答案：求联合概率密度的步骤如下：

1. 确定随机变量的取值范围。例如对于二维随机变量，需要知道X的取值范围以及Y的取值范围。

2. 根据已知的单变量概率密度函数或概率分布函数，计算联合概率分布函数。这通常涉及到积分或二重积分运算。如果已知的是联合概率分布函数，可以直接从这个函数求导得到联合概率密度函数。

3. 对联合概率分布函数进行微分，得到联合概率密度函数。对于连续型随机变量，联合概率密度函数就是联合概率分布函数的导数。在二维情况下，需要对两个随机变量的取值范围进行双重积分，得到的就是联合概率。

4. 根据得到的联合概率密度函数，可以计算任何特定区域内的联合概率。这通常涉及到对联合概率密度函数在该区域内的积分。

详细解释：

确定随机变量的取值范围：这是任何概率计算的基础。对于连续型随机变量，我们需要知道它们可能取值的整个区间。例如，如果讨论的是温度的变化，那么温度的范围可能就是我们要关注的区间。

计算联合概率分布函数：如果已知单变量的概率分布，可以通过对这些分布进行适当的组合来获得联合概率分布。对于二维连续随机变量，这通常涉及到二重积分或无穷级数的求和等复杂计算。如果已知的是联合概率分布函数，则可以跳过这一步。

求联合概率密度函数：这是通过微分联合概率分布函数得到的。在二维情况下，需要对两个随机变量的所有可能值进行双重积分，得到的值表示这两个随机变量同时出现在某个特定区域内的概率。这个概率密度函数描述了随机变量在某一特定点的概率分布情况。值得注意的是，这里的“密度”意味着在连续空间中的概率分布集中度。在离散情况下，我们通常使用概率质量函数来描述这种分布。

最后，利用得到的联合概率密度函数，我们可以计算在特定区域内的联合概率，这通常涉及到对联合概率密度函数在该区域内的积分运算。通过这种方式，我们可以更深入地了解多个随机变量之间的关联性及其对整个系统的影响。