莱布尼茨公式
牛顿莱布尼公式
牛顿莱布尼公式牛顿 - 莱布尼茨公式学习资料。
一、公式内容。
1. 公式表达式。
- 如果函数f(x)在区间[a,b]上连续，并且F(x)是f(x)在区间[a,b]上的一个原函数，那么∫_a^bf(x)dx = F(b)-F(a)。
- 这里F(x)满足F^′(x)=f(x)。
例如，对于函数f(x) = 2x，其一个原函数F(x)=x^2，那么∫_1^22xdx=x^2big_1^2=2^2 - 1^2=3。
二、公式的意义。
1. 计算定积分的有力工具。
- 在牛顿 - 莱布尼茨公式出现之前，计算定积分是非常复杂的事情。
例如，对于∫_a^bx^2dx，如果按照定积分的定义（分割、近似、求和、取极限）来计算，过程十分繁琐。
而牛顿 - 莱布尼茨公式将定积分的计算转化为求原函数在区间端点的值的差，大大简化了定积分的计算过程。
2. 建立了导数与定积分之间的联系。
- 导数表示函数的变化率，定积分表示函数在区间上的累积效应。
牛顿 - 莱布尼茨公式表明这两种看似不同的概念实际上有着紧密的联系。
它是微积分基本定理的重要组成部分，体现了微分和积分这一对矛盾的相互转化关系。
三、公式的使用条件。
1. 函数的连续性。
- 函数f(x)在区间[a,b]上必须连续。
如果函数在区间内有间断点，那么直接使用牛顿 - 莱布尼茨公式可能会得到错误的结果。
例如，对于函数f(x)=(1)/(x)在区间[ - 1,1]上，x = 0是其间断点，不能直接用牛顿 - 莱布尼茨公式计算∫_-1^1(1)/(x)dx。
2. 原函数的存在性。
- 需要找到f(x)在区间[a,b]上的一个原函数F(x)。
有些函数的原函数不能用初等函数表示，如f(x)=e^-x^{2}，虽然它在任何区间[a,b]上连续，但它的原函数不能用我们常见的初等函数表示，这就给使用牛顿 - 莱布尼茨公式带来了一定的困难。
我们可以用数值方法或者其他特殊的函数表示方法来处理这类问题。
四、公式的证明（简单理解）1. 从定积分的定义出发。
偶函数牛顿莱布尼茨公式
偶函数牛顿莱布尼茨公式
牛顿-莱布尼茨公式又被称为基本定理或者牛顿公式。
它是微积分中的基本公式，用于计算定积分的值。
公式的原型可以表达为：∫[a, b] f(x)dx = F(b) - F(a)
其中，f(x)是被积函数，定义在闭区间[a,b]上，F(x)是f(x)的一个原函数。
该公式的意义在于，对于连续函数f(x)而言，其定积分可以通过求出f(x)的一个原函数F(x)，再将F(x)在区间[a,b]的两个端点值相减获得。
拓展方面，在实际应用中，牛顿-莱布尼茨公式也可以用于计算定积分的面积、质量、电荷等物理量。
对于非整数次幂的函数，可以通过基本定理来计算其不定积分，从而得到它的一个原函数。
此外，基本定理也可用于计算曲线的弧长、旋转体的体积以及概率密度函数的期望值。
它在微积分和数学物理中都具有重要的应用。
曲线积分的牛顿莱布尼茨公式
曲线积分的牛顿莱布尼茨公式
牛顿布莱尼茨公式通常也被称为微积分基本定理，揭示了定积分与被积函数的原函数或者不定积分之间的联系。
牛顿-莱布尼兹公式，又称为微积分基本定理,其内容是:若函数f(x)在闭区间[a, b]上连续，且存在原函数F (x),则f(x)在[a,b]_上可积,且从a到b的定积分(积分号下限为a上限为b) : ff(x)dx=F (b)-F(a)。
牛顿布莱尼茨公式意义：
牛顿-莱布尼茨公式的发现，使人们找到了解诀曲线的长度，曲线围成的面积和曲面围成的体积这些问题的一般方
法。
