Первое занятие является вводным и посвящено основным понятиям теории случайных процессов (вероятностные распределения и способы их описания).
Следующие три занятия составляют основу корреляционного анализа случайных функций (моментные характеристики, свойства процессов в среднем квадратичном).
Разделы с пятого по седьмой предназначены для изучения основ теории стохастических дифференциальных уравнений и связанных с ними понятий (белый шум, процессы с ортогональными приращениями, винеровский процесс, стохастический интеграл и дифференциал Ито).
Следующие два занятия посвящены стационарным случайным последовательностям и функциям (моментные и спектральные характеристики, стационарные линейные преобразования).
В десятом занятии рассмотрены потоки событий и пуассоновский процесс.
Последние три раздела целиком посвящены марковским процессам (модели марковских последовательностей и функций, цепи Маркова, элементы теории массового обслуживания).
Каждый раздел содержит формулировки примеров, изучаемых в течение за??ятия, и перечень задач для самостоятельного решения с ответами и указаниями.]]>