如果随机变量X与Y的协方差Cov(X,Y)=0,则一定有A. X与Y相互独立B. X与Y不相互独立C. X与Y不相关D. X与Y相关

协方差Cov(X,Y)是衡量两个随机变量X和Y之间线性关系的指标。当Cov(X,Y)=0时，说明X和Y之间没有线性关系，即X和Y不相关。然而，不相关并不意味着X和Y相互独立。两个随机变量相互独立的条件比不相关要强，即相互独立不仅要求没有线性关系，还要求没有其他形式的依赖关系。因此，当Cov(X,Y)=0时，可以确定X和Y不相关，但不能确定它们是否相互独立。