你的方法相当于更容易理解的

b = [ (1+1/n)^n | i<-[0..], let n=10^i ]

请注意，每一项都是单独计算的，因此将它们作为一个无限列表来计算没有多大意义--你还不如直接计算具有足够准确度的一项，而跳过所有其他项。
你观察到的问题是这个算法在数值上是不稳定的;它不应该在实际中使用。正如chi所指出的，问题在于，在浮点运算中，1+n最终的计算结果恰好是1，并且n足够小。1的任意次幂总是1。
你可能会认为这可以通过切换到精确算术而不是浮点来规避，实际上，理论上你可以用Rational类型来计算上面的值，并且会正确地收敛，但是你会发现这是完全不可行的，因为当分数被提升到一个幂的时候，分数会变得越来越大，并且在你获得任何优于浮点版本的优势之前，计算就已经停止了。
此外，这只是因为我将它从n=10^^(-i)和**(1/n)改为整数n=10^i，这允许使用^运算符。**支持小数参数，但对于有理数来说这是不可能的（小数指数对应于根，通常是无理数）。
真正具有讽刺意味的是，**是按照 * 指数 * 实现的：

x**y = exp(log x*y)

所以你的原始版本实际上计算为

exp(log(1 + n)/n)

• 同样，不稳定（你得到log(1+n) == 0），但是在这一点上，仅仅用解析的方法取极限是微不足道的，也就是

exp((0 + n + 𝓞(n²))/n)
 → exp(n/n)
 ≡ exp 1

• 当然这是欧拉/纳皮耶常数...但它是自我参照的，不是吗？
  如果你想以一种真正有意义的方式计算这个常数，你应该使用级数展开。