随机过程简史
随机过程的概念及分类方法
随机过程的概念及分类方法随机过程的概念及分类方法随机过程是描述随机现象的数学模型。
它可以看作是一个随机函数，它的输出值依赖于时间和样本空间中的随机变量。
随机过程的研究可追溯到19世纪末20世纪初，当时数学家们开始研究大量的样本统计规律。
随机过程在经济学、物理学、工程学等领域中有着广泛的应用。
随机过程的分类方法主要有以下几种：1. 马氏性质：马氏性质是指在一个随机过程中，给定过去的状态和未来的状态，当前的状态与过去的状态是独立的。
如果一个随机过程满足马氏性质，那么它被称为马氏过程。
常见的马氏过程有马尔可夫链、泊松过程等。
2. 独立增量：独立增量是指在一个随机过程中，任意两个时间点上的增量是独立的。
如果一个随机过程满足独立增量性质，那么它被称为独立增量过程。
常见的独立增量过程有布朗运动和泊松过程。
3. 平稳性：平稳性是指随机过程的统计特性在时间上是不变的。
如果一个随机过程满足平稳性质，那么它被称为平稳过程。
常见的平稳过程有伊索和无记忆过程。
4. 高斯过程：高斯过程是指随机过程中的任意有限个随机变量满足多维高斯分布。
高斯过程在概率论和统计学中有着重要的应用，常见的高斯过程有布朗运动和高斯白噪声过程。
5. 跳跃过程：跳跃过程是指随机过程中存在不连续的跳跃现象。
跳跃过程在金融学和通信工程中有着重要的应用，常见的跳跃过程有泊松过程和利维过程。
除了以上的分类方法，随机过程还可以按照时间的连续性分为连续时间随机过程和离散时间随机过程。
连续时间随机过程是指随机变量的索引集为连续集合，如实数集；离散时间随机过程是指随机变量的索引集为离散集合，如整数集。
另外，在实际应用中，为了更好地描述随机过程的行为，人们还可以使用数学方法对随机过程进行建模。
常见的建模方法有马尔可夫模型、自回归模型、移动平均模型等。
总结起来，随机过程是描述随机现象的数学模型，可以分为马氏过程、独立增量过程、平稳过程、高斯过程和跳跃过程等。
此外，随机过程还可根据时间的连续性分为连续时间随机过程和离散时间随机过程。
随机过程
1953年，J.L.杜布的名著《随机过程论》问世，它系统且严格地叙述了随机过程的基本理论。
人们研究这种过程，是因为它是实际随机过程的数学模型，或者是因为它的内在数学意义以及它在概率论领 域之外的应用。
发展概况
1907年前后，Α.Α.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为 马尔可夫链。
1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义，这种过程仍是重要的研究对象。虽然如此，随机过程一般理论的 研究通常认为开始于30年代。
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的统计特征
对于随机过程{X (t); t∈T}，其统计特征有均值函数、方差函数、协方差函数和相关函数。它们的定义如 下：
上述统计特征之间的关系为：
的分类
按照统计特征 分类
按照参数集和 状态空间的特 征分类
以统计特征进行分类，一般可分类以下一些：
参数集T可分为两类：（1）T可列；（2）T不可列。 状态空间S也可分为两类：（1）连续状态空间；（2）离散状态空间。 由此将随机过程分为以下四类:
随机过程 整个学科的理论基础是由柯尔莫哥洛夫和杜布奠定的。这一学科最早源于对物理学的研究，如吉 布斯、玻尔兹曼、庞加莱等人对统计力学的研究，及后来爱因斯坦、维纳、莱维等人对布朗运动的开创性工作。
的研究
研究方法
研究内容
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类： 一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度 论、 微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。 实际研究中常常两种方法并用。另外，组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。
随机过程简介PPT课件
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X1(t) 在固定时刻读得各样本的瞬时波面高度
t X2(t)
t
Xk(t)
tj
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t
5ห้องสมุดไป่ตู้
给出随机过程的定义:设T是一无限实数集（例如海洋中 无数的波浪）, 把依赖于参数tT的一族(无限多个)随机变量 称为随机过程, 记为{X(t), tT}, 这里对每一个tT, X(t)是
•
自然界的事物都是变化着的，在经典物理学的研究中，我们多把事物的运动变化形式看作是可确知的，
例如自由落体运动的速度V(t)=gt;静水压力随水深的变化规律
