[1] Cogburn R. The ergodic theory of Markov chains in  random environments. Z Wahrsch Verw Gebiete, 1984, 66(2): 109--128
[2] Cogburn R. Markov chains in random environments:  the case of Markovian environment.Ann Prob, 1980, 8(3): 908--916
[3] Cogburn R. On the central limit theorem for Markov chains in random environments.Ann Prob, 1991, 19(2): 587--604
[4] Orey S. Markov Chains with stochastically stationary transition probabilities.  Ann Prob, 1991, 19(3): 907--928
[5] 王汉兴,戴永隆. 马氏环境中马氏链的Poisson极限律. 数学学报,1997, 40(2): 265--270
[6] 方大凡.马氏环境中马氏链的Shannon-McMillan-Breiman定理. 应用概率统计,2000,16(3): 295--298
[7] 郭明乐. 随机环境中马氏链的强大数定律. 应用概率统计,2004,12(2): 154--160

[8] 李应求.双无限随机环境中马氏链的瞬时性与不变函数.数学年刊,2003,24A(4): 515--520
[9] 李应求.关于马氏环境中马氏链的几点注记.数学进展,1999 28(4): 358--360
[10] 李应求,王苏明,胡杨利.马氏环境中马氏链的一类强极限定理.数学进展,2008,37(5): 539--550
[11] 李应求,汪和松,王众.马氏环境中马氏链转移函数概率几何平均及其泛函的强极限定理.数学物理学报,2011,31A(2): 508--517
[12] 万成高,陈芬.两两NQD序列线性形式的强稳定性.应用概率统计,2009,25(2): 193--200
[13] Adler A, Aosalsky A, Taylor R L. Strong laws of large numbers for weighted sums of random elements in normed linear spaces.
 Internat J Math $\&$ Math Sci, 1989, 12:  507--530