已知随机变量 X,Y 的密度函数分别为 f(x),g(y)，则下列说法不成立的是( )A. E(X^2)=int_(-infty)^+infty x^2 f(x) dxB. E(XY)=E(X) E(Y)C. E(X+Y)=E(X)+E(Y)D. int_(-infty)^+infty g(y) dy=1

本题主要考查随机变量的数学期望性质以及概率密度函数的性质。解题思路是依次分析每个选项，根据相关定义和性质判断其正确性。

选项A

根据连续型随机变量函数的数学期望定义，若随机变量$X$的概率密度函数为$f(x)$，对于函数$h(X)=X^2$，其数学期望$E(X^2)$的计算公式为$E(X^2)=\int_{-\infty}^{+\infty} x^2 f(x) dx$，所以选项A成立。

选项B

$E(XY)=E(X)E(Y)$成立的条件是随机变量$X$和$Y$相互独立。题目中仅给出了随机变量$X$和$Y$的密度函数分别为$f(x)$和$g(y)$，并没有说明$X$和$Y$相互独立，所以不能得出$E(XY)=E(X)E(Y)$，选项B不成立。

选项C

根据数学期望的线性性质，对于任意两个随机变量$X$和$Y$，都有$E(X + Y)=E(X)+E(Y)$，所以选项C成立。

选项D

根据概率密度函数的性质，对于随机变量$Y$的概率密度函数$g(y)$，有$\int_{-\infty}^{+\infty} g(y) dy = 1$，这表示随机变量$Y$在整个实数轴上取值的概率为$1$，所以选项D成立。