设二维随机变量（X，Y）的联合分布函数为F(x,y)=sinxsiny,0<=x<=π/2,0<=y<=π/2如何求他的概率密度函数 c++中函数前加~是什么意思，比如~Thread（）；
C\u8bed\u8a00\u5e38\u7528\u7684\u51fd\u6570\u6709\u54ea\u4e9bC\u8bed\u8a00\u5e93\u51fd\u6570\uff0c\u5e38\u7528\u5e93\u51fd\u6570\u6709\uff1a
1\u3001scanf\u683c\u5f0f\u8f93\u5165\u51fd\u6570
2\u3001printf\u683c\u5f0f\u8f93\u51fa\u51fd\u6570
3\u3001systemdos\u547d\u4ee4\u51fd\u6570
4\u3001sort\u6392\u5e8f
5\u3001main\u4e3b\u51fd\u6570
6\u3001fgets\u6587\u4ef6\u8bfb\u53d6\u5b57\u7b26\u4e32\u51fd\u6570
7\u3001fputs\u6587\u4ef6\u5199\u5165\u5b57\u7b26\u4e32\u51fd\u6570
8\u3001fscanf\u6587\u4ef6\u683c\u5f0f\u8bfb\u53d6\u51fd\u6570
9\u3001fprintf\u6587\u4ef6\u683c\u5f0f\u5199\u5165\u51fd\u6570
10\u3001fopen\u6253\u5f00\u6587\u4ef6\u51fd\u6570
11\u3001getchar\u8f93\u5165\u5b57\u7b26\u51fd\u6570
12\u3001putchar\u8f93\u51fa\u5b57\u7b26\u51fd\u6570
13\u3001malloc\u52a8\u6001\u7533\u8bf7\u5185\u5b58\u51fd\u6570
14\u3001free\u91ca\u653e\u5185\u5b58\u51fd\u6570
15\u3001abs\u6c42\u7edd\u5bf9\u503c\u6570\u5b66\u51fd\u6570
16\u3001sqrt\u6c42\u5e73\u65b9\u6839\u6570\u5b66\u51fd\u6570
\u6269\u5c55\u8d44\u6599
\u8bed\u8a00\u7ec4\u6210\uff1a
1\u3001\u6570\u636e\u7c7b\u578b
C\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u5305\u62ec\uff1a\u6574\u578b\u3001\u5b57\u7b26\u578b\u3001\u5b9e\u578b\u6216\u6d6e\u70b9\u578b\uff08\u5355\u7cbe\u5ea6\u548c\u53cc\u7cbe\u5ea6\uff09\u3001\u679a\u4e3e\u7c7b\u578b\u3001\u6570\u7ec4\u7c7b\u578b\u3001\u7ed3\u6784\u4f53\u7c7b\u578b\u3001\u5171\u7528\u4f53\u7c7b\u578b\u3001\u6307\u9488\u7c7b\u578b\u548c\u7a7a\u7c7b\u578b\u3002
2\u3001\u5e38\u91cf\u4e0e\u53d8\u91cf
\u5e38\u91cf\u5176\u503c\u4e0d\u53ef\u6539\u53d8\uff0c\u7b26\u53f7\u5e38\u91cf\u540d\u901a\u5e38\u7528\u5927\u5199\u3002
\u53d8\u91cf\u662f\u4ee5\u67d0\u6807\u8bc6\u7b26\u4e3a\u540d\u5b57\uff0c\u5176\u503c\u53ef\u4ee5\u6539\u53d8\u7684\u91cf\u3002\u6807\u8bc6\u7b26\u662f\u4ee5\u5b57\u6bcd\u6216\u4e0b\u5212\u7ebf\u5f00\u5934\u7684\u4e00\u4e32\u7531\u5b57\u6bcd\u3001\u6570\u5b57\u6216\u4e0b\u5212\u7ebf\u6784\u6210\u7684\u5e8f\u5217\uff0c\u8bf7\u6ce8\u610f\u7b2c\u4e00\u4e2a\u5b57\u7b26\u5fc5\u987b\u4e3a\u5b57\u6bcd\u6216\u4e0b\u5212\u7ebf\uff0c\u5426\u5219\u4e3a\u4e0d\u5408\u6cd5\u7684\u53d8\u91cf\u540d\u3002\u53d8\u91cf\u5728\u7f16\u8bd1\u65f6\u4e3a\u5176\u5206\u914d\u76f8\u5e94\u5b58\u50a8\u5355\u5143\u3002
