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

## Función Exponencial
Las funciones exponenciales modelan crecimiento o decrecimiento rápido, comúnmente utilizadas en modelado poblacional, finanzas y física. Esta función tiene la forma $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Desglose del Código
- Genera valores de `x` entre `-5` y `5`;
- Define `exponential_function(x, a, b)`, donde `a` escala la función y `b` controla la tasa de crecimiento;
- Grafica la función con **flechas** en ambos extremos para mostrar el crecimiento continuo;
- Marca la **intersección con el eje y** en `x = 0` para mayor claridad.


## Función Logarítmica

Los logaritmos son el inverso de las exponenciales, útiles para escalar datos y medir procesos de crecimiento natural. Esta función se define como $$f(x) = \log_2(x)$$, lo que significa que calcula la potencia a la que se debe elevar $$2$$ para obtener $$x$$.

### Desglose del Código
- Genera valores de `x` entre `0.1` y `10` (para evitar `log(0)`, que no está definido);
- Define `logarithmic_function(x, base=2)`, asegurando que se use la base `2` en todo momento;
- El gráfico incluye una **flecha en el extremo derecho**, indicando que continúa indefinidamente;
- La **intersección con el eje x** está marcada en `x = 1`, donde `log_2(1) = 0`.


¿Qué base se utiliza en la función logarítmica en este código?

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Implementación de Funciones Exponenciales-Logarítmicas en Python

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