第1章预备知识
1.1随机过程介绍
1.2概率论基本概念
1.3多维随机变量
1.4随机变量间的关系
1.5条件数学期望
1.6全概率公式
1.7条件方差
1.8特征函数
1.9概率母函数
1.10极限定理
习题1
第2章随机过程的主要类型
2.1随机过程的定义
2.2随机过程的数字特征
2.3独立过程
2.4独立增量过程
2.5平稳增量过程
2.6马尔可夫过程
2.7鞅
2.8高斯过程
2.9维纳过程
2.10泊松过程
2.11平稳过程
习题2
第3章离散参数马氏链
3.1离散参数齐次马氏链
3.2离散分支过程
3.3状态的分类
3.4极限定理
3.5极限分布与平稳分布
3.6例子与应用
习题3
第4章泊松过程
4.1泊松过程的性质与应用
4.2其他类型的泊松过程
4.3更新过程
习题4
第5章连续参数齐次马尔可夫链
5.1柯尔莫戈洛夫方程
5.2特殊类型马尔可夫链
5.3随机服务系统(排队论)简介
习题5
第6章随机分析
6.1随机序列的均方极限
6.2均方连续与均方导数
6.3均方积分
习题6
第7章平稳过程
7.1例子与性质
7.2遍历性定理
7.3相关函数的谱分解
7.4线性系统中的平稳过程
习题7
第8章鞅论初步及其应用
8.1σ代数下的条件数学期望
8.2离散参数鞅
8.3停时与任意停止定理
8.4停时的应用
8.5鞅的收敛定理及其应用
8.6连续参数鞅及其应用
习题8
部分习题参考答案
参考文献