矩阵的期望是一个数学概念，用来描述随机变量或随机向量的平均值。在矩阵中，期望表示矩阵中每个元素的平均值。
下面是求解矩阵的期望的详细过程：
1. 假设有一个 m × n 的矩阵 A。
2. 对于每个元素 A[i][j]，其中 i 表示行索引，j 表示列索引。
3. 计算每个元素的期望 E(A[i][j]) = (A[i][j] × P(A[i][j]))，其中 P(A[i][j]) 是元素 A[i][j] 的概率分布，表示元素 A[i][j] 出现的概率。
4. 将所有元素的期望相加得到矩阵的期望 E(A) = ΣΣ(A[i][j] × P(A[i][j]))，其中 Σ 表示求和符号。
5. 如果矩阵中的元素具有相同的概率分布，则可以简化期望的计算为 E(A) = (1/mn) × ΣΣA[i][j]，其中 mn 表示矩阵的元素个数。
6. 最后得到的 E(A) 就是矩阵 A 的期望。
需要注意的是，计算矩阵的期望需要知道矩阵元素的概率分布。对于确定性矩阵，即矩阵中的每个元素都是确定的，可以将概率分布设置为 1，这样就可以直接计算期望。而对于随机矩阵，则需要根据具体情况确定元素的概率分布，然后计算期望。
矩阵的期望求解详细过程
CEXY=5/8，即P(X=1,Y=1)=5/8，而P(X+Y<=1)=1-P(X+Y>1)=1-P(X=1,Y=1)=3/8