它简化了定积分的计算，只要知道被积函数的原函数，总可以求出定积分的精确值或一-定精度的近似值。
牛顿-莱布尼茨公式是联系微分学与积分学的桥梁，它是微积分中最基本的公式之一。
它证明了微分与积分是可逆运算，同时在理论上标志着微积分完整体系的形成，从此微积分成为一门真正的学科。
牛顿-莱布尼茨公式是积分学理论的主干，利用牛顿一莱布尼茨公式可以证明定积分换元公式，积分第一中值定理和积分型余项的泰勒公式。
牛顿莱布尼茨公式还可以推广到二重积分与曲线积分，从-维推广到多维。
牛顿莱布尼茨公式算面积
牛顿莱布尼茨公式算面积牛顿-莱布尼茨公式（Newton-Leibniz Formula），也称为牛顿-莱布尼茨定理，是微积分的基本定理之一。
该公式表述了定积分和原函数之间的关系，提供了一种通过求导和积分相互转换的方法。
牛顿-莱布尼茨公式的表述如下：设f(x)在区间[a,b]上连续，F(x)是其在该区间上的一个原函数，则：∫a^b f(x) dx = F(b) - F(a)其中，∫a^b f(x) dx表示f(x)在[a,b]上的定积分，F(x)表示f(x)的一个原函数。
这个公式的直接意义可以理解为：如果我们知道了一个函数的一个原函数，那么我们就可以通过计算其在两个点的值之差，求出它在这两个点之间的定积分。
牛顿-莱布尼茨公式的应用非常广泛，其中一个典型的例子就是用它求解曲线的面积。
以y = f(x)为例，我们可以通过对该曲线上两个点（a, f(a)）和（b, f(b)）之间的面积进行积分来计算曲线的面积。
具体来说，我们首先需要求出曲线的一个原函数F(x)，然后使用牛顿-莱布尼茨公式来计算该曲线在[a,b]区间内的面积：S = ∫a^b y dx= ∫a^b f(x) dx= F(b) - F(a)其中S表示曲线在[a,b]区间内的面积，y表示曲线在x轴上的投影长度。
需要注意的是，当函数y = f(x)在[a,b]区间内有负值时，我们需要计算的面积实际上是曲线上方与x轴之间的面积，而非曲线下方与x轴之间的面积。
此时，我们需要对f(x)取绝对值，然后再进行计算。
值得一提的是，牛顿-莱布尼茨公式还可以推广到多维积分上。
具体来说，在三维空间中，如果我们知道了一个函数f(x,y,z)的一个原函数F(x,y,z)，那么我们就可以通过计算其在一个三维区域内的值之差，求出该函数在该区域内的三重积分值。
这个公式的应用非常广泛，例如在物理学和工程学中经常用于计算物体的体积、质心、惯性矩等等。
总之，牛顿-莱布尼茨公式是微积分的基本工具之一，它在解决各种数学和物理问题中都起到了非常重要的作用。
高阶导数莱布尼茨公式
高阶导数莱布尼茨公式（原创版）目录1.高阶导数莱布尼茨公式的概述2.莱布尼茨公式的应用实例3.莱布尼茨公式的简化形式4.高阶导数的计算方法正文一、高阶导数莱布尼茨公式的概述高阶导数莱布尼茨公式是一种用于计算多元函数高阶导数的方法。
这个公式可以表示为：对 y(x)u(x)v(x) 求 n 阶导数时候，可以表示为u(x) 的 n-i 阶导数乘 v(x) 的 i 阶导数的积的叠加，其系数是C(i,n)。
其中，C(i,n) 是组合符号，表示从 n 个元素中选取 i 个元素的组合数，计算公式为：C(i,n) = n!/(i!(n-i)!)。
二、莱布尼茨公式的应用实例为了更好地理解莱布尼茨公式，我们通过一个实例来说明其应用。
假设我们要求函数 y = u(x)v(x) 的 100 阶导数，其中 u(x) 和 v(x) 都是多项式函数。