• P(h)=γh.这些变化都是可以用确定的函数描述的，从而被称之为确定过程。
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•
然而还有另外一种过程，在空间与时间上是高度不规则和不重复的物理现象，其变
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随机过程的不同描述方式在本质上是一致的. 在理论分 析时往往以随机变量族的描述方式作为出发点, 而在实际测量 和数据处理中往往采用样本函数族的描述方式。 这两种描述 方式在理论和实际两方面互补。
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程. 且它们的状态空间是(-, +).（连续型随机过程）
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例3设某城市的120急救电话台迟早会接到用户的呼叫, 以X(t) 表示时间间隔(0,t]内接到的呼叫次数, 它是一个随机变量, 且 对于不同的t0, X(t)是不同的随机变量. 于是, {X(t),t0}是
一随机过程. 且它的状态空间是{0,1,2,...}. （离散型随机过程）
程的一个样本函数：
随机过程的历史(2024)
随机过程的历史
引言概述：
随机过程是数学中研究随机事件随时间变化的数学模型。
其历史可以追溯到18世纪康托尔的研究，但随机过程的概念和理论在20世纪得到了进一步的发展和应用。
本文将详细介绍随机过程的历史，并探讨其在不同学科领域的应用。
正文内容：
1.随机过程的起源
1.1康托尔的随机序列理论
1.2卜朗运动
2.随机过程理论的发展
2.1庞加莱和布劳威尔的贡献
2.2毛勒和博雷尔的理论发展
3.随机过程在统计学中的应用
3.1随机过程的统计性质
3.2随机过程的极限定理
3.3随机过程的推断方法
4.随机过程在物理学中的应用
4.1热力学中的随机过程
4.2量子力学中的随机过程
5.随机过程在工程学中的应用
5.1通信中的随机过程
5.2控制系统中的随机过程
5.3金融工程中的随机过程
总结：
随机过程作为一种数学模型，具有广泛的应用领域。
在统计学中，随机过程被用于描述随机现象的时间演变规律；在物理学中，随机过程帮助我们理解热力学和量子力学的现象；在工程学中，随机过程提供了描述通信、控制和金融等系统的方法。
随机过程的历史源远流长，随着时间的推移，它不断发展和完善，并成为了现代学科中不可或缺的一部分。
通过研究和应用随机过程，我们能够更好地理解和处理不确定性和随机性的问题，为各个学科的发展和进步做出贡献。
随机过程 通俗易懂
随机过程通俗易懂随机过程是现代数学的一个重要分支，它的研究对象是一些具有随机性质的变量序列。
在实际生活中，我们经常遇到许多随机现象，如天气变化、股票价格波动、彩票开奖等等，这些都可以看做是随机过程的例子。
本文将从随机过程的定义、分类和应用方面进行简单介绍。
一、随机过程的定义随机过程是一个含有随机变量的序列，它可以用数学公式表示为X(t)，其中t表示时间，X(t)表示在时间t时随机变量的取值。
随机过程可以用概率统计的方法进行研究，其中最重要的是随机过程的平均值和方差。
一般来说，随机过程可以分为离散时间随机过程和连续时间随机过程两种。
二、随机过程的分类1. 离散时间随机过程在离散时间随机过程中，时间是按照一定时间步长间隔离散化的。
典型的离散时间随机过程包括二项分布、泊松分布和马尔可夫链等。
其中，马尔可夫链是最具有代表性的离散时间随机过程，它具有“无记忆性”和“马尔可夫性质”，在概率论的研究、金融市场分析等方面有广泛的应用。
2. 连续时间随机过程在连续时间随机过程中，时间是连续的，可以看成是一个时间轴上的曲线。
典型的连续时间随机过程有布朗运动、随机游走等。
其中，布朗运动是最具有代表性的连续时间随机过程之一，它是自然界中许多现象的基础模型，如气体分子的运动、股票价格的波动等。
在金融市场、信号处理等领域也有广泛的应用。
三、随机过程的应用随机过程在各个领域中都有重要的应用，其中最典型的应用领域包括金融市场、信号处理和通信系统等。
1. 金融市场金融市场中充斥着大量的随机性，如股票价格、汇率等都具有随机行为。
通过研究随机过程，可以为投资者提供更精准的预测和决策依据。
同时，也可以设计更好的金融衍生品，如期权、期货等，来降低市场风险。
2. 信号处理信号处理中的信号通常具有多变的随机性质，如噪声、失真等。
随机过程可以用来建立信号模型，在信号处理中具有广泛的应用，如图像处理、语音识别等。
3. 通信系统通信系统中的信息传输受到了许多随机因素的干扰，如噪声、多径效应等。
随机过程课件1
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P( A B) = P( A) P( B) P( AB)
P( Ac ) = 1 P( A) Ac为E的余集.
