顺着知识，继续探索
围绕过程与依赖、计数与连续路径、信息与随机微积分理解概念与联系。先建立知识结构，视频讲解按审核情况逐步补充。
随机变量是概率空间上的可测函数，使随机结果能够用数值描述。
随机过程是以时间或其他参数为指标的随机变量族。
马尔可夫链下一状态的条件分布只依赖当前状态，而非完整历史。
有限马尔可夫链以非负且各行和为一的矩阵描述状态转移。
平稳分布经过马尔可夫链转移后保持不变。
齐次泊松过程以恒定强度计数事件，具有平稳独立增量。
标准布朗运动路径连续，独立高斯增量的方差等于时间间隔。
更新过程由独立同分布的等待时间产生重复事件。
到达及服务机制共同决定随机队长与等待时间。
递增西格玛代数族表示随时间累积的可用信息。
可积适应过程的未来值对当前信息条件期望等于当前值时称鞅。
判断停时是否已在某时刻发生，只能使用该时刻已有信息。
对布朗运动的随机积分，其变量变换公式包含二次变差修正项。
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