随机过程解？

随机过程是依赖于参数(通常是时间)的一组随机变量的总和。随机变量是随机现象的量化表现，其值随着偶然因素的影响而变化。例如，商店在从时间t0到时间tK期间接收的顾客数量是一组取决于时间t的随机变量，即随机过程。

随机过程理论产生于20世纪初[1]，是为了适应物理学、生物学和管理科学的需要而逐渐发展起来的。它广泛应用于自动控制、公用事业、管理科学等领域。一种是概率方法，利用轨道性质、停时和随机微分方程。另一种是解析方法，其中运用了测度论、[4]微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间。

在实际研究中，两种方法经常结合使用。此外，组合方法和代数方法在一些特殊随机过程的研究中也有一定的作用。

研究内容

主要内容包括:多指标随机过程，无限粒子与马尔可夫过程，概率与势，各种特殊过程的专题讨论。

我国学者在[5]平稳过程、马尔可夫过程、[6]鞅论、极限定理、随机微分方程等方面做得比较好。

数学随机过程是由实际随机过程概念引起的数学结构。人们研究这个过程，或者是因为它是实际随机过程的数学模型，或者是因为它内在的数学意义，以及它在概率论领域之外的应用。

数学上的随机过程可以简单定义为一组随机变量，即指定一个参数集，为每个参数点t指定一个随机变量x(t)，如果我们回忆一下，随机变量本身是一个函数，随机变量x(t)的定义域中的一个点用ω表示，随机变量在ω中的值用x(t，ω)表示，那么随机过程完全由刚刚定义的点对(t，ω)的函数和概率的分布决定。如果t是固定的，这个二元函数定义了ω的一个函数，即x(t)表示的随机变量。如果ω是固定的，这个二元函数定义了t的一个函数，它是过程的样本函数。