學習隨機過程需要掌握概率空間、樣本空間、隨機變量、概率密度函數、概率分布函數等基本概念。
1、學習基本概念：學習隨機過程的基本概念，包括概率空間、樣本空間、隨機變量、概率密度函數、概率分布函數等。
2、學習不同類型的隨機過程：隨機過程可以分為離散型隨機過程和連續型隨機過程。離散型隨機過程的例子包括泊松過程、馬爾可夫鏈等，連續型隨機過程的例子包括布朗運動、隨機遊走等。
3、理解隨機過程的性質：學習隨機過程的性質，包括平穩性、馬爾可夫性、獨立增量性、高斯性等。這些性質是隨機過程理論的基礎。
4、學習隨機過程的應用：隨機過程在各個領域都有廣泛的應用，包括通信、金融、信號處理等。了解隨機過程在實際應用中的應用可以幫助更好地理解理論知識。
5、使用在線資源：有很多在線資源可以幫助學習隨機過程，包括課程視頻、教材、博客、論壇等。可以根據自己的興趣和需求選擇適合自己的學習資源。
6、練習題目：練習題目可以幫助鞏固所學的知識，同時也可以幫助發現自己的不足之處。可以選擇壹些經典的練習題目進行練習，例如泊松過程的求解、隨機遊走的分析等。
特殊隨機過程：
對過程的概率結構作各種假設，便得到各類特殊的隨機過程。正態過程、二階過程外，重要的還有獨立增量過程、馬爾可夫過程、平穩過程、鞅點過程和分支過程等。貫穿這些過程類的有兩個最重要最基本的過程。
布朗運動和泊松過程，它們的結構比較簡單，便於研究而應用又很廣泛。從它們出發，可以構造出許多其他過程。這兩種過程的軌道性質不同，前者連續而後者則是上升的階梯函數。