设 E1，E2， ，En 两两互不相容 ，则
P ( Ei ) = P ( Ei )
i =1 i =1 n n
6 7
P( Ai ) P( Ai )
xk
的概率：
则称上式为X的概率分布或分布率 ．且满足
pk 0
k =1
pk = 1
3．分布密度
连续型 随机变量 如果对于随机变量X的分布函数为F（x）， 存在非负的函数 f（x）,使对任意的实数x有
F ( x) =
x
f (t )dt
则称X为连续型随机变量，f（x）称为X的概率密度， 且满足
lim P ( E n ) = P ( lim E n )
n n
四、独立性 1．定义
两个
如果事件A，B满足
P（AB） P（A）P（B） =
则称事件A，B相互独立。
n个
设 A1，A2， ，An 是n个事件，如果对于任意
s ( 2 s n) 和 1 i1 i2 is n
概率论
probability theory
数理统计
Mathematical statistics
随机过程
stochastic process
随机现象 偶然性
内在规律 必然性
随机过程的起源及发展
Brown运动: 1827 年，Brown在显微镜下发现花粉的无 规则运动, 将此奇怪现象公诸于世, 无人能解释原因. 1900年，法国数学家Bachelier给出 一维Brown运 动粗略模型, 其博士论文为《投机的理论》, 研究证券价格 的涨落，开创近代金融数学的先河，但他的结果几十年之 后才得到认可. 1905年,Einstein 首次进行量化分析, 认是花粉运 动源自分子无规则热运动, 每秒碰撞 1019 1021 次. Wiener 1918年发表系列论文, 成功解决这一问题, 故称Wiener—Einstein过程.
随机过程历史简介(1)
y1
y1
J
x1 xn
yn
yn
例:若, 独立同分布r v ，~ N(0,1)，作极坐标 22
及
arctg
取值变换于[0, 2 ] ，则 与 亦独立
§4 特征函数、母函数和拉氏变换
斯蒂尔吉斯积分
定义 设 f x, g x 是定义在区间a, b上的两个有界函数
1
定义(独立性) 设
X X () {Xt (),ti T}
i
是一族随机变量
，如果对于任意n 2 和 t1,, tn T , x1,, xn R ，有
n
P{ : Xt1() x 1, x tn () xn} P{ : X ti () xi}
f
1
t
t
n
(
x1
,
,
xn )
n
f ti ( xi )
i 1
其中 分别是 的分布密度. ft1tn
,
ft
,,
1
ft n
( Xt , Xt ), Xt ,, Xt
1
n
1
n
一般公式：(1,,n) p d f p(x1,, xn)
1 f1(1,,n ),,n fn (1,,n )
分
eitxdg x costxdg xi sin txdg x
存在，则称此积分为对g x 的傅里叶-斯蒂尔吉斯积
分，简称F-S积分.
