Denne monografien gir en kortfattet fremstilling av en matematisk tilnærming til metastabilitet, et utbredt fenomen i dynamikken til ikke-lineære systemer - enten det er fysiske, kjemiske, biologiske eller økonomiske systemer - som påvirkes av tidsavhengige tilfeldige krefter, ofte omtalt som støy. Basert på potensialteorien for reversible Markov-prosesser, belyser forfatterne metastabilitetsfenomenet som en sekvens av bevegelser i prosessens bane mot ulike metastabile sett. Fokus ligger på en nøyaktig analyse av de respektive sannsynlighetene for å nå disse settene og tidsbruken for å gjøre det. Teorien illustreres med mange eksempler, som spenner fra Markov-kjeder med endelig tilstand, til endelig-dimensjonale diffusjoner og stokastiske partielle differensiallikninger. Videre diskuteres mean-field dynamikk, både med og uten forstyrrelser, samt stokastisk spin-flip og partikkel-hopp-dynamikk og probabilistiske cellulære automater. Gjennom disse eksemplene avsløres de felles universelle egenskapene ved disse systemene når det gjelder deres metastabile atferd.
