内容简介
本书是为工科各专业的研究生学习随机过程而编写的教材。全书共分六章，内容可以概括为三个部分：第一部分介绍集合测度和概率测度、L-S积分和数学期望、极限理论；第二部分介绍随机过程基本概念和主要类型，涉及平稳过程、Gauss过程、Wiener过程，Poisson过程、随机分析和随机微分方程；第三部分介绍了离散和连续Markov过程、隐Markov过程、Markov决策过程等。每章后面附有适量习题或应用实例。
本书中概念的阐述和理论推导比较详细和严谨，并且强调实际应用中随机模型的构建与分析，便于读者自学。本书也可以作为教师和科研工作者的参考用书。