本书涵盖了现代概率论的基础知识, 包含五部分内容。第一部分是有限和可数样本空间上的概率理论; 第二部分是测度理论的简明介绍; 第三部分是概率理论的一些初步应用, 包括独立性和条件期望; 第四部分讨论了高斯随机变量、马尔可夫链和一些连续参数过程, 包括布朗运动; 第五部分讨论了鞅, 包括离散和连续参数过程。本书是对概率论和研究概率论所需的测度理论的全面介绍。

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