特征函数
定义 设随机变量X 的分布函数为F(x)，则称
(t) E(eitX ) eitxdF(x), t
(完整版)随机过程的历史1
随机过程的历史随机过程整个学科的理论基础是由柯尔莫哥洛夫和杜布奠定的。
这一学科最早源于对物理学的研究，如吉布斯、玻尔兹曼、庞加莱等人对统计力学的研究，及后来爱因斯坦、维纳、莱维等人对布朗运动的开创性工作。
1907年前后，马尔可夫研究了一系列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链。
1923年维纳给出布朗运动的数学定义，直到今日这一过程仍是重要的研究课题。
随机过程一般理论的研究通常认为开始于20世纪30年代。
1931年，柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》，1934年辛饮发表了《平稳过程的相关理论》，这两篇著作奠定了马尔可夫过程与平稳过程的理论基础。
1953年，杜布出版了名著《随机过程论》，系统且严格地叙述了随机过程基本理论。
概率论和随机过程有悠久的历史，它的起源与博弈问题有关。
16世纪，意大利的一些学者开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题，例如比较掷两个骰子出现总点数为9或10的可能性大小。
17世纪中叶，法国数学家帕斯卡、费马及荷兰数学家惠更斯基于排列组合的方法研究了一些较复杂的赌博问题，他们解决了“合理分配赌注问题”（即“得分问题”）、“输光问题”等等。
其方法不是直接计算赌徒赢局的概率，而是计算期望的赢值，从而导致了现今称之为数学期望的概念（由惠更斯明确提出）。
使概率论成为数学的一个分支的真正奠基人则是瑞士数学家雅各布第一·伯努利,若n η表示前n 次独立重复试验中事件a 出现的次数,从而σn/n 为事件a 出现的频率，则当n→∞时，0)(→≥-εηp n P n式中ε为任一正实数。
这一结果发表于他死后8年(1713)出版的遗著《推测术》中。
这里所说的事件的概率,应理解为事件发生的机会的一个测度,即公理化概率测度(详见后)。
1716年前后,棣莫弗对21=p 情形,用他导出的关于n!的渐近公式(即所谓斯特林公式)进一步证明了：渐近地服从正态分布（德国数学家c.f.高斯于1809年研究测量误差理论时重新导出正态分布，所以也称为高斯分布）。
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H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y课程设计（论文）课程名称：应用随机过程设计题目：随机过程简史院系：电气工程学院班级：11S0104设计者：孙延博学号：11S001070指导教师：田波平设计时间：2011-10-23随机过程简史摘要本文简要地介绍了随机过程从20世纪初创立至今，100年的发展历程考察了导致随机过程产生的历史契机，以及早期数学家在这方面作出的杰出工作。
并简要介绍了随机过程的概念，研究方法和研究内容，在现代工程技术领域的应用。
关键词：随机过程平稳随机过程平稳随机序列1.随机过程的概念研究方法及研究内容随机过程是现代概率论研究的一个重要分支。
数学上的随机过程是由实际随机过程概念引起的一种数学结构。
人们研究这种过程，是因为它是实际随机过程的数学模型，或者是因为它的内在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的定义为一组随机变量，即指定一参数集，对于其中每一参数点t指定一个随机变量x(t)。
如果回忆起随机变量自身就是一个函数，以ω表示随机变量x(t)的定义域中的一点，并以x(t，ω)表示随机变量在ω的值，则随机过程就由刚才定义的点偶(t，ω)的函数以及概率的分配完全确定。
如果固定t，这个二元函数就定义一个ω的函数，即以x(t)表示的随机变量。
如果固定ω，这个二元函数就定义一个t的函数，这是过程的样本函数。
由于物理学生物学，通讯和控制管理科学等学科的需要随机过程逐步发展起来的。
马尔柯夫最早研究了随机过程。
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度轮、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。
实际研究中常常两种方法并用。
