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→Stochastic process随机过程
In other words, for a given probability space <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> and a measurable space <math>(S,\Sigma)</math>, a stochastic process is a collection of <math>S</math>-valued random variables, which can be written as:<ref name="Florescu2014page293">{{cite book|author=Ionut Florescu|title=Probability and Stochastic Processes|url=https://books.google.com/books?id=Z5xEBQAAQBAJ&pg=PR22|year=2014|publisher=John Wiley & Sons|isbn=978-1-118-59320-2|page=293}}</ref>
In other words, for a given probability space <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> and a measurable space <math>(S,\Sigma)</math>, a stochastic process is a collection of <math>S</math>-valued random variables, which can be written as:<ref name="Florescu2014page293">{{cite book|author=Ionut Florescu|title=Probability and Stochastic Processes|url=https://books.google.com/books?id=Z5xEBQAAQBAJ&pg=PR22|year=2014|publisher=John Wiley & Sons|isbn=978-1-118-59320-2|page=293}}</ref>
换言之，对于给定的概率空间<math>（\Omega，\mathcal{F}，P）</math>和可测空间<math>（S，Sigma）</math>，随机过程是一个值为<math>S</math>的随机变量的集合，可以写成：<ref name=“Florescu2014page293”>{cite book | author=Ionut Florescu | title=Probability and randocial Processes | url=https://books.google.com/books？第1248页
换言之，对于给定的概率空间<math>（\Omega，\mathcal{F}，P）</math>和可测空间<math>（S，Sigma）</math>，随机过程是一个值为<math>S</math>的随机变量的集合，可以写成：<ref name="Florescu2014page293">{{cite book|author=Ionut Florescu|title=Probability and Stochastic Processes|url=https://books.google.com/books?id=Z5xEBQAAQBAJ&pg=PR22|year=2014|publisher=John Wiley & Sons|isbn=978-1-118-59320-2|page=293}}</ref>
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当指数集 < math > t </math > 可以被解释为时间时，如果一个随机过程的有限维分布在时间平移下是不变的，那么它就是静止的。这种类型的随机过程可以用来描述一个处于稳定状态但仍然经历随机波动的物理系统。只有当随机变量是同分布的时候，一系列随机变量才会形成一个平稳的随机过程。Khinchin 提出了广义平稳性的相关概念，广义的协方差平稳性或平稳性又有其他名称。
当指数集 < math > t </math > 可以被解释为时间时，如果一个随机过程的有限维分布在时间平移下是不变的，那么它就是静止的。这种类型的随机过程可以用来描述一个处于稳定状态但仍然经历随机波动的物理系统。只有当随机变量是同分布的时候，一系列随机变量才会形成一个平稳的随机过程。Khinchin 提出了广义平稳性的相关概念，广义的协方差平稳性或平稳性又有其他名称。
===Index set索引集===
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