要计算两个正态分布进行线性变换后的协方差，首先需要了解正态分布的性质和协方差的定义。
正态分布是一种连续型概率分布，具有钟形曲线，其均值、方差和标准差等参数决定了分布的形状。线性变换是指将原始数据通过一个线性方程进行转换，例如y=ax+b，其中a和b是常数。
协方差是一个用于衡量两个随机变量之间线性关系强度的统计量。对于两个正态分布X和Y，它们的协方差定义为：
Cov(X,Y)=E[(X-μX)(Y-μY)]
其中E[]表示期望值，μX和μY分别表示X和Y的均值。
现在，我们来讨论如何计算两个正态分布进行线性变换后的协方差。假设有两个正态分布X和Y，它们经过线性变换后得到新的随机变量X'和Y'，即：
X'=aX+b
Y'=cY+d
其中a、b、c和d是常数。我们需要计算X'和Y'的协方差Cov(X',Y')。
根据协方差的定义，我们可以将其分解为两部分：E[(X'-μX')(Y'-μY')]。由于X'和Y'都是线性变换的结果，因此它们的均值和方差也满足线性变换的关系。具体来说，我们有：
μX'=aμX+b
μY'=cμY+d
方差同理。将这些结果代入协方差的公式中，我们可以得到：
Cov(X',Y')=E[(aX+b-aμX-b)(cY+d-cμY-d)]
=E[acXY+adY+(bc-acμX)X+(bd-adμY)Y]
=acCov(X,Y)+adCov(X,Y)+(bc-acμX)Cov(X,X)+(bd-adμY)Cov(Y,Y)
其中Cov(X,Y)、Cov(X,X)和Cov(Y,Y)分别表示X和Y、X和X、Y和Y的协方差。可以看到，协方差的计算涉及到原始数据的协方差以及线性变换的系数。
总结一下，计算两个正态分布进行线性变换后的协方差需要先计算原始数据的协方差，然后根据线性变换的系数进行相应的调整。这个过程可以通过数学推导得出，也可以通过计算机程序实现。