内容简介

学习本书要有微积分和初等概率论的基础，兼顾内容阐述的需要和学生的实际接受能力，书中用到了母函数、生成函数、复变函数以及微分方程求解等数学工具。如果读者对某些数学工具不熟悉，可以跳过相应的数学证明推理过程，直接阅读有关绪论这并不影响对本课程的学习。
　　为学生学习方便，在本书的第1章复习性地简要介绍了本教材需要的概率论的基础知识。第2章介绍随机过程的基本概念、随机过程的有限维分布、随机过程的数字特征等，还给出了常用的几个随机过程的例子。在第3章，首先介绍了Levy过程，作为Levy过程的特例介绍了Poisson过程、Wiener过程等。在第4章，介绍了二阶矩过程的概念、二阶矩过程的代数性质和分析性质、平稳随机过程及其谱表示理论、遍历性理论。本章还介绍了重要的二阶矩过程——Gauss过程以及简单的随机微分方程理论等。第5章介绍Markov过程，包括离散时间的Markov链和连续时间的Markov链以及嵌入链等。第6章介绍随机过程通过线性和非线性系统。第7章介绍时间序列分析。书中每一章的正文之后都配备了习题供读者练习，旨在帮助读者进一步理解本章的基本内容。