С примерами из метеорологии Корреляционная теория стационарных случайных функций.

Марковские процессы являются естественным обобщением детерминированных процессов, рассматриваемых в классической физике. В детерминированных процессах состояние системы в момент времени t0 однозначно определяет ход процесса в будущем; в марковских процессах состояние системы в момент времени t0 однозначно определяет распределение вероятностей хода процесса при t > t0 , причём никакие сведения о ходе процесса до момента времени t0 не изменяют это распределение.   Вторым крупным направлением теории случайных процессов является теория стационарных случайных процессов . Стационарность процесса, то есть неизменность во времени его вероятностных закономерностей, налагает сильное ограничение на процесс и позволяет из одного этого допущения извлечь ряд важных следствий (например, возможность так называемого спектрального разложения   где z (l ) случайная функция с независимыми приращениями). В то же время схема стационарных процессов с хорошим приближением описывает многие физические явления.   Теория случайных процессов тесно связана с классической проблематикой предельных теорем для сумм случайных величин ...»