根据莱布尼茨公式，我们可以将 y 的 100 阶导数表示为：y 的 100 阶导数 = Σ[C(i,100) * u 的 100-i 阶导数 * v 的 i 阶导数]，其中 i 从 0 到 100。
通过这个公式，我们可以将求 100 阶导数的复杂问题简化为求各个项的导数，然后将它们相乘。
三、莱布尼茨公式的简化形式在实际应用中，我们通常只需要计算较低阶的导数。
为了简化计算，我们可以将莱布尼茨公式进一步简化。
假设我们要求函数 y = u(x)v(x) 的 n 阶导数，其中 u(x) 和 v(x) 都是多项式函数。
根据莱布尼茨公式，我们可以将 y 的 n 阶导数表示为：y 的 n 阶导数 = u 的 n 阶导数 * v 的 0 阶导数 + u 的 (n-1) 阶导数 * v 的 1 阶导数 +...+ u 的 1 阶导数 * v 的 (n-1) 阶导数+ u 的 0 阶导数 * v 的 n 阶导数。
通过这个简化公式，我们可以更方便地计算多元函数的高阶导数。
四、高阶导数的计算方法在求解高阶导数时，我们可以采用以下方法：1.根据函数的定义，求出函数的各个阶导数。
莱布尼茨公式 含参变量常义积分中的leibniz公式
莱布尼茨公式含参变量常义积分中的leibniz公式Leibniz公式是一个有趣而又具有重要意义的数学定理，它是由德国数学家和哲学家Gottfried Wilhelm Leibniz（1646-1716年）提出的，并由他发表于1684年的著作《A Collection of Recently Discovered Articles》中。
Leibniz公式这一公式，其形式为：比如说：∫f（x）dx= a^3/3+a^2b/2+abc+bd^2/2+cd^3/3+d^4/4 Leibniz公式是一个有趣的定理，它可以用来表示函数的常量变换，这可以通过它的四个参数（a，b，c和d）来实现。
它的概念可以追溯到古希腊数学家Euclid的时代。
在17世纪，Leibniz将这个概念用于数学，使它变成了一种工具，用于计算积分。
简而言之，Leibniz公式可以用来计算变换后函数中的积分。
这个公式有助于求解变参函数的积分。
这意味着它可以用来求解各种函数，从函数和方程到曲线、曲面和曲线面的各种情况。
Leibniz公式求解积分的方法有两种：第一种是特殊定积分，这种方法适用于特殊函数，如指数函数；第二种是综合定积分，这种方法适用于一般函数，如多项式函数。
特殊定积分的做法是通过Leibniz 公式来求指定函数的变换后的定积分；综合定积分的做法是通过Leibniz公式来求解变参函数的定积分。
Leibniz公式在数学上有着广泛的应用。
它用于解决各种复杂的数学问题，如估算多元函数的最值、分析各种曲线、求解各种曲线方程以及计算各种曲线的面积等。
这些应用使Leibniz公式在数学研究中变得更加重要，并受到了学者们的广泛重视和欢迎。
Leibniz公式的应用也不仅限于数学领域。
它也被用于解决工程学和物理学等领域中的相关问题，这些问题可能涉及数学建模、估算函数最值、求解复杂曲线方程以及计算曲线面积等。
因此，Leibniz 公式无论在数学和其他学科领域，都有着重要的意义和广泛的应用前景。
牛顿莱布尼茨公式求导
牛顿莱布尼茨公式求导牛顿-莱布尼茨公式（Fundamental Theorem of Calculus）是微积分中十分重要的定理，它可用于求导和不定积分之间的关系。
公式的完整形式如下：设函数 f(x) 在闭区间 [a, b] 上连续，且在 (a, b) 内可导。
