前言
教學建議
第1章測度空間與概率空間
11Lebesgue測度空間及其性質
12可測函數及其性質
13可測函數的極限理論
14Lebesgue 積分理論
15乘積測度與Fubini 定理
16有界變差函數及Stieltjes 積分
17概率空間
第2章條件期望
21隨機變量關于隨機事件的條件期望
22隨機變量關于子σ代數的條件期望
23Jensen不等式
第3章隨機過程的基本概念
31隨機過程
32隨機過程的可測性
33一致可積過程
34平穩(wěn)過程
35停時理論
第4章布朗運動
41布朗運動的定義
42布朗運動的性質
43與布朗運動有關的一些隨機過程
第5章泊松過程
51泊松過程的定義及性質
52與泊松過程有關的若干分布
53泊松過程的推廣
第6 章馬爾可夫過程
61離散時間的馬爾可夫鏈
62連續(xù)時間的馬爾可夫鏈
63連續(xù)時間的馬爾可夫過程
第7章鞅的基本理論
71鞅的定義及性質
72鞅的不等式
73鞅的收斂定理
74鞅的停時定理
75平方可積鞅空間
76二次變差過程
第8章隨機積分
81關于布朗運動的隨機積分
82關于連續(xù)平方可積鞅的隨機積分
83關于局部連續(xù)鞅的隨機積分
84關于右連左極鞅的隨機積分
85關于半鞅的隨機積分
86關于分數布朗運動的隨機積分
第9章伊藤公式與Girsanov定理
91連續(xù)半鞅的伊藤公式
92帶跳半鞅的伊藤公式
93分數布朗運動的伊藤公式
94指數鞅
95Girsanov 定理
第10章隨機微分方程
101正向隨機微分方程
102倒向隨機微分方程
103超二次增長的倒向隨機微分方程及與偏微分方程的聯系
104隨機微分方程的近似計算
105擴散過程
第11章隨機控制基礎
111隨機控制問題的基本概念與預備知識
112隨機控制的極值原理
113隨機控制的動態(tài)規(guī)劃原理
參考文獻