前辅文
 第一章距离空间中的测度
  §1 单调类定理
  §2 测度的基本概念及性质
  §3 距离空间上的测度
  §4 N 维欧氏空间中的L-S 测度
  *§5 Hausdor® 测度
  §6 习题及应用
 第二章从实值随机变量到取值于Banach 空间的随机元
  §1 随机变量及其分布, 母函数
  §2 随机变量的独立性与测度的卷积
  §3 随机变量的矩
  §4 随机元及其数学期望
  §5 实值随机变量的条件期望
  *§6 随机元的条件期望
  §7 习题及应用
 第三章各种收敛性
  §1 概率收敛、概率为1 地收敛、Lp 收敛、几乎一致收敛和完全收敛
  §2 几个不等式
  §3 弱收敛
  §4 局部弱收敛与淡收敛
  §5 欧氏空间中的特殊场合
  §6 习题及应用
 第四章特征函数和特征泛函
  §1 随机变量的特征函数, 反演公式
  §2 连续性定理
  §3 特征函数的Taylor 展式
  *§4 Khinchin-Bochner 定理
  *§5 随机元的特征泛函
  §6 习题及应用
 第五章大数定律、中心极限定理、重对数律
  §1 独立同分布随机变量列的大数定律
  §2 独立同分布随机变量列的中心极限定理
  §3 独立随机变量列的大数定律
  §4 独立随机变量列的中心极限定理
  §5 强大数定律和随机级数的收敛性
  *§6 重对数律
  §7 习题及应用
 第六章可数状态的Markov 链
  §1 随机过程的基本概念
  §2 Markov 性
  §3 Markov 链的特征数及其性质
  §4 状态的分类及判别准则
  §5 遍历性定理
  §6 习题及应用
 *第七章可数状态的Markov 过程
  §1 转移矩阵的连续性及可微性
  §2 Q 过程的存在唯一性
  §3 转移矩阵之遍历性及遍历矩阵之性质
  §4 分枝过程与种群繁衍
  §5 生灭过程与随机服务
  §6 习题及应用
 *第八章随机环境中的Markov 链
  §1 依时随机环境中的Markov 链的基本概念及存在性
  §2 依时随机环境中的Markov 链的特性函数及其性质
  §3 状态的分类
  §4 状态的周期及状态空间的分解
  §5 依时随机环境中的分枝链
  §6 依时且依空随机环境中的Markov 链简介
  §7 习题及应用
 第九章Brown 运动与多维正态分布
  §1 多维正态分布
  §2 Brown 运动及其简单性质
  §3 Brown 运动的轨道性质
  ¤§4 Wiener 空间及不变原理
  §5 习题及应用
 第十章L¶evy 过程和无穷可分律
  §1 无穷可分性
  §2 L¶evy 过程和L¶evy-Khinchin 公式
  §3 无穷可分律族的封闭性与连续性
  §4 u.a.n. 体系的极限特征函数族
  §5 收敛到无穷可分律的充分必要条件
  §6 习题及应用
 第十一章鞅
  §1 鞅的基本概念及其不等式
  §2 鞅的收敛定理
  *§3 鞅的Doob 停时理论
  *§4 鞅变换
  §5 习题及应用
 参考文献
 索引