第一篇 馬爾可夫過程
第一章 離散時間馬氏鏈
1.1 經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型與馬氏鏈
1.2 離散時間馬氏鏈常返性與遍歷性
1.3 一般情形下的極限定理
1.4 若干判別準(zhǔn)則最小非負(fù)解
1.5 幾個典型的離散時間馬氏鏈
1.6 補充與習(xí)題

第二章 連續(xù)時間馬氏鏈
2.1 連續(xù)時間參數(shù)馬氏鏈唯一性
2.2 常返性與遍歷性
2.3 單生過程與生滅過程
2.4 分支過程與擴(kuò)展的分支過程
2.5 補充與習(xí)題

第三章 可逆馬氏鏈
3.1 可逆與可配稱馬氏鏈
3.2 譜隙估計
3.3 附錄：可逆馬氏鏈的譜表示
3.4 補充與習(xí)題

第四章 一般馬氏過程
4.1 馬氏性及其等價形式
4.2 強馬氏性
4.3 附錄：最優(yōu)停止問題——女秘書問題
4.4 補充與習(xí)題

第二篇 隨機分析
第五章 鞅論
5.1 定義及基本性質(zhì)
5.2 Doob停止定理
5.3 基本不等式
5.4 收斂定理
5.5 連續(xù)參數(shù)鞅（上、下鞅）
5.6 鞅論應(yīng)用兩例
5.7 補充與習(xí)題

第六章 布朗運動
6.1 布朗運動
6.2 軌道性質(zhì)
6.3 布朗運動的鞅性質(zhì)
6.4 高維布朗運動
6.5 補充與習(xí)題

第七章 隨機積分與擴(kuò)散過程
7.1 隨機積分
7.2 Ito公式
7.3 隨機微分方程
7.4 一維擴(kuò)散過程
7.5 補充與習(xí)題

第八章 半鞅與隨機積分
8.1 Doob-Meyer分解的唯一性
8.2 Doob-Meyer分解的存在性
8.3 變差過程的性質(zhì)
8.4 隨機積分
8.5 Ito公式
8.6 局部鞅與半鞅
8.7 多元隨機積分
8.8 隨機微分方程（高維情形）
8.9 Feynman-Kac公式等三個數(shù)學(xué)工具
8.10 補充與習(xí)題
后記
參考文獻(xiàn)
索引