另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。
研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。
中国学者在平稳过程、马尔科夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面做出了较好的工作。
2.随机过程的历史1900年，Bachelier在分析股票市场波动时．发现了随机过程的一个重过程——独立增量过程的特恻。
1905年，物理学家Einstein在研究Brown运动时，也遇到了相同的过程．1923年，Wiener 给出了Brown运动的数学描述- wiener过程。
Lunbderg在1903年研究一个保险公司所承担索赔累计数的变化规律时．导出了另一类型的随机过程——Lundberg过程。
而众所周知、应用甚广的Poisson过程是当所有得付出的索赔总数中每一笔数目都相同时的Lundberg过程。
1909年，Erlang在研究电话业务时引入了Poisson过程，并被物理学家Rutherford和Geiger用于分析放射性蜕变。
这些早期对随机过程的研究都是同实际问题紧密联系在一起的。
虽然在数学上用了不太严密的方法，却表现出了直观处理这些概念和方法的绝妙能力。
系统地严密地研究随机过程始于本世纪30年代。
1931年，柯尔莫哥洛夫发表了一篇极有影响的论文《概率论的解析方法》，他进行了一般性的马氏过程的研究。
马氏过程为经典的马尔柯夫链概念的自然推广，得到著名的向前方程。
这一工作为揭示概率论同二阶偏微分方程之间的联系莫定了基础。
在这之前，物理学家Plank曾建立过抛物型方程同马氏链及直线上的马尔柯夫游动的联系，得到部分的结果。
柯尔莫哥洛夫的结论更完善，并广泛地应用于物理生物，化学以及工程技术方面。
时齐独立增量过程是拇尔莫哥格夫在1932年的工作中得到的。
它使得wiener过程和Lunbdberg 风险过程成为特例。
1934年，苏联数学家辛欣发表了平稳过程的奠基性文章，而且指出当系统的过去的历史对未来发展有本质影响的情况下。
马氏过程是不能描述的。
平稳过程的发现为统计力学，气象和经济学等领域找到一个台适的数学模型，特别是为显示出周期性行为趋向的现象的研究以及应用于信息论开辟了前景。
1944年．柯尔莫哥洛夫对离散时问的平稳过程进行了研究．发现具有二阶矩的所有随机变量组成一个Hilbert空间，而离散时间的随机过程就成为其中的一个点序列。
对于随机变量的平稳序列，柯尔莫哥洛夫运用Hilbert空间理论，以一种简单的方法导出过去所有已知的结果。
这一开创性的工作首次把Hilbert空间这种抽象理论用于随机变量和随机过程的研究．在实际中遇到的很多随机现象有如下的共同特性：它的未来的演变，在已知它目前状态的条件下与以往的状况无关。
描述这种随时间推进的随机现象的演变模型就是马尔可夫过程。
20世纪50年代以前，研究马尔可夫过程的主要工具是微分方程和半群理论（即分析方法）；1936年前后就开始探讨马尔可夫过程的轨道性质，直到把微分方程和半群理论的分析方法同研究轨道性质的概率方法结合运用，才使这方面的研究工作进一步深化，并形成了对轨道分析必不可少的强马尔可夫性概念。
1942年，伊藤清用他创立的随机积分和随机微分方程理论来研究一类特殊而重要的马尔可夫过程──扩散过程，开辟了研究马尔可夫过程的又一重要途径。
近年来，鞅论方法也已渗透到马尔可夫过程的研究中，它与随机微分方程结合在一起，已成为目前处理多维扩散过程的工具。
此外，马尔可夫过程与分析学中的位势论有密切的联系。
对马尔可夫过程的研究，推动了位势理论的发展，并为研究偏微分方程提供了概率论的方法。
最近十多年发展起来的吉布斯随机场和无穷粒子随机系统，是由于统计物理的需要而提出的。
许多自然的和生产过程中的随机现象表现出某种平稳性。
一种平稳性是过程在任意一些时刻上的联合概率分布随时间推移不变，这种平稳性称为严平稳性。
严平稳过程的研究与遍历理论有密切的联系。
如果上述对概率分布的要求放宽为仅对二阶相关矩的要求，即过程在任意两时刻上的协方差随时间推移不变，则称这种平稳性为宽平稳性。
关于宽平稳过程的研究，辛钦、柯尔莫哥洛夫和维纳等人运用傅里叶分析和泛函分析的工具，在40年代已经找出了过程的相关函数及过程本身的谱分解式，并且较完满地解决了有应用意义的预测问题。
许多应用问题还要求根据观测数据去建立这些数据所来自的随机过程的模型。
