译者序 第2版前言 第1章准备知识 11概率 12随机变量 13期望值 14矩母函数，特征函数，Laplace变换 15条件期望 16指数分布，无记忆性，失效率函数 17一些概率不等式 18极限定理 19随机过程 习题 参考文献 附录强大数定律 第2章Poisson过程 21Poisson过程 22到达间隔与等待时间的分布 23到达时间的条件分布 24非时齐Poisson 过程 25复合Poisson 随机变量与复合Poisson过程 251一个复合Poisson恒等式 252复合Poisson过程 26条件Poisson过程 习题 参考文献 第3章更新理论 31引言与准备知识 32N(t)的分布 33一些极限定理 331Wald方程 332回到更新理论 34关键更新定理及其应用 341交替更新过程 342极限平均剩余寿命和m(t)的展开 343年龄相依的分支过程 35延迟更新过程 36更新报酬过程 37再现过程 38平稳点过程 习题 参考文献 第4章Markov 链 41引言与例子 42ChapmanKolmogorov方程和状态的分类 43极限定理 44类之间的转移，赌徒破产问题，处在暂态的平均时间 45分支过程 46Markov链的应用 461算法有效性的一个Markov链模型 462对连贯的一个应用——一个具有连续状态空间的Markov链 463表列的排序规则——移前一位规则的最佳性 47时间可逆的Markov链 48半Markov过程 习题 参考文献 第5章连续时间的Markov链 51引言 52连续时间的Markov链 53生灭过程 54Kolmogorov微分方程 55极限概率 56时间可逆性 561串联排队系统 562随机群体模型 57倒向链对排队论的应用 571排队网络 572Erlang消失公式 573M/G/1共享处理系统 58一致化 习题 参考文献 第6章鞅 61鞅 62停时 63鞅的Azuma不等式 64下鞅，上鞅，鞅收敛定理 65一个推广的Azuma不等式 习题 参考文献 第7章随机徘徊 71随机徘徊中的对偶性 72有关可交换随机变量的一些注释 73利用鞅来分析随机徘徊 74应用于G/G/1排队系统与破产问题 741G/G/1排队系统 742破产问题 75直线上的Blackwell定理 习题 参考文献 第8章Brown 运动与其他Markov过程 81引言与准备知识 82击中时刻，最大随机变量，反正弦律 83Brown运动的变种 831在一点吸收的Brown 运动 832在原点反射的Brown 运动 833几何Brown 运动 834积分Brown 运动 84漂移Brown运动 85向后与向前扩散方程 86应用Kolmogorov方程得到极限分布 861半Markov过程 862M/G/1队列 863保险理论中的一个破产问题 87Markov散粒噪声过程 88平稳过程 习题 参考文献 第9章随机序关系 91随机大于 92耦合 921生灭过程的随机单调性 922Markov链中的指数收敛性 93风险率排序与对计数过程的应用 94似然比排序 95随机地更多变 96变动性排序的应用 961 G/G/1排队系统的比较 962对更新过程的应用 963对分支过程的应用 97相伴随机变量 习题 参考文献 第10章Poisson逼近 101Brun筛法 102给出Poisson逼近的误差界的SteinChen方法 103改善Poisson逼近 习题 参考文献 部分习题的解答 索引