fy=int(f,x,-inf,inf)用python怎么输出

使用SymPy库中的integrate函数来计算积分，并使用evalf()方法将结果转换为浮点数输出：

from sympy import *

x = symbols('x')
f = exp(-x**2)

fy = integrate(f, (x, -oo, oo)).evalf()

print(fy)

输出：

1.77245385091

相关问题

求函数z=x*x-12*x*y+8*y*y的极值;

我们可以通过求偏导数来找到函数的极值点。首先，对于这个函数，我们有：

f(x, y) = x^2 - 12xy + 8y^2

对x求偏导数，得到：

fx = 2x - 12y

对y求偏导数，得到：

fy = -12x + 16y

要找到极值点，我们需要让偏导数等于0，即：

2x - 12y = 0
-12x + 16y = 0

解方程组得到：

x = 0, y = 0 或者 x = 3, y = 1.5

接下来，我们需要判断这些点是极大值还是极小值。为了做到这一点，我们需要计算二阶偏导数：

fxx = 2
fxy = -12
fyx = -12
fyy = 16

计算出Hessian矩阵，然后判断特征值的正负性即可。在这个例子中，特征值为2和16，都是正数，因此这个函数的极值点(x=0,y=0)是一个极小值点，(x=3,y=1.5)是一个极大值点。

因此，这个函数的最小值为0，最大值为27。

Z=X^2-2XY的概率密度函数

我犯了一个错误，我的回答中的Z的取值范围不正确，应该是Z的取值范围是[0,∞)。因为X^2>=0, -2XY<=0，所以Z=X^2-2XY>=0。

现在来回答你的问题：Z=X^2-2XY的概率密度函数。

首先，我们需要确定Z的取值范围是[0,∞)。

接下来，我们使用变量替换法来求Z的概率密度函数。令U=X-Y和V=X，则X=(U+V)/2，Y=(V-U)/2。由此可得：

Z = (U+V)^2/4 - 2UV/4
= U^2/4 + UV/2 + V^2/4

接下来，我们需要求出U和V的联合概率密度函数fUV(u,v)，然后根据变量替换法求出Z的概率密度函数fZ(z)。

因为U=X-Y和V=X是线性变量关系，所以它们的联合概率密度函数可以通过求解其雅可比行列式来得到：

fUV(u,v) = fXY((u+v)/2,(v-u)/2) * |J|

其中，fXY(x,y)是X和Y的概率密度函数，J是雅可比行列式，它的值为：

J = |dx/du dx/dv|
|dy/du dy/dv|
= |-1/2 1/2 |
|1/2 1/2 |

所以，

|J| = |-1/2 1/2| = 1/2

接下来，我们需要求解fXY(x,y)，因为X和Y是独立的，所以：

fXY(x,y) = fX(x) * fY(y)

根据题意可知，X和Y都是均值为0、方差为1的标准正态分布。因此：

fX(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2)
fY(y) = (1/√(2π)) * e^(-y^2/2)

代入上式，可得：

fXY(x,y) = (1/2π) * e^(-x^2/2-y^2/2)

将fXY(x,y)和|J|代入fUV(u,v)中，可得：

fUV(u,v) = (1/4π) * e^(-u^2/4-v^2/4+uv/2)

最后，我们使用变量替换法求出Z的概率密度函数fZ(z)。令z=u^2/4+uv/2+v^2/4，则：

u = √(4z-v^2) - v
v = V

J = |du/dz du/dv|
|dv/dz dv/dv|

我们可以通过计算J的逆矩阵来求出du/dz、du/dv、dv/dz和dv/dv的值。最终，我们得到：

fZ(z) = (1/2π) * ∫(从负无穷到正无穷) e^(-u^2/4-v^2/4+uv/2) * |J| * dv

其中，|J|的值为1/2，dv的积分范围为负无穷到正无穷。将u和v代入上式，可得：

fZ(z) = (1/4π) * ∫(从负无穷到正无穷) e^(-(u^2+2uv+v^2)/4) * √(4z-v^2) * dv

这个积分式可以通过换元法将其化简为高斯函数的形式，最终得到：

fZ(z) = (1/2√(πz^3)) * e^(-z/4)

因此，Z的概率密度函数为：

fZ(z) = (1/2√(πz^3)) * e^(-z/4)，其中z属于[0,∞)。