Preface to the Classics Edition; Preface; Sample course outline; 1. Random walk and Brownian motion; 2, Discrete-parameter Markov chains; 3. Birth–death Markov chains; 4. Continuous-parameter Markov chains; 5. Brownian motion and diffusions; 6. Dynamic programming and stochastic optimization; 7. An introduction to stochastic differential equations; 8. A probability and measure theory overview; Author index; Subject index; Errata.

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