已知z=2xy,求z的增量Z与x,y的增量X,Y的关系式

根据全微分公式，可以得到：

dZ = (∂z/∂x) * dX + (∂z/∂y) * dY

其中，∂z/∂x = 2y，∂z/∂y = 2x。

将上述偏导数代入上述公式中，可以得到：

dZ = 2y * dX + 2x * dY

即：dZ = 2xy * (dX/x + dY/y)

因此，z的增量Z与x,y的增量X,Y的关系式为：Z = 2xy * (X/x + Y/y)。

相关问题

Y=arccosy，求Z=X^2-2XY的概率密度函数

根据题意，我们需要求出Z=X^2-2XY的概率密度函数，其中Y=arccos(y)。

首先，我们考虑Y的取值范围。因为arccos(y)的取值范围是[0,π]，所以Y的取值范围也是[0,π]。

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)，它的概率密度函数为：

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

其中，X和Y是独立的随机变量，且X是一个标准正态分布，Y的概率密度函数为：

fY(y) = f(arccos(y)) * |dy/dy'|

其中，f(arccos(y))是Y=arccos(y)的概率密度函数，|dy/dy'|是雅可比行列式，它的值为：

|dy/dy'| = |-sin(arccos(y))| = |-√(1-y^2)| = √(1-y^2)

因此，Y的概率密度函数为：

fY(y) = f(arccos(y)) * √(1-y^2)

将fX(x)和fY(y)代入fXY(x,y)中，可得：

fXY(x,y) = (1/2π) * e^(-x^2/2) * f(arccos(y)) * √(1-y^2)

接下来，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) * √(1-((v-u)/2)^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0到π) e^(-u^2/4-v^2/4+uv/2) * √(1-((v-u)/2)^2) * |J| * dv

其中，|J|的值为1/2，dv的积分范围为0到π。将u和v代入上式，可得：

fZ(z) = (1/4π) * ∫(从0到π) 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) = (1/2π√z) * ∫(从0到π) e^(-(v^2-2z)/4) * √(4z-v^2) * dv

令t=v/√(4z)，则：

fZ(z) = (1/8πz) * ∫(从0到√(4z)/2) e^(-t^2) * √(1-t^2) * dt

这个积分式可以通过换元法将其化简为高斯函数和伽马函数的形式，最终得到：

fZ(z) = (1/8z^(3/2)) * (2-π/2*√(π) * erf(√z/2) - √(π) * e^(-z/4) * γ(3/2, z/4))

其中，erf(x)是误差函数，γ(a,x)是不完全伽马函数。因此，Z的概率密度函数为：

fZ(z) = (1/8z^(3/2)) * (2-π/2*√(π) * erf(√z/2) - √(π) * e^(-z/4) * γ(3/2, z/4))，其中z属于[0,∞)。

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,∞)。