Summary  
This chapter demonstrates how to define and implement exponential and logarithmic functions in Python using NumPy for computation (np.exp and np.log with a change-of-base formula), generate input values, and visualize the resulting curves with Matplotlib.  

General domain of usage  
Finance

## Função Exponencial
Funções exponenciais modelam crescimento ou decaimento rápido, sendo comumente utilizadas em modelagem populacional, finanças e física. Esta função tem a forma $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Análise do Código
- Gera valores de `x` entre `-5` e `5`;
- Define `exponential_function(x, a, b)`, onde `a` escala a função e `b` controla a taxa de crescimento;
- Plota o gráfico com **setas** em ambas as extremidades para indicar crescimento contínuo;
- Destaca a **interseção com o eixo y** em `x = 0` para maior clareza.


## Função Logarítmica

Logaritmos são o inverso das funções exponenciais, úteis para escalonar dados e medir processos de crescimento natural. Esta função é definida como $$f(x) = \log_2(x)$$, ou seja, calcula a potência à qual $$2$$ deve ser elevado para obter $$x$$.

### Análise do Código
- Gera valores de `x` entre `0.1` e `10` (para evitar `log(0)`, que é indefinido);
- Define `logarithmic_function(x, base=2)`, garantindo que a base `2` seja utilizada em todo o processo;
- O gráfico inclui uma **seta na extremidade direita**, indicando que continua indefinidamente;
- A **interseção com o eixo x** é destacada em `x = 1`, onde `log_2(1) = 0`.


Qual base é utilizada na função logarítmica neste código?

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Implementação de Funções Exponenciais-Logarítmicas em Python

Função Exponencial

Análise do Código

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Análise do Código

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Implementação de Funções Exponenciais-Logarítmicas em Python

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