令 F(x) 为函数 f(x) 在区间 [a, x] 上的不定积分，则有：∫[a, b] f(x)dx = F(b) - F(a)牛顿-莱布尼茨公式提供了一种通过不定积分的计算来求解定积分的方法。
在该公式中，F(x) 是 f(x) 的原函数，即 F'(x) =f(x)。
换句话说，F(x) 的导数等于函数 f(x)。
通过计算函数 f(x) 的原函数F(x)，我们可以使用牛顿-莱布尼茨公式来求函数f(x) 在给定区间 [a, b] 上的定积分。
公式要求函数在闭区间 [a, b] 上连续，这是为了保证函数 f(x)在该区间上有定义。
同时，函数 f(x) 在开区间 (a, b) 内可导，则可以保证在区间内的每个点上都存在导数，从而满足原函数的存在性。
牛顿-莱布尼茨公式的应用十分广泛，许多微积分的问题都可以通过该公式解决。
例如，可以利用该公式计算函数在给定区间上的平均值、最大值和最小值，以及计算弧长、面积和体积等。
此外，该公式还可以用于解决微分方程和偏微分方程等数学问题。
下面以一个具体的例子来解释牛顿-莱布尼茨公式的应用。
考虑函数 f(x) = x²，在区间 [1, 2] 上求定积分∫[1, 2] x² dx。
我们可以首先求 f(x) 的原函数 F(x)，由于 F(x) 的导函数为 f(x)，所以 F(x) = (1/3)x³。
然后，将 F(2) 和 F(1) 代入计算公式：F(2) -F(1) = (1/3)(2³) - (1/3)(1³) = 8/3 - 1/3 = 7/3，即定积分的结果为7/3。
莱布尼茨高阶求导公式
莱布尼茨高阶求导公式莱布尼茨高阶求导公式是微积分中一个用于求解高阶导数的重要公式。
它是由德国数学家高斯·莱布尼茨于17世纪中期提出的。
此公式的原意是用一种更方便的方式来求取高阶导数，而不必重复应用一阶导数的规则。
莱布尼茨高阶求导公式可以表示为：(d^n (f*g))/(dx^n) = Σ(C(n,k) * (d^k f)/(dx^k) * (d^(n-k)g)/(dx^(n-k)))其中，n表示整数阶数，f和g是可导函数，C(n,k)为组合数，k为从0到n的整数。
公式右边的求和记号表示对于所有k的求和，k的范围从0到n。
公式的应用需要依赖于一些基本的导数规则和公式，以下是一些相关内容的参考：1. 导数的定义导数表示函数的变化速率，可以通过以下公式计算：(fg)' = f'g + fg' （乘法法则）(f/g)' = (f'g - fg')/g^2 （除法法则）(f∘g)' = f'(g) * g' （链式法则）(f(g))' = f'(g)g' （复合函数的导数）(f^n)' = (n!)/(k!(n-k)!) * (d^k f)/(dx^k) （幂法则）2. 二项式系数组合数C(n, k)是指从n个元素中取出k个元素的组合数，其计算公式为：C(n,k) = n!/(k!(n-k)!)3. 常用的高阶导数公式(d^n f)/(dx^n)的求导方式与一阶导数类似，只需重复应用导数的定义和基本公式，直到得到所需等级的导数。
4. 多项式函数的高阶导数多项式函数的高阶导数可以通过分别对每一项进行求导来获得。
根据导数的定义，对于任何常数，它的导数均为0；对于x的任何正整数幂函数，其导数为该幂次数的常数与原始幂次数的乘积。
以上是莱布尼茨高阶求导公式相关内容的参考。
掌握了这些基本规则和公式后，我们可以更方便地求取高阶导数，并用于解决更复杂的微积分问题。
牛顿莱布尼茨公式以及对反常积分
牛顿莱布尼茨公式以及对反常积分牛顿-莱布尼茨公式（Newton-Leibniz formula），通常也被称为微积分基本定理，揭示了定积分与被积函数的原函数或者不定积分之间的联系。
