隨機過程理論與應用

第1章 概論
　1.1 隨機過程的基本特點
　1.2 隨機過程的研究范圍
　1.3 隨機過程的分類方法（1）
　1.4 隨機過程的示例
　1.5 隨機過程的數(shù)字特征及基本概念
　1.6 隨機過程的分類方法（2）
　1.7 習題
第2章 平穩(wěn)過程與二階矩過程
　2.1 相關(guān)函數(shù)
　2.2 功率譜
　2.3 功率譜與時域平均
　2.4 線性系統(tǒng)
　　2.4.1 平均值和自相關(guān)
　　2.4.2 功率譜
　2.5 隨機連續(xù)性
　　2.5.1 引言
　　2.5.2 平均值的連續(xù)性
　2.6 隨機微分（均方意義）
　　2.6.1 關(guān)于微分運算的性質(zhì)
　　2.6.2 平穩(wěn)過程的微分特性
　2.7 Taylor級數(shù)
　2.8 隨機微分方程
　2.9 隨機積分
　2.10 遍歷性討論
　　2.10.1 平均值的遍歷性
　　2.10.2 自相關(guān)的遍歷性
　　2.10.3 分布函數(shù)的遍歷性
　2.11 抽樣定理與隨機預測
　　2.11.1 隨機過程抽樣定理
　　2.11.2 信號的隨機預測
　2.12 習題
第3章 離散鞅論
　3.1 條件概率
　　3.1.1 條件概率的物理解釋
　　3.1.2 條件概率的性質(zhì)
　3.2 鞅的定義與基本性質(zhì)
　3.3 鞅的舉例與基本構(gòu)造方法
　　3.3.1 鞅的示例
　　3.3.2 關(guān)于鞅的構(gòu)造方法
　3.4 上鞅、下鞅的定義及基本性質(zhì)
　　3.4.1 基本定義
　　3.4.2 上、下鞅的基本性質(zhì)
　3.5 Jensen不等式與下鞅的構(gòu)造
　3.6 分解定理
　3.7 停時與停時定理
　　3.7.1 停時的基本概念
　　3.7.2 幾個基本的停時定理
　　3.7.3 停時定理的證明
　　3.7.4 停時定理的應用
　3.8 關(guān)于停時的Wald恒等式
　3.9 上穿不等式及應用
　3.10 極大值不等式與Doob定理
　　3.10.1 Markov不等式
　　3.10.2 Chernoff界
　　3.10.3 極大值不等式
　　3.10.4 最大值估計定理
　3.11 鞅論的應用（1）
　　3.11.1 三人賭博問題
　　3.11.2 關(guān)于對稱隨機移動
　3.12 Azuma不等式
　3.13 Azuma不等式的推廣
　3.14 鞅論的應用（2）
　　3.14.1 Azuma不等式在古典概率估計中的應用
　　3.14.2 無線Ad Hoc網(wǎng)絡中網(wǎng)絡編碼的容量計算
　3.15 連續(xù)鞅論介紹
　3.16 習題
第4章 Poisson過程與更新過程
……
第5章 Brown運動
第6章 Markov鏈
第7章 連續(xù)參數(shù)Markov鏈
參考文獻