随机过程方法（stochastic process method），理学-物理学-统计物理学-非平衡统计-随机过程方法，研究随机现象演变过程的统计规律性的方法。以时间作为参数的随机变量的时间序列通常称为随机过程。如果进行连续观察，则获得具有连续参数的函数作为该过程的样本。如果在离散时间进行观测，则得到样本。随机过程研究的是随机现象演变过程的统计规律性，最早源于物理学特别是布朗运动的研究。随机过程被用作随机变化的系统和现象的数学模型，不仅广泛应用于自然科学的各个领域，在社会科学的许多领域也日益受到重视。在统计物理学中，描述大量粒子组成系统的宏观状态物理量，对应于微观量的统计平均。由此定义为平均值的宏观量伴随着由相关微观自由度的热扰动引起的涨落。当所研究的系统处于非平衡态时，描述系统必须要考虑平均值和涨落的时间演化。随机变量和随机过程是非平衡统计物理学的重要工具。1905年A.爱因斯坦对布朗运动的理论解释开启了借助随机过程描述自然现象的数理科学发展方向。如果人们只关心由多粒子构成的整体中一部分粒子的演化，则把这部分粒子叫作系统，其他部分称为环境。