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内容简介：本书共分为9章，内容组织遵循由浅入深、循序渐进的原则。第1章回顾必备的概率论的基础知识，为后续的随机过程学习打下坚实的基础；第2章介绍随机过程的基本概念，包括随机过程的定义、有限维分布、适应性与等价性和数字特征等；第3-7章分别深入介绍平稳过程、布朗运动、高斯过程、点过程、鞅过程以及它们之间的联系；最后两章则聚焦于马尔可夫链理论及其在相关领域中的应用。