exp() 函數是 Python 中的一個數學函數，它計算 e（自然對數的底）的指定次冪
計算復利：在金融領域，exp() 函數可以用于計算復利。給定一個利率 r、一個時間段 t 和一個本金 P，可以使用公式 A = P * exp(r * t) 計算未來的投資價值 A。
指數增長或衰減：exp() 函數可以用于模擬指數增長或衰減的過程。例如，在生物學中，可以使用這個函數來研究細菌的生長速度。
概率分布：exp() 函數與某些概率分布密切相關，例如指數分布。在這種情況下，exp() 函數用于計算分布的概率密度函數。
求解微分方程：exp() 函數在求解某些微分方程時起到關鍵作用。例如，在求解線性微分方程時，exp() 函數可以用作解的一部分。
機器學習和深度學習：在許多機器學習和深度學習算法中，exp() 函數被用作激活函數。例如，在神經網絡中，Sigmoid 激活函數通常由 1 / (1 + exp(-x)) 表示。
信息論：在信息論中，exp() 函數與熵和交叉熵等概念密切相關。例如，熵可以表示為 H(X) = -sum(p_i * log(p_i))，其中 log() 函數可以用 exp() 函數的反函數表示。
統計物理：在統計物理中，exp() 函數在計算玻爾茲曼分布和其他統計力學問題時起到關鍵作用。
