本書稿主要研究單變量情形和雙變量情形下的非負(fù)靜態(tài)細(xì)分算法、SIA矩陣與馬爾科夫過程。首先介紹了細(xì)分算法以及一致收斂性的基本概念，研究了SIA矩陣的性質(zhì)以及與馬爾科夫過程之間的聯(lián)系，利用SIA矩陣收斂的特性與馬爾科夫鏈相關(guān)性質(zhì)，分別詳細(xì)討論了單變量與雙變量非負(fù)細(xì)分算法的一致收斂性，并推廣了收斂的某些條件；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步把這種非負(fù)細(xì)分算法推廣到張量積細(xì)分算法與箱樣條細(xì)分算法，并研究了它們的某些收斂性質(zhì)。