X 和 Y 是从均匀分布中采样得到的随机变量值，在matlab中实现“应用高斯Copula表示均匀分布的联合分布函数，并采样“

首先，我们需要使用matlab中的Statistics and Machine Learning Toolbox中的copulaparam和copularnd函数来模拟高斯Copula。

步骤如下：

1. 定义X和Y的边缘分布为均匀分布。

pd = makedist('Uniform');

2. 使用copulaparam函数生成高斯Copula的相关系数矩阵。

Rho = [1.0 0.5; 0.5 1.0];

3. 使用copulaparam函数生成高斯Copula对象。

copula = copulaparam('Gaussian', Rho);

4. 使用copularnd函数生成指定个数的样本。

n = 1000;
U = copularnd(copula, n);

5. 将U转换为X和Y的值。

X = pd.icdf(U(:, 1));
Y = pd.icdf(U(:, 2));

完整代码如下：

pd = makedist('Uniform');
Rho = [1.0 0.5; 0.5 1.0];
copula = copulaparam('Gaussian', Rho);
n = 1000;
U = copularnd(copula, n);
X = pd.icdf(U(:, 1));
Y = pd.icdf(U(:, 2));

这样就可以生成满足要求的随机变量X和Y了。