本章简要概述了随机微积分的基本概念，使用直观的示例。首先，介绍了概率空间的基本原理通过处理一个随机过程的简单示例。接下来，随机过程是结合自然过滤和鞅引入的。然后，我们引入了一个随机积分和伊藤公式，这是一个重要的用于求解随机微分方程的工具。最后，我们讨论一些基本问题随机微分方程的例子，它只是对价格建模金融资产的过程。
尽管这些主题在实践中应用于利率建模为了简单起见，给出了一维情况的定义。我们用第节中多维案例的一些基本结果来补充这一点2.7，见本章末尾。
关键词： 抽象贝叶斯规则,增强过滤,布朗运动,有条件的期望,分布函数,欧拉近似,等价物测量,指数鞅,过滤概率空间,吉尔萨诺夫定理,伊藤公式,市场测量,鞅,测量更改,自然过滤,概率空间,二次共变,随机行走,现实世界测量,风险中性措施,Radon–Nykodim衍生物,随机变量,样本空间,随机微分方程,随机积分,随机的过程
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