigenvectors.
 
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+線形写像の重要な特殊ケースは自己準同型です：これはあるベクトル空間からそれ自体への線形写像です．これらは ``K`` 代数を形成するため興味深いものです．特に， ``K`` に係数を持つ多項式を評価することができ，固有値と固有ベクトルを持つことができます．
+
+TEXT. -/
+/- OMIT:
 Mathlib uses the abbreviation ``Module.End K V := V →ₗ[K] V`` which is convenient when
 using a lot of these (especially after opening the ``Module`` namespace).
 
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+Mathlibでは ``Module.End K V := V →ₗ[K] V`` という略語を使いますが，これは（特に ``Module`` 名前空間を開いた後に）自己準同型をたくさん使う場合に便利です．
 EXAMPLES: -/
 
 -- QUOTE:
@@ -32,22 +48,33 @@ open Polynomial Module LinearMap
 example (φ ψ : End K V) : φ * ψ = φ ∘ₗ ψ :=
   LinearMap.mul_eq_comp φ ψ -- `rfl` would also work
 
--- evaluating `P` on `φ`
+-- OMIT: evaluating `P` on `φ`
+-- `φ` にて `P` を評価する
 example (P : K[X]) (φ : End K V) : V →ₗ[K] V :=
   aeval φ P
 
--- evaluating `X` on `φ` gives back `φ`
+-- OMIT: evaluating `X` on `φ` gives back `φ`
+-- `φ` にて `X` を評価すると `φ` が戻ってくる
 example (φ : End K V) : aeval φ (X : K[X]) = φ :=
   aeval_X φ
 
 
 -- QUOTE.
-/- TEXT:
+/- OMIT:
 As an exercise manipulating endomorphisms, subspaces and polynomials, let us prove the
 (binary) kernels lemma: for any endomorphism :math:`φ` and any two relatively
 prime polynomials :math:`P` and :math:`Q`, we have :math:`\ker P(φ) ⊕ \ker Q(φ) = \ker \big(PQ(φ)\big)`.
 
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+自己準同型と部分空間，多項式を操作する練習として，（二項）核の補題を証明しましょう：任意の自己準同型 :math:`φ` と2つの互いに素な多項式 :math:`P` と :math:`Q` に対して， :math:`\ker P(φ) ⊕ \ker Q(φ) = \ker \big(PQ(φ)\big)` が成り立ちます．
+
+TEXT. -/
+/- OMIT:
 Note that ``IsCoprime x y`` is defined as ``∃ a b, a * x + b * y = 1``.
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+``IsCoprime x y`` は ``∃ a b, a * x + b * y = 1`` と定義されていることに注意してください．
 EXAMPLES: -/
 -- QUOTE:
 
@@ -97,23 +124,29 @@ SOLUTIONS: -/
           map_zero]
 
 -- QUOTE.
-/- TEXT:
+/- OMIT:
 We now move to the discussions of eigenspaces and eigenvalues. By the definition, the eigenspace
 associated to an endomorphism :math:`φ` and a scalar :math:`a` is the kernel of :math:`φ - aId`.
 The first thing to understand is how to spell :math:`aId`. We could use
 ``a • LinearMap.id``, but Mathlib uses `algebraMap K (End K V) a` which directly plays nicely
 with the ``K``-algebra structure.
 
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+ここで固有空間と固有値の議論に移ります．定義によれば，自己準同型 :math:`φ` とスカラー :math:`a` の固有空間は :math:`φ - aId` の核です．まず理解しなければならないのは， :math:`aId` の書き方です． ``a • LinearMap.id`` を使うこともできますが，Mathlibでは `algebraMap K (End K V) a` を使っており，これは ``K`` 代数構造と直接うまく動きます．
 EXAMPLES: -/
 -- QUOTE:
 example (a : K) : algebraMap K (End K V) a = a • LinearMap.id := rfl
 
 -- QUOTE.
-/- TEXT:
+/- OMIT:
 Then the next thing to note is that eigenspaces are defined for all values of ``a``, although
 they are interesting only when they are non-zero.
 However an eigenvector is, by definition, a non-zero element of an eigenspace. The corresponding
 predicate is ``End.HasEigenvector``.
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+次に注意しなければならないのは，固有空間はすべての ``a`` の値に対して定義されますが，それが0ではない場合にのみ興味があるということです．しかし，固有ベクトルは定義上，固有空間の非0要素です．対応する述語は ``End.HasEigenvector`` です．
 EXAMPLES: -/
 -- QUOTE:
 example (φ : End K V) (a : K) :
@@ -122,8 +155,11 @@ example (φ : End K V) (a : K) :
 
 
 -- QUOTE.
-/- TEXT:
+/- OMIT:
 Then there is a predicate ``End.HasEigenvalue`` and the corresponding subtype ``End.Eigenvalues``.
+OMIT. -/
+/- TEXT:
+そして述語 ``End.HasEigenvalue`` とこれに対応する部分型 ``End.Eigenvalues`` が存在します．
 EXAMPLES: -/
 -- QUOTE:
 
@@ -136,16 +172,19 @@ example (φ : End K V) (a : K) : φ.HasEigenvalue a ↔ ∃ v, φ.HasEigenvector
 example (φ : End K V) : φ.Eigenvalues = {a // φ.HasEigenvalue a} :=
   rfl
 
--- Eigenvalue are roots of the minimal polynomial
+-- OMIT: Eigenvalue are roots of the minimal polynomial
+-- 固有値は最小多項式の平方根
 example (φ : End K V) (a : K) : φ.HasEigenvalue a → (minpoly K φ).IsRoot a :=
   φ.isRoot_of_hasEigenvalue
 
--- In finite dimension, the converse is also true (we will discuss dimension below)
+-- OMIT: In finite dimension, the converse is also true (we will discuss dimension below)
+-- 有限次元では，その逆もまた真である（次元については以下で議論します）
 example [FiniteDimensional K V] (φ : End K V) (a : K) :
     φ.HasEigenvalue a ↔ (minpoly K φ).IsRoot a :=
   φ.hasEigenvalue_iff_isRoot
 
--- Cayley-Hamilton
+-- OMIT: Cayley-Hamilton
+-- ケーリーハミルトン
 example [FiniteDimensional K V] (φ : End K V) : aeval φ φ.charpoly = 0 :=
   φ.aeval_self_charpoly