牛顿-莱布尼茨公式的内容是一个连续函数在区间 [ a，b ] 上的定积分等于它的任意一个原函数在区间[ a，b ]上的增量。
牛顿在1666年写的《流数简论》中利用运动学描述了这一公式，1677年,莱布尼茨在一篇手稿中正式提出了这一公式。
因为二者最早发现了这一公式，于是命名为牛顿-莱布尼茨公式。
牛顿-莱布尼茨公式给定积分提供了一个有效而简便的计算方法，大大简化了定积分的计算过程。
1.先判断积分区间内有无暇点,比如区间（0,+∞),被积函数分母有个（x-1),那么区间要分为（0,1）和（1,+∞)两个积分,如果还有就继续分。
2.现在（0,1）和（1,+∞)内无暇点,用牛顿一莱布尼茨公式计算,代入端点1,+∞时是求极限。
莱布尼茨公式的证明与应用
莱布尼茨公式的证明与应用莱布尼茨公式是微积分中的一项重要定理，它可以用于求解复杂函数的导数。
本文将介绍莱布尼茨公式的证明过程，并探讨其在数学和物理领域的应用。
一、莱布尼茨公式的证明莱布尼茨公式可以表达为：\[ (fg)^{(n)} = \sum_{k=0}^{n} C_n^k f^{(k)}g^{(n-k)} \]其中，\( (fg)^{(n)} \) 表示函数 \( fg \) 的第 \( n \) 阶导数，\( f^{(k)} \) 表示函数 \( f \) 的第 \( k \) 阶导数，\( g^{(n-k)} \) 表示函数 \( g \) 的第\( (n-k) \) 阶导数，\( C_n^k \) 表示组合数。
证明过程如下：设 \( F(x) = (fg)^{(n)} \)，则根据导数的定义，有：\[ F(x) = (fg)^{(n)} = \lim_{h \to 0} \frac{(fg)(x+h) - (fg)(x)}{h^n} \]展开 \( (fg)(x+h) \) 并应用二项式定理可得：\[ F(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h)g(x+h) - f(x)g(x)}{h^n} \]利用极限的性质和导数的定义，将 \( f(x+h) \) 和 \( g(x+h) \) 展开为泰勒级数，得：\[ F(x) = \lim_{h \to 0} \sum_{k=0}^{\infty} \frac{f^{(k)}(x)}{k!} \cdot \frac{g^{(n-k)}(x)}{(n-k)!} \cdot h^{n} \]化简上述极限式，我们可以得到莱布尼茨公式的证明。
二、莱布尼茨公式的应用莱布尼茨公式在数学和物理领域有广泛的应用。
下面将介绍其在几个具体的应用场景中的应用。
1. 多项式求导莱布尼茨公式可以方便地求解多项式的高阶导数。
对于一个多项式\( f(x) = a_nx^n + a_{n-1}x^{n-1} + \cdots + a_1x + a_0 \)，我们可以应用莱布尼茨公式进行求导，从而得到任意阶的导数。
乘积求导的莱布尼茨公式
乘积求导的莱布尼茨公式
莱布尼茨公式是微积分中的一条重要公式，它用于计算两个乘积函数的导数。
如果有两个函数$f(x)$ 和$g(x)$ ，它们的乘积为$h(x) = f(x) \cdot g(x)$，那么它们的导数可以表示为：
$$h'(x) = f'(x) \cdot g(x) + f(x) \cdot g'(x)$$
其中，$f'(x)$ 和$g'(x)$ 分别是$f(x)$ 和$g(x)$ 的导数。
这个公式非常有用，因为它可以用来求解许多不同种类的问题。