3\u3001\u6570\u7ec4
\u5982\u679c\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u540d\u540e\u9762\u8ddf\u7740\u4e00\u4e2a\u6709\u6570\u5b57\u7684\u4e2d\u62ec\u53f7\uff0c\u8fd9\u4e2a\u58f0\u660e\u5c31\u662f\u6570\u7ec4\u58f0\u660e\u3002\u5b57\u7b26\u4e32\u4e5f\u662f\u4e00\u79cd\u6570\u7ec4\u3002\u5b83\u4eec\u4ee5ASCII\u7684NULL\u4f5c\u4e3a\u6570\u7ec4\u7684\u7ed3\u675f\u3002\u8981\u7279\u522b\u6ce8\u610f\u7684\u662f\uff0c\u65b9\u62ec\u5185\u7684\u7d22\u5f15\u503c\u662f\u4ece0\u7b97\u8d77\u7684\u3002
4\u3001\u6307\u9488
\u5982\u679c\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u58f0\u660e\u65f6\u5728\u524d\u9762\u4f7f\u7528 * \u53f7\uff0c\u8868\u660e\u8fd9\u662f\u4e2a\u6307\u9488\u578b\u53d8\u91cf\u3002\u6362\u53e5\u8bdd\u8bf4\uff0c\u8be5\u53d8\u91cf\u5b58\u50a8\u4e00\u4e2a\u5730\u5740\uff0c\u800c *\uff08\u6b64\u5904\u7279\u6307\u5355\u76ee\u8fd0\u7b97\u7b26 * \uff0c\u4e0b\u540c\u3002C\u8bed\u8a00\u4e2d\u53e6\u6709 \u53cc\u76ee\u8fd0\u7b97\u7b26 *\uff09 \u5219\u662f\u53d6\u5185\u5bb9\u64cd\u4f5c\u7b26\uff0c\u610f\u601d\u662f\u53d6\u8fd9\u4e2a\u5185\u5b58\u5730\u5740\u91cc\u5b58\u50a8\u7684\u5185\u5bb9\u3002\u6307\u9488\u662f C \u8bed\u8a00\u533a\u522b\u4e8e\u5176\u4ed6\u540c\u65f6\u4ee3\u9ad8\u7ea7\u8bed\u8a00\u7684\u4e3b\u8981\u7279\u5f81\u4e4b\u4e00\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u51fd\u6570
c++\u4e2d\u51fd\u6570\u524d\u52a0~\u662f\u8868\u793a\u6b64\u51fd\u6570\u662f\u6790\u6784\u51fd\u6570\u3002
\u6790\u6784\u51fd\u6570(destructor) \u4e0e\u6784\u9020\u51fd\u6570\u76f8\u53cd\uff0c\u5f53\u5bf9\u8c61\u7ed3\u675f\u5176\u751f\u547d\u5468\u671f\uff0c\u5982\u5bf9\u8c61\u6240\u5728\u7684\u51fd\u6570\u5df2\u8c03\u7528\u5b8c\u6bd5\u65f6\uff0c\u7cfb\u7edf\u81ea\u52a8\u6267\u884c\u6790\u6784\u51fd\u6570\u3002\u6790\u6784\u51fd\u6570\u5f80\u5f80\u7528\u6765\u505a\u201c\u6e05\u7406\u5584\u540e\u201d \u7684\u5de5\u4f5c\uff08\u4f8b\u5982\u5728\u5efa\u7acb\u5bf9\u8c61\u65f6\u7528new\u5f00\u8f9f\u4e86\u4e00\u7247\u5185\u5b58\u7a7a\u95f4\uff0cdelete\u4f1a\u81ea\u52a8\u8c03\u7528\u6790\u6784\u51fd\u6570\u540e\u91ca\u653e\u5185\u5b58\uff09\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u628a\u7c7b\u7684\u58f0\u660e\u653e\u5728main\u51fd\u6570\u4