简介.

随机过程的研究对象是随时间变化的随机现象，这种现象无法简单的使用随机变量(多维随机变量)来合理表达，而需要用无限多个(一族)随机变量来刻画。

下面以几个例子来直观地感受随时间变化的随机现象：
① 测量运动目标的位置时存在随机误差，以 ϵ ( t ) \epsilon(t) ϵ(t) 表示在时刻 t t t 的位置测量误差，那么 ϵ ( t ) \epsilon(t) ϵ(t) 是一个随机变量，一般我们认为这类随机误差服从某个正态分布。当目标随着时间 t t t 不断运动时，测量误差 ϵ ( t ) \epsilon(t) ϵ(t) 也会随着 t t t 变化。概括来说 ϵ ( t ) \epsilon(t) ϵ(t) 代表了依赖于时间 t t t 的一族随机变量，在给定 t t t 时刻时它服从某个随机变量分布，对于所有的 t t t，则 { ϵ ( t ) , t ≥ 0 } \{\epsilon(t),t\geq0\} {ϵ(t),t≥0} 刻画了一个随机过程.
② 考虑抛掷一枚

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