为此产生了时间序列分析这一课题，提出了宽平稳序列的自回归滑动平均(ARMA)模型以及一些非线性模型。
鞅是另一类重要的随机过程。
从20世纪30年代起，莱维等人就开始研究鞅序列，把它作为独立随机变量序列的部分和的推广。
40年代到50年代初，杜布对鞅进行了系统的研究，得到有名的鞅不等式、停止定理和收敛定理等重要结果。
1962年，p.a.迈耶解决了杜布提出的连续时间的上鞅分解为鞅及增过程之差的问题。
在解决这个问题的过程中，出现了很多新鲜而深刻的概念，使鞅和随机过程一般理论的内容大大丰富起来。
鞅的研究丰富了概率论的内容，并引起人们用它所提供的新方法新概念对概率论中许多经典的内容重新审议，把以往认为是复杂的东西纳入鞅论的框架而加以简化。
此外，利用上鞅的分解定理，可以把伊藤清的对布朗运动的随机积分推广到对一般鞅乃至半鞅的随机积分；因而，更一般的随机微分方程的研究也随之发展。
随机微分方程理论不仅可以用来研究马尔可夫过程，它还是解决滤波问题的必要工具。
最近出现的流形上的随机微分方程又和微分几何及分析力学的研究发生了密切的联系。
鞅论还对本学科以外的位势理论、调和分析及复变函数论等提供了有用的工具。
点过程是从所谓计数过程发展出来的，它们的特点是，可用落在不相重叠的集合上的随机点数目的联合概率分布来刻画整个过程的概率规律。
最基本的计数过程是泊松过程，1943年，c.帕尔姆将它作为最简单的输入流应用于研究电话业务问题；1955年，辛钦又以严密的数学观点作了整理和发展。
随机分析是概率论中又一独立分支。
对于随机变量和跹机过程的分析性质的研究始于Wiener1923年的工作．他将Brown运动的平方可积泛函按Hermit多项式展开，讨论了Brown运动的非线性泛函。
1931年，柯尔莫哥洛夫在前面提到的文章中首次研究了马氏过程同二阶偏微分方程的联系。
1942年，日率数学家Ito发表了一篇重要的论文，他首次研究了微分方积的随机积分理论。
他从分析经典的热扩散过程给出了抛物型偏微分方程的一个路径积分表示”。
1947年，物理学家Feynman 在研究量子力学中的微分方程时，提出了一种“路径积分“理论。
后来数学家Mark Kao在这一方面做了大量出色的工怍，建立了概率理论同微分方程新的联系。
50年代，Ito讨论了一维扩散过程。
他的学生Ikede和Watanabe在随机微分方程和扩散过程方面作出了重要的工作。
在60年代以前，点过程的研究主要限于泊松过程及其推广的过程。
以后，由于大量实际问题的需要以及随机测度论和现代鞅论的推动，进一步把实轴上的点过程（即计数过程）推广到一般的可分完备度量空间上，在内容和方法上都有根本性的进展。
3.随机过程在工程技术的应用随机过程的发展史说明了理论与实际之间的密切关系。
许多研究方向的提出，归根到底是有其实际背景的。
反过来，当这些方向被深入研究后，又可指导实践，进一步扩大和深化应用范围。
概率论作为数理统计学的理论基础是尽人皆知的。
下面简略介绍一下概率论本身在各方面的应用情况。
在物理学方面，高能电子或核子穿过吸收体时，产生级联（或倍增）现象,在研究电了-光子级联过程的起伏问题时，要用到随机过程，常以泊松过程、弗瑞过程或波伊亚过程作为实际级联的近似，有时还要用到更新过程（见点过程）的概念。
当核子穿到吸收体的某一深度时，则可用扩散方程来计算核子的概率分布。
物理学中的放射性衰变，粒子计数器，原子核照相乳胶中的径迹理论和原子核反应堆中的问题等的研究，都要用到泊松过程和更新理论。
湍流理论以及天文学中的星云密度起伏、辐射传递等研究要用到随机场的理论。
探讨太阳黑子的规律及其预测时，时间序列方法非常有用。
化学反应动力学中，研究化学反应的时变率及影响这些时变率的因素问题,自动催化反应，单分子反应,双分子反应及一些连锁反应的动力学模型等，都要以生灭过程（见马尔可夫过程）来描述。
随机过程理论所提供的方法对于生物数学具有很大的重要性，许多研究工作者以此来构造生物现象的模型。
研究群体的增长问题时，提出了生灭型随机模型，两性增长模型，群体间竞争与生尅模型，群体迁移模型，增长过程的扩散模型等等。
有些生物现象还可以利用时间序列模型来进行预报。
传染病流行问题要用到具有有限个状态的多变量非线性生灭过程。
在遗传问题中，着重研究群体经过多少代遗传后，进入某一固定类和首次进入此固定类的时间，以及最大基因频率的分布等。
许多服务系统，如电话通信，船舶装卸，机器损修，病人候诊，红绿灯交换，存货控制，水库调度，购货排队，等等，都可用一类概率模型来描述。