《应用随机过程：概率模型导论(第10版)》是国际知名统计学家Sheldon M.Ross所着的关于基础概率理论和随机过程的经典教材。英文原版被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。

与其他随机过程教材相比，本书非常强调实践性，内含极其丰富的例子和习题，涵盖了众多学科的各种应用。作者富于启发而又不失严密性的叙述方式，有助于使读者建立概率思维方式，培养对概率理论、随机过程的直观感觉。对那些需要将概率理论应用于精算学、运筹学、物理学、工程学、计算机科学、管理学和社会科学的读者而言，本书是一本极好的教材或参考书。

Sheldon M.Ross的这本《应用随机过程：概率模型导论(第10版)》是一部经典的随机过程著作, 叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等；也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。本版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。

《应用随机过程：概率模型导论(第10版)》可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。

第1章　概率论引论

 1.1　引言

 1.2　样本空间与事件

 1.3　定义在事件上的概率

 1.4　条件概率

 1.5　独立事件

 1.6　贝叶斯公式

 习题

 参考文献

第2章　随机变量

 2.1　随机变量

 2.2　离散随机变量

2.2.1　伯努利随机变量

2.2.2　二项随机变量

2.2.3　几何随机变量

2.2.4　泊松随机变量

 2.3　连续随机变量

2.3.1　均匀随机变量

2.3.2　指数随机变量

2.3.3　伽玛随机变量

2.3.4　正态随机变量

 2.4　随机变量的期望

2.4.1　离散情形

2.4.2　连续情形

2.4.3　随机变量的函数的期望

 2.5　联合分布的随机变量

2.5.1　联合分布函数

2.5.2　独立随机变量

2.5.3　随机变量和的方差与协方差

2.5.4　随机变量的函数的联合概率分布

 2.6　矩母函数

 2.7　发生事件数的分布

 2.8　极限定理

 2.9　随机过程

 习题

 参考文献

第3章　条件概率与条件期望

第4章　马尔可夫链

第5章　指数分布与泊松过程

第6章　连续时间的马尔可夫链

第7章　更新理论及其应用

第8章　排队理论

第9章　可靠性理论

第10章　布朗运动与平稳过程

第11章　模拟

附录　带星号习题的解

索引