本书共分为两个部分 . **部分为概率论基础 , 包括第1~5章, 其中第 1~4章主要介绍了概率空间、可测函数、随机变量及其分布、随机向量变换、条件数学期望、一维和高维随机变量的特征函数等本科阶段尚未或较少涉及的内容 ; 第5章介绍了在概率论与随机过程中常用的随机变量序列的收敛概论和性质 . 第二部分为随机过程基础 , 包括第 6~10章, 其中第 6章介绍了随机过程的基本概念、基本类型以及布朗运动和维纳过程的相关知识; 第7章主要介绍了泊松过程及其生成算法; 第8章除了介绍宽平稳过程的基本概念之外 , 还**讲述了平稳过程相关函数的谱分解 ; 第9、10章介绍了齐次 Markov链、可数齐次Markov过程的基础内容. 本书可以作为对概率论与随机过程理论要求较高的工科研究生的学习用书 , 也可以作为一般专业的工科研究生或数学专业本科生“概率论与随机过程”课程的参考书.