《随机微分方程导论与应用(第6版)》在导言中叙述了6个问题，随机微分方程扮演着本质的角色。在第2章介绍上述问题中的数学模型所需的一些基本的数学概念。由此引出第3章中的Ito积分。在第4章发展到随机分析（Ito公式），第5章则用它解某些随机微分方程，包括在导言中介绍的前面两个问题，在第6章利用随机分析介绍线性滤波问题的解（问题3作为一个例子）。问题4是Dirichlet问题，尽管它是纯确定性的。在第7章和第8章介绍如何引入辅助的Ito扩散（即随机微分方程的解）来得到一个简单的、直观的、有用的随机解，它是随机位势论的基石。问题5是一个最优停时问题。第9章介绍用Ito扩散来表示在t时刻对策的状态，解相应的最优停时问题，它的解包含了位势论中的概念。比如，在第8章Dirichlet问题的解的广义化调和扩张。问题6是Ramsey于1928年提出的经典的控制问题的随机版本。第10章依据随机微分方程求解一般的随机控制问题，应用第7章和第8章的结果证明该问题可归纳成解（确定性的）Hamilton—Jacobi—Bellman方程。作为一个例子，求解了关于最优证券组合选择问题。

A nonmeasure theoretic introduction to stochastic processes. Considers its diverse range of applications and provides readers with probabilistic intuition and insight in thinking about problems. This revised edition contains additional material on compound Poisson random variables including an identity which can be used to efficiently compute moments; a new chapter on Poisson approximations; and coverage of the mean time spent in transient states as well as examples relating to the Gibb's sampler, the Metropolis algorithm and mean cover time in star graphs. Numerous exercises and problems have been added throughout the text.