例如，它可以用于计算复合函数的导数，也可以用于计算多项式的导数。
需要注意的是，莱布尼茨公式只适用于乘积函数，而不适用于其他类型的函数。
此外，它也不能用于计算除法函数的导数。
在使用莱布尼茨公式时，需要先计算出$f(x)$ 和$g(x)$ 的导数，然后将它们代入公式中即可计算出$h'(x)$ 的值。
总之，莱布尼茨公式是微积分中的一条非常重要的公式，可以用于求解许多不同种类的问题。
如果你正在学习微积分，那么一定要掌握这个公式。
莱布尼茨公式求行列式
莱布尼茨公式求行列式
莱布尼茨公式是一种求解行列式的方法，它通过对矩阵的特征值进行排列组合，得到了行列式的计算公式。
下面我将以人类的视角，以生动的方式向你介绍莱布尼茨公式的原理和应用。
莱布尼茨公式是由德国数学家莱布尼茨在17世纪提出的。
他发现，对于一个n阶矩阵A，其行列式可以通过对每一行的元素进行排列组合来计算。
具体而言，莱布尼茨公式可以表达为：
det(A) = Σ(±a1π1±a2π2±...±anπn)
其中，det(A)表示矩阵A的行列式，a1、a2、...、an分别表示矩阵A的第一行元素的值，π1、π2、...、πn表示1到n的全排列。
莱布尼茨公式的原理是基于行列式的性质和排列组合的原理。
通过对每一行元素进行排列组合，并根据排列的奇偶性来确定正负号，从而计算出行列式的值。
莱布尼茨公式在数学和物理学等领域都有广泛的应用。
在线性代数中，行列式是矩阵的一个重要性质，它可以用来判断矩阵的可逆性、求解线性方程组以及计算矩阵的逆等。
在微积分中，行列式也被用来求解曲线的长度、曲面的面积等问题。
此外，莱布尼茨公式还可以应用于概率论、统计学等领域。
总的来说，莱布尼茨公式是一种重要的数学工具，它通过对矩阵的
排列组合来计算行列式的值。
它不仅在理论上具有重要意义，而且在实际问题的求解中也有广泛的应用。
希望通过这篇文章的介绍，你能对莱布尼茨公式有更深入的了解。
莱布尼茨公式积分
莱布尼茨公式积分
莱布尼茨公式积分是微积分中的一个重要定理，它描述了函数在区间[a,b]上的定积分与该区间内函数的原函数之间的关系。
具体来说，莱布尼茨公式积分可以写成以下形式:
∫a^bf(x)dx = F(b) - F(a),
其中F(x)是函数f(x)的原函数，a和b是积分区间的端点。
这个公式的重要性在于它将函数在某个区间内的定积分与该区间内函数的原函数联系起来，从而使得对函数在某个区间内的定积分的计算变得更加方便。
莱布尼茨公式积分的证明主要依赖于极限的概念和微积分基本定理，它是微积分中的一个重要基础定理，被广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。
莱布尼茨公式n阶导数
莱布尼茨公式n阶导数莱布尼茨公式是微积分中的经典公式，用于计算函数的n阶导数。
它是由德国数学家莱布尼茨在17世纪提出的，对于求解复杂函数的导数问题具有重要意义。
本文将以莱布尼茨公式的n阶导数为主题，探讨其应用和推导过程。
一、莱布尼茨公式的定义莱布尼茨公式表示函数f(x)的n阶导数，其中n为正整数。
公式的表达形式为：f^(n)(x) = (d^n)/(dx^n) [f(x)]其中f^(n)(x)表示函数f(x)的n阶导数，(d^n)/(dx^n)表示对x连续求导n次。
二、莱布尼茨公式的应用莱布尼茨公式在数学和物理学中有广泛的应用。
以下列举几个常见的应用场景：1. 泰勒展开莱布尼茨公式可以用于推导泰勒展开式。
泰勒展开是将一个函数在某一点附近用无穷级数展开的方法，可以近似表示函数在该点的值。
