本部分内容涵盖了概率论与随机过程的相关知识点，通过对样卷内容的解读，我们可以总结如下知识点：
1. 随机事件和概率的基本概念：样卷中提到事件A和事件B的联合概率和条件概率。在概率论中，条件概率是指在已知某些其他事件发生的条件下，一个事件发生的概率。例如，样卷中询问了条件概率P(A|B)。
2. 连续型随机变量和分布函数：样卷中提及了连续型随机变量Y的分布函数F(y)，以及F(y)作为严格单调连续函数时，F(Y)的概率密度函数。这是描述连续型随机变量的分布特性的基础知识。
3. 离散型和连续型随机变量的数学期望和方差：样卷中涉及到指数分布的灯管使用寿命X，求解超过一定时间的概率。指数分布是一种常用的连续型随机变量分布，常用来描述某事件首次发生的时间间隔。
4. 相关系数和独立性：样卷中通过给定的随机变量的相关系数，来求解其他随机变量的相关系数。相关系数是衡量两个变量间线性相关程度的统计指标。
5. 联合概率密度函数与边缘密度函数：样卷中提出在给定X的概率密度函数后，求解Y的边缘概率密度函数。这是多变量概率密度函数分析的基础知识点。
6. 马尔可夫链及其平稳分布：样卷中描述了马尔可夫链的状态转移和状态空间，以及如何求解长期稳定状态下的概率分布，即平稳分布。
7. 维纳过程（布朗运动）和自相关函数：维纳过程是一种连续时间随机过程，广泛用于模拟各种物理、生物和经济系统的随机运动。样卷中提到了维纳过程，并询问了自相关函数RX(2,7)的值。
8. 随机过程与线性系统的响应：样卷中探讨了随机过程与线性系统的结合，即随机过程作为线性系统的输入信号，系统输出的自相关函数和功率谱密度的计算。
9. 随机变量的函数的分布：样卷中通过举例，探讨了随机变量X和Y服从特定分布时，新的随机变量Z（例如X+Y）的分布情况。
10. 遍历性和正常返性：在描述马尔可夫链的性质时，遍历性指的是在特定条件下，系统最终会达到一个固定的概率分布状态；正常返性是指状态空间中的状态可以从任意状态出发，经有限步后返回该状态的概率为1。
通过上述知识点的总结，我们能够看出样卷覆盖了概率论与随机过程课程的核心内容，其中不仅包括了随机事件概率的计算，还有随机变量及其函数的分布特性分析、马尔可夫链的状态转移规律和稳定状态分布，以及连续时间随机过程的分析和系统动力学响应等内容。这为学习者提供了全面且深入的理论知识和实践应用的考察。
