《随机过程》是日本著名数学家伊藤清的著作，是随机过程方面的经典名著，篇幅短小，叙述精辟，具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了随机过程论的主要方面，包括可加过程、平稳过程和Markoff过程，并概述了一维扩散过程。具有初步概率论和泛函分析知识的读者，可以借此快速掌握随机过程的基本理论。 　　伊藤，清（1915-2008），日本数学家，日本学士院院士，世界级概率论大师。他因在概率论方面的奠基性工作而获1987年的沃尔夫奖，并于1998年获得京都基础科学奖，2006年获得首届高斯奖。伊藤清的工作集中于概率论，特别是随机分析领域，他被誉为“现代随机分析之父”，因他命名的理论有伊藤过程、伊藤公式和伊藤微积分。他的研究对其他学科尤其是金融数学产生了深远影响。 第1章基本概念1.测度论观点下的概率论（1）直观的背景2.概率分布3.测度论观点下的概率论（2）逻辑的构成4.分布函数、特征函数、均值和方差5.随机过程第2章可加过程6.可加过程的定义7.可加过程的例子8.关于独立随机变量之和的不等式9.0-1律10.可加序列的收敛11.散布度12.可加过程的简单性质13.随机过程的可分性14.可分Poisson过程15.可分Wiener过程16.依概率连续的可加过程和无穷可分分布律17.依概率连续的可分可加过程的构造18.无穷可分分布的典范形19.Poisson过程的各种构成方法20.复合Poisson过程21.稳定分布和稳定过程第3章平稳过程22.平稳过程的定义23.关于研究平稳过程的准备知识24.弱平稳过程的谱分解25.弱平稳过程的样本过程的谱分解26.关于强平稳过程的遍历定理27.复正态系28.正态平稳过程29.Wiener积分，多重Wiener积分30.正态平稳过程的遍历性31.平稳过程的普遍化第4章Markoff过程32.条件概率33.条件数学期望34.鞅35.转移概率36.伴随转移概率的半群与对偶半群37.Hille-Yosida理论（1）38.Hille-Yosida理论（2）半群的构造39.转移概率的生成算子（1）一般理论40.转移概率的生成算子（2）例题41.Markoff过程（1）Markoff性42.Markoff过程（2）样本过程的性质43.Markoff过程（3）强Markoff性44.Markoff时间45.Dynkin关于生成算子的定理46.Markoff过程的例子47.对时间为齐次的可加过程48.生灭过程第5章扩散49.扩散点50.Ray定理51.局部生成算子52.一维扩散点的分类53.Feller典范尺度54.Feller典范测度55.Feller典范形56.一般通过点上的局部生成算子57.最初通过时间的分布58.古典扩散过程59.关于Feller算子DmD+s的端点的分类60.齐次方程（λ-DmD+s）u=0（λ0）的特解61.齐次方程（λ-DmD+s）u=0（λ0）的一般解62.非齐次方程（λ-DmD+s）g=f（λ0）的解63.x（a）（t）诸量在正则区间上的分布64.在正则区间的边界上的行动后记校后记