莱布尼茨公式可以通过对函数进行n次求导，得到泰勒展开式中的各项系数。
2. 物理学中的运动学问题莱布尼茨公式可以应用于物理学中的运动学问题，如计算质点的加速度、速度和位移等。
通过对位移函数进行多次求导，可以得到质点的加速度、速度和位移随时间变化的关系。
3. 工程学中的信号处理莱布尼茨公式在工程学中的信号处理中也有重要应用。
信号处理中常常需要对信号进行滤波操作，通过对滤波器的频率响应进行多次求导，可以得到不同阶数的滤波器。
三、莱布尼茨公式的推导过程莱布尼茨公式的推导过程比较复杂，我们只介绍其中的思路和关键步骤。
1. 首先，我们将函数f(x)进行泰勒展开，得到：f(x+h) = f(x) + hf'(x) + (h^2)/2! * f''(x) + (h^3)/3! * f'''(x) + ...2. 接下来，我们对泰勒展开式两边进行n次求导，得到：f^(n)(x+h) = f^(n)(x) + nhf^(n+1)(x) + (n(n-1)h^2)/2! * f^(n+2)(x) + ...3. 然后，我们让h趋近于0，得到：f^(n)(x) = lim[h->0] {f^(n)(x+h) - f^(n)(x)}/h4. 将第2步和第3步的结果带入上式，得到莱布尼茨公式：f^(n)(x) = f^(n)(x) + nf^(n+1)(x) + (n(n-1)h)/2! * f^(n+2)(x) + ...经过整理和化简，我们最终得到莱布尼茨公式的表达形式。
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莱布尼茨公式：（uv）ⁿ=∑(n，k=0) C(k,n) ·u^(n-k) ·v^(k)
符号含义：
C（n，k）组合符号即n取k的组合，u^（n-k）即u的n-k阶导数，v^(k)即v的k阶导数。
莱布尼兹公式，也称为乘积法则，是数学中关于两个函数的积的导数的一个计算法则。
不同于牛顿-莱布尼茨公式，莱布尼茨公式用于对两个函数的乘积求取其高阶导数。
莱布尼茨公式给出了含参变量常义积分在积分符号下的求导法则。
莱布尼茨是德国自然科学家，客观唯心主义哲学家，启蒙思想家。
生于莱比锡，死于汉诺威。
早年就读于莱比锡大学，于1663年获得学士学位。
1667年又获阿尔特多夫大学法学博士学位。
曾任美因茨选帝侯的外交官、宫廷顾问、图书馆长等职。
1770年当选为英国皇家学会会员。
莱布尼茨公式是导数计算中会使用到的一个公式，它是为了求取两函数乘积的高阶导数而产生的一个公式。
推导过程
如果存在函数u=u(x)与v=v(x)，且它们在点x处都具有n阶导数，那么显而易见的，
u(x) ±v(x) 在x处也具有n阶导数，且(u±v)(n) = u(n)±v(n)
至于u(x) ×v(x) 的n阶导数则较为复杂，按照基本求导法则和公式，可以得到：
(uv)' = u'v + uv'
(uv)'' = u''v + 2u'v' + uv''
(uv)''' = u'''v + 3u''v' + 3u'v'' + uv'''
…………
上式便称为莱布尼茨公式（Leibniz公式）
由于名称相似，不少人将牛顿-莱布尼茨公式与莱布尼茨公式相混淆，事实上他们是两个完全不同的公式。
牛顿-莱布尼茨公式是微积分学中的一个重要公式，它把不定积分与定积分相联系了起来，也让定积分的运算有了一个完善、令人满意的方法。
而莱布尼茨公式是导数计算中会使用到的一个公式，它是为了求取两函数乘积的高阶导数而产生的一个公式。
二者存在本质上的区别。