概率论与随机过程（科学版）

　　第1章 概率空间
　　1.1 σ域
　　1.2 概率空间
　　习题1
　　第2章 随机变量与分布函数
　　2.1 随机变量及其分布
　　2.2 随机向量，随机变量的独立性
　　2.3 随机变量函数的分布
　　习题2
　　第3章 随机向量的数字特征与特征函数
　　3.1 关于数学期望的一些说明
　　3.2 条件数学期望及其性质
　　3.3 随机向量的数字特征
　　3.4 特征函数
　　3.5 正态随机向量
　　习题3
　　第4章 极限定理
　　4.1 分布函数的弱收敛
　　4.2 随机变量的收敛性
　　4.3 大数定律
　　4.4 中心极限定理
　　习题4
　　第5章 随机过程的基本概念
　　5.1 随机过程的定义
　　5.2 随机过程的分布函数与数字特征
　　5.3 几类重要的随机过程简介
　　习题5
　　第6章 马尔可夫过程
　　6.1 马尔可夫链
　　6.2 马尔可夫链的进一步讨论
　　6.3 时间连续状态离散的马尔可夫过程
　　习题6
　　第7章 泊松过程
　　7.1 齐次泊松过程及其性质
　　7.2 非齐次泊松过程及其性质
　　7.3 若干统计分析
　　7.4 复合泊松过程
　　习题7
　　第8章 更新过程
　　8.1 更新过程的定义
　　8.2 更新过程的数字特征及其性质
　　8.3 若干极限定理与基本更新定理
　　8.4 更新方程与关键更新定理
　　习题8
　　第9章 鞅简介
　　9.1 鞅的定义及例子
　　9.2 上鞅与下鞅
　　9.3 停止定理
　　9.4 鞅收敛定理
　　9.5 关于σ域的鞅
　　习题9
　　第10章 平稳过程
　　10.1 随机分析
　　10.2 平稳过程及其相关函数
　　10.3 傅氏变换
　　10.4 平稳过程的功率谱密度
　　10.5 平稳过程的遍历性
　　10.6 平稳序列的预报
　　习题10
　　参考文献
　　附录常用分布表

　　《概率论与随机过程》主要包括概率论与随机过程两部分内容。概率论部分包括概率空间、随机变量与分布函数、随机向量的数字特征与特征函数、极限定理等，对本科的概率论知识做了加强；随机过程部分包括基本概念、马尔可夫过程、泊松过程、更新过程、鞅简介、平稳过程等内容。《概率论与随机过程》从学生实际水平出发，既加强了理论，又注重理论与实践相结合，在例题和习题中配有许多实际例子，而且编排是"模块式"的，便于灵活使用。
　　《概率论与随机过程》适用于高等院校工、农、林、水利、土木、医学、生物、管理、经济等非理科数学专业的硕士生以及从事该专业教学、科研的教师和工程技术人员。