exp() 函数是 Python 中的一个数学函数，它计算 e（自然对数的底）的指定次幂
计算复利：在金融领域，exp() 函数可以用于计算复利。给定一个利率 r、一个时间段 t 和一个本金 P，可以使用公式 A = P * exp(r * t) 计算未来的投资价值 A。
指数增长或衰减：exp() 函数可以用于模拟指数增长或衰减的过程。例如，在生物学中，可以使用这个函数来研究细菌的生长速度。
概率分布：exp() 函数与某些概率分布密切相关，例如指数分布。在这种情况下，exp() 函数用于计算分布的概率密度函数。
求解微分方程：exp() 函数在求解某些微分方程时起到关键作用。例如，在求解线性微分方程时，exp() 函数可以用作解的一部分。
机器学习和深度学习：在许多机器学习和深度学习算法中，exp() 函数被用作激活函数。例如，在神经网络中，Sigmoid 激活函数通常由 1 / (1 + exp(-x)) 表示。
信息论：在信息论中，exp() 函数与熵和交叉熵等概念密切相关。例如，熵可以表示为 H(X) = -sum(p_i * log(p_i))，其中 log() 函数可以用 exp() 函数的反函数表示。
统计物理：在统计物理中，exp() 函数在计算玻尔兹曼分布和其他统计力学问题时起到关键作用。
