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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## Funzione esponenziale
Le funzioni esponenziali modellano una crescita o un decadimento rapido, comunemente utilizzate nella modellazione della popolazione, nella finanza e nella fisica. Questa funzione ha la forma $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Analisi del codice
- Generazione dei valori di `x` tra `-5` e `5`;
- Definizione di `exponential_function(x, a, b)`, dove `a` scala la funzione e `b` controlla il tasso di crescita;
- Tracciamento del grafico con **frecce** a entrambe le estremità per mostrare la crescita continua;
- Evidenziazione dell'**intercetta sull'asse y** in `x = 0` per maggiore chiarezza.


## Funzione logaritmica

I logaritmi sono l'inverso delle esponenziali, utili per la scalatura dei dati e la misurazione di processi di crescita naturale. Questa funzione è definita come $$f(x) = \log_2(x)$$, cioè calcola la potenza a cui $$2$$ deve essere elevato per ottenere $$x$$.

### Analisi del codice
- Generazione dei valori di `x` tra `0.1` e `10` (per evitare `log(0)`, che non è definito);
- Definizione di `logarithmic_function(x, base=2)`, assicurando che la base `2` sia utilizzata ovunque;
- Il grafico include una **freccia all'estremità destra**, a indicare che continua indefinitamente;
- L'**intercetta sull'asse x** è evidenziata in `x = 1`, dove `log_2(1) = 0`.


Quale base viene utilizzata nella funzione logaritmica in questo codice?

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Implementazione di Funzioni Esponenziali-Logaritmiche in Python

Funzione esponenziale

Analisi del codice

Funzione logaritmica

Analisi del codice

Implementazione di Funzioni Esponenziali-Logaritmiche in Python

Funzione esponenziale

Analisi del codice

Funzione logaritmica

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