Summary  
This chapter demonstrates how to define and use parameterized exponential and logarithmic functions with NumPy for vectorized computation and Matplotlib for plotting their behavior as parameters change.  

General domain of usage  
Scientific computing

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## Exponentialfunktion
Exponentialfunktionen modellieren schnelles Wachstum oder Zerfall und werden häufig in der Populationsmodellierung, Finanzwesen und Physik verwendet. Diese Funktion hat die Form $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Code-Erklärung
- Erzeugt `x`-Werte zwischen `-5` und `5`;
- Definiert `exponential_function(x, a, b)`, wobei `a` die Funktion skaliert und `b` die Wachstumsrate steuert;
- Zeichnet das Diagramm mit **Pfeilen** an beiden Enden, um das kontinuierliche Wachstum zu verdeutlichen;
- Markiert den **y-Achsenabschnitt** bei `x = 0` zur besseren Übersicht.


## Logarithmusfunktion

Logarithmen sind die Umkehrung von Exponentialfunktionen und nützlich zur Skalierung von Daten sowie zur Messung natürlicher Wachstumsprozesse. Diese Funktion ist definiert als $$f(x) = \log_2(x)$$, was bedeutet, dass sie die Potenz berechnet, auf die $$2$$ erhöht werden muss, um $$x$$ zu erhalten.

### Code-Erklärung
- Erzeugt `x`-Werte zwischen `0.1` und `10` (um `log(0)` zu vermeiden, da dies nicht definiert ist);
- Definiert `logarithmic_function(x, base=2)`, wobei die Basis `2` durchgehend verwendet wird;
- Das Diagramm enthält einen **Pfeil am rechten Ende**, der anzeigt, dass es unbegrenzt weitergeht;
- Der **x-Achsenabschnitt** ist bei `x = 1` markiert, wo `log_2(1) = 0` gilt.


Welche Basis wird in der Logarithmusfunktion in diesem Code verwendet?

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Implementierung von Exponential-Logarithmus-Funktionen in Python

Exponentialfunktion

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