e4b\u524d\uff0c\u5b83\u7684\u4f5c\u7528\u57df\u662f\u5168\u5c40\u7684\u3002\u8fd9\u6837\u505a\u53ef\u4ee5\u4f7fmain\u51fd\u6570\u66f4\u7b80\u7ec3\u4e00\u4e9b\u3002\u5728main\u51fd\u6570\u4e2d\u5b9a\u4e49\u4e86\u4e24\u4e2a\u5bf9\u8c61\u5e76\u4e14\u7ed9\u51fa\u4e86\u521d\u503c\uff0c\u7136\u540e\u8f93\u51fa\u4e24\u4e2a\u5b66\u751f\u7684\u6570\u636e\u3002\u5f53\u4e3b\u51fd\u6570\u7ed3\u675f\u65f6\u8c03\u7528\u6790\u6784\u51fd\u6570\uff0c\u8f93\u51fastud has been destructe!\u3002\u503c\u5f97\u6ce8\u610f\u7684\u662f\uff0c\u771f\u6b63\u5b9e\u7528\u7684\u6790\u6784\u51fd\u6570\u4e00\u822c\u662f\u4e0d\u542b\u6709\u8f93\u51fa\u4fe1\u606f\u7684\u3002
\u5728\u672c\u7a0b\u5e8f\u4e2d\uff0c\u6210\u5458\u51fd\u6570\u662f\u5728\u7c7b\u4e2d\u5b9a\u4e49\u7684\uff0c\u5982\u679c\u6210\u5458\u51fd\u6570\u7684\u6570\u76ee\u5f88\u591a\u4ee5\u53ca\u51fd\u6570\u7684\u957f\u5ea6\u5f88\u957f\uff0c\u7c7b\u7684\u58f0\u660e\u5c31\u4f1a\u5360\u5f88\u5927\u7684\u7bc7\u5e45\uff0c\u4e0d\u5229\u4e8e\u9605\u8bfb\u7a0b\u5e8f\u3002\u800c\u4e14\u4e3a\u4e86\u9690\u85cf\u5b9e\u73b0\uff0c\u4e00\u822c\u662f\u6709\u5fc5\u8981\u5c06\u7c7b\u7684\u58f0\u660e\u548c\u5b9e\u73b0\uff08\u5177\u4f53\u65b9\u6cd5\u4ee3\u7801\uff09\u5206\u5f00\u7f16\u5199\u7684\uff0c\u8fd9\u4e5f\u662f\u4e00\u4e2a\u826f\u597d\u7684\u7f16\u7a0b\u4e60\u60ef\u3002\u5373\u53ef\u4ee5\u5728\u7c7b\u7684\u5916\u9762\u5b9a\u4e49\u6210\u5458\u51fd\u6570\uff0c\u800c\u5728\u7c7b\u4e2d\u53ea\u7528\u51fd\u6570\u7684\u539f\u578b\u4f5c\u58f0\u660e\u3002
X~U(0,2π)
分布函数F(y)=P(y)=P(Y<=y)=P(cosx)<=y)=P(arccosy<=x<=2π-arccosy)
=(1/2π)(2π-arccosy--arccosy)=(1/2π)(2π-2arccosy)
=1-arccosy/π
概率密度函数f(y)=F(y)'=1/(π(1-y^2)^(1/2)) -1<=y<=1
扩展资料
随机数据的概率密度函数：表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化。
密度函数f(x) 具有下列性质：
绛旓細^^璁闅忔満鍙橀噺锛圶,Y)鍏锋湁姒傜巼瀵嗗害f(x,y)=1/8(x+y),0<x,y<2,姹侲(X),cov(X,Y),蟻XY f(x)=1/4*(x+1),0<x<2 f(y)=1/4*(y+1),0<y<2 EX=鈭珃hixf(x)dx=7/6 EY=鈭珁f(y)dy=7/6 EX^dao2=鈭玿^2f(x)dx=5/3 EY^2=鈭珁^2f(y)dy=5/3 DX=EX^2-(EX)^2...
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绛旓細F(+鈭,+鈭)=A(B+蟺/2)(C+蟺/2)=1 瑙ｅ緱锛欰=1/蟺^2,B=蟺/2,C=蟺/2 f(x,y)=dF(x,y)/dxdy=1/[蟺^2 (1+x^2)(1+y^2)]杈圭紭鍑芥暟 fx(x)=鈭玣(x,y)dy 浠庤礋鏃犵┓绉垎鍒版鏃犵┓ =1/[蟺(1+x^2)]fy(y)=鈭玣(x,y)dx 浠庤礋鏃犵┓绉垎鍒版鏃犵┓ =1/[蟺(1+y^2)]
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