当我们在处理随机变量X和Y时，如果它们不是相互独立的，那么计算它们乘积的期望值E(XY)可能会变得稍微复杂一些。首先，我们需要理解什么是E(XY)。E(XY)表示的是两个随机变量X和Y乘积的期望值。如果X和Y是独立的，我们可以直接将各自的期望值相乘得到E(XY)，即E(X) E(Y)。但当X和Y不是独立时，我们则需要采用另一种方法来计算E(XY)。

一种有效的方法是使用联合概率密度函数（joint probability density function）f(x,y)。通过这个函数，我们可以写出E(XY)的公式如下：

>E(XY) = ∫∫ xy f(x,y) dx dy

这里的积分范围覆盖了所有可能的x和y值。这意味着我们需要对所有的x和y组合进行积分，以计算出它们乘积的期望值。

当然，实际操作中，这可能涉及到复杂的数学运算。但在统计学和概率论中，掌握这种计算方法是非常重要的。希望这些信息能帮助你更好地理解和解决相关问题！👍

请注意，上述内容结合了emoji表情和数学公式，旨在提供一个更生动且易于理解的解释。