Проблемы адаптации и обучения, которые рассматриваются в книге, являются центральными в современной теории и технике автоматического управления. Решение этих проблем позволяет осуществлять оптимальное управление сложными объектами в условиях весьма малой априорной информации относительно состояния управляемого объекта и его характеристик. В книге с единой общей точки зрения, основанной на вероятностных итеративных методах, обсуждаются разнообразные задачи адаптации и обучения и приводятся эффективные пути их решения. Рассмотрены алгоритмические методы решения задач обучения опознаванию образов, определения характеристик динамических объектов, обнаружения и выделения сигналов на фоне помех, управления динамическими объектами в условиях неопределенности. Развитый подход применен также к решению задач теории надежности, исследованию операций, теории игр и поведения конечных автоматов. Результаты общей теории иллюстрируются на многочисленных примерах. Приводятся формулировки нерешенных задач.