Denne enkle og kompakte verktøykassen for design og analyse av stokastiske tilnærmingsalgoritmer krever kun grunnleggende kunnskap om sannsynlighet og differensialligninger. Likevel har disse algoritmene kraftige bruksområder innen kontroll- og kommunikasjonsteknologi, kunstig intelligens og økonomisk modellering. Perspektivet fra dynamiske systemer betrakter en algoritme som en støydiscretisering av en grenseverdi for en differensialligning og argumenterer for at, under rimelige hypoteser, spor den asymptotiske oppførselen til differensialligningen med sannsynlighet én. Differensialligningen, som vanligvis kan oppnås ved inspeksjon, er lettere å analysere. Nyttige emner inkluderer oppførsel i endelig tid, flere tidsskalaer og asynkron implementering. Det er en nyttig taksonomi av applikasjoner, med konkrete eksempler fra ingeniørfag og økonomi. Boken dekker særlig varianter av stokastiske gradientbaserte optimaliseringsteknikker og faste punktløsere, som er vanlige i læringsalgoritmer for tilnærming.
