Когда-то использовал данную литературу для исследования по скрытому марковскому процессу (мб что-то из этого тут лишнее, за давностью не помню).
1) Беллман Р. Введение в теорию матриц // перевод Лидский В.Б. 
стр. 292-343
2)	 		Логофет Д.О.,  Белова И. Неотрицательные матрицы как инструмент моделирования динамики популяций: классические модели и современные обобщения // Фундаментальная и прикладная математика. 2007.том 13.№4.с.145—164.  
3)	 		Николенко  С. Скрытые марковские процессы -  Распознавание речи – ИТМО, 2008
4)	 		Bourlard H. Introduction to hidden markov models
5)	 		Convergence of markov chain transition kernels: National  Universuty of Singapoure
6)	 		Hassan R., Nath B. Stock market forecasting using hidden markov model: a new approach // computer science and software engineering: the university of Melbourne, Australia.
7)	 		Klein D., Manning D.C. Natural language grammar induction using a constituent-context model.Computer science department: Stanford university. stanford, CA
8)	 		Labiner R.L. A tutorian on hidden markov model and selected application in speech recognition//  Proceeding of the IEEE. Vol 7.  № 2. 1989
9)	 		Lajos О., George K. M., Park N. A six state HMM for the S&P 500 stock market index: Oklahoma state university
10)	Negishi M., Hanson J.S. Gramar transfer in a second order recurrent neural network:  Rutgers university. Newark, NJ
11)	Perron’s theorem: Versjon. Monday, February 6. 2012
12)	Ramon van Handel  Hidden Markov Models (Lecture notes). July 28, 2008
13)	Reynolds D. Gaussian mixture models
14)	Saloff-Coste L. Lectures on finite markov chains: CNRS & Universit ́e Paul Sabatier, 1996
15)	Yamagishi J. An introduction to HMM-based speech synthesis, October 2006
16)	Zhang  N. Prediction of financial time series with hidden markov models: Shandong university, China, 2001