已知x为离散向量，如何求一个y=2x，y的值

如果x` 是一个离散向量（即一个向量），那么可以使用 MATLAB 中的 `.*` 运算符来实现向量与标量的乘法。具体操作如下：

x = [1 2 3 4 5];  % 离散向量 x
y = 2 .* x;  % 向量与标量相乘得到 y

在上面的代码中，`.*` 运算符将标量 2 与向量 `x` 的每一个元素相乘，得到的结果保存在向量 `y` 中。这样，向量 `y` 就是向量 `x` 的每个元素乘以 2 的结果。

如果您只需要计算向量 `x` 的某些元素的 2 倍值，可以使用下标索引来实现，比如：

x = [1 2 3 4 5];  % 离散向量 x
indices = [2 4];  % 要计算 2 倍值的元素下标
y = 2 .* x(indices);  % 计算指定元素的 2 倍值

在上面的代码中，`indices` 变量定义了要计算 2 倍值的元素下标，`x(indices)` 表示从向量 `x` 中选取这些元素，并将它们组成一个新的向量，然后使用 `.*` 运算符计算这个新向量的每个元素的 2 倍值。最终得到的结果仍然保存在向量 `y` 中。

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已知x=[0.05:0.05:1]，如何求一个y=2*x^2+6，所有y的值

如果 `x` 是一个向量，可以使用 `.^` 运算符来实现向量元素的幂运算。具体操作如下：

x = 0.05:0.05:1;  % 定义离散向量 x
y = 2 .* x.^2 + 6;  % 计算 y 的值

在上面的代码中，`.^` 运算符将向量 `x` 的每个元素都平方，然后再与 2 相乘，最后加上常数 6，得到的结果保存在向量 `y` 中。这样，向量 `y` 就是向量 `x` 所对应的函数 y=2x^2+6 的所有取值。

如果需要将结果以矩阵的形式输出，可以使用 `reshape` 函数对向量 `y` 进行变形操作：

m = length(x);  % 向量 x 的长度
n = 1;  % 矩阵的列数
yMatrix = reshape(y, m, n);  % 将向量 y 变形为 m 行 n 列的矩阵

在上面的代码中，`reshape` 函数将向量 `y` 变形为 m 行 n 列的矩阵，其中 m 是向量 `x` 的长度，n 是矩阵的列数。这样，`yMatrix` 就是一个包含所有 y 值的矩阵。

已知二维离散型随机向量(x,y)列表分布律,填完表格。并求u=max{x,y}分布律、p(x<y)

为了填写分布律表格，我们需要先知道二维离散型随机向量(x,y)的概率分布。假设我们知道了向量(x,y)的每个可能取值及其对应的概率。

假设(x,y)的可能取值为{(x1,y1), (x2,y2), ..., (xn,yn)}，对应的概率为{p1, p2, ..., pn}。我们可以将这些信息填入分布律表格。

| x\y | y1 | y2 | ... | yn |
|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|
| x1 | p(x1,y1)| p(x1,y2)| ... | p(x1,yn)|
| x2 | p(x2,y1)| p(x2,y2)| ... | p(x2,yn)|
| ... | ... | ... | ... | ... |
| xn | p(xn,y1)| p(xn,y2)| ... |p(xn,yn)|

假设我们已经填完表格，现在我们来求解u=max{x,y}的分布律。对于每一个可能的取值u=m，我们可以通过统计表格中满足条件max{x,y}=m的概率来确定u的分布律。

具体而言，对于每一个m，我们需要计算所有满足max{x,y}=m的(x,y)对出现的概率之和。

例如，当m=1时，满足max{x,y}=1的(x,y)对有{(1,1)}，我们可以计算p(u=1) = p(x=1,y=1)。

当m=2时，满足max{x,y}=2的(x,y)对有{(1,2), (2,1), (2,2)}，我们可以计算p(u=2) = p(x=1,y=2) + p(x=2,y=1) + p(x=2,y=2)。

以此类推，我们可以计算出所有m对应的概率分布。

另外，要计算p(x<y)，我们可以统计表格中所有x<y的概率之和。

具体而言，我们需要计算所有x<y对应的概率p(x<y) = ∑p(x,y)，其中x<y表示x小于y。

希望以上解答对你有所帮助！