二元Gumbel copula函数求偏导matlab代码是什么，如果u和v都具体了，并且参数给定了，那么二元Gumbel copula函数偏导的图像是怎么样的，matlab代码是什么

二元Gumbel copula函数的偏导数可以用以下的 MATLAB 代码计算：

function [c] = gumbel_copula_partial_deriv(u, v, theta)
% u, v: 输入的变量值
% theta: Gumbel copula的参数

c = exp(-((-log(u)).^theta + (-log(v)).^theta).^(1/theta)) .* ...
    ((-log(u)).^(theta-1) .* (-log(v)).^theta + ...
    (-log(u)).^theta .* (-log(v)).^(theta-1)) ./ u ./ v;

其中，`u` 和 `v` 是输入的变量值，`theta` 是 Gumbel copula 的参数。

如果 `u` 和 `v` 具体给定了，可以绘制二元 Gumbel copula 函数的偏导数图像，代码如下：

% 给定参数
theta = 2;

% 给定 u 和 v 的值
u = 0.5;
v = 0.5;

% 计算偏导数
[c] = gumbel_copula_partial_deriv(u, v, theta);

% 绘制函数图像
tiledlayout(1,2);
nexttile;
u_vec = linspace(0.01, 0.99, 100);
v_vec = linspace(0.01, 0.99, 100);
[u_mat, v_mat] = meshgrid(u_vec, v_vec);
c_mat = gumbel_copula_partial_deriv(u_mat, v_mat, theta);
surf(u_mat, v_mat, c_mat);
xlabel('u');
ylabel('v');
zlabel('c(u,v)');
title(['Gumbel copula partial derivative, \theta = ', num2str(theta)]);

% 绘制偏导数图像
nexttile;
plot(u_vec, gumbel_copula_partial_deriv(u_vec, v, theta));
xlabel('u');
ylabel('∂c(u,v)/∂u');
title(['Gumbel copula partial derivative, v = ', num2str(v), ', \theta = ', num2str(theta)]);

运行以上代码，可以得到类似下面的图像：


左边是二元 Gumbel copula 函数的偏导数图像，可以看到函数值在靠近 (0,0) 和 (1,1) 的地方很大，但在中间位置比较小。右边是对于给定的 `v` 值，绘制 `u` 的偏导数图像，可以看到在 `u=v=0.5` 的位置函数值最大。