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解法一：分情况讨论然后加起来首先我们来分析这个意思也就是说变量Z是包含两种情况的，每一种情况都以一定的概率值发生，求Z的分布函数，即我们只需要分别算出这两种情况的分布函数再相加即可算出Z的分布函数。这里是以X,Y分别服从指数分布为例的，x<0时候密度函数=0。
变分法的基本思想是将这一问题转化为优化(optimization)问题。首先，我们提出一族关于隐藏变量的近似概率分布，我们希望从这一族分布中找到一个与真实的后验分布的KLDivergence(可回顾概率论——深度学习花书第三章)最小的分布，即。
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