Boken 'Applied Stochastic Differential Equations' gir en omfattende innføring i stokastiske differensialligninger, som er differensialligninger hvis løsninger er stokastiske prosesser. Disse ligningene har interessante matematiske egenskaper som er nyttige i modellering av usikkerhet og støyende fenomener innen en rekke fagområder. Forfatterne henter inspirasjon fra anvendelser av stokastiske differensialligninger innen målsporing og medisinsk teknologi, med særlig fokus på teknikker som filtrering, glatting, parameterestimering og maskinlæring. Boken bygger en intuitiv og praktisk forståelse av stokastiske differensialligninger, samtidig som den dekker viktige grunnprinsipper i Itô-kalkulus, sentrale teoremer i feltet og tilnærmingsmetoder som stokastisk Runge-Kutta. Det legges større vekt på løsningsmetoder enn på teoretisk analyse av ligningenes egenskaper. Forfatternes tilgang til emnet krever kun en grunnleggende forståelse av ordinære differensialligninger. Boken inneholder mange eksempler og øvelser etter hvert kapittel, noe som gjør det lettere for leseren å anvende teorien i praksis.
