本文深入探讨两个连续型随机变量的函数分布，特别是卷积公式在独立随机变量之和的应用。讲解了如何从二维随机变量(X, Y)的密度函数f(x, y)求解Z=X+Y的概率密度，并通过例题解析了不同类型的分布，如Gamma分布及离散型与连续型的结合问题。"
136999517,17243493,Transformer模型在命名实体识别与关系抽取任务中的应用,"['深度学习', '自然语言处理', '神经网络', '大数据', '人工智能', '大型语言模型', 'Python']
前面， 我详细介绍了 一个随机变量函数的概率分布 ，本文开始介绍 两个随机变量的函数。
注意， 不能写成 两个随机变量函数， 那就会误认为 两个函数，
本文主要介绍两个连续型随机变量的函数， 至于离散型，由读者自行了解。
一 两个连续型随机变量
设X与Y为两个连续型随机变量，也可以说(X, Y)为二维连续型随机变量，f(x, y)为密度函数，
Z=X+Y. 则Z的概率密度
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