举个例子，圆的面积公式。开普勒通过将一个圆分成多个三角形来计算它的面积。因此，圆的面积就是每个三角形的面积之和。一个圆可以被分成有两个直径的四个三角形，然而，这些三角形的边并不能正确地近似曲线（排除了一些空间），所以计算的面积是错误的。
为了减少这个误差，我们可以画出更多的直径来创造更多的短边三角形。虽然误差以这种方式减少了，但仍然不为零。因此，我们进一步将圆分成越来越多的三角形，直到没有空间被排除在外。然而，为了完全消除这个错误，我们必须将它划分为无限多个三角形。因为一条直线可以被解释为一个大圆的一部分，我们可以说，这个圆是由无限的线组成的，这是由无限三角形无穷小的底边来逼近的。
人们可能会注意到，三角形的序列让人想起了中国扇子。所有三角形都面积相等，我们可以通过分散或拉伸这个面积来把扇子变成一个大直角三角形。它们的周长改变了，但是整个面积仍然是一样的。这个直角三角形的顶端是圆的圆心，它的高度是扇形的长度，即圆的半径，底边是圆的周长。面积是1/2乘以底乘以高，也就是1/2乘以r乘以2πr ，等于πr^2。这是正确的答案，但结果仍然是错误的。这些底边必须真正是无限小的，所以即使开普勒画了非常非常小的三角形，我们知道他还可以画得更多。当他停止画三角形的时候，他就留下了空间，虽然真的是极小的空间，但仍然不是零。曲线没有完全近似，圆的面积计算是有点错误的。虽然这可能会让数学家感到不舒服，但大多数人忽略了这些差异。
由莱布尼茨和牛顿独立发明或发现的微积分，也是建立在无穷小的基础上的。这条数学分支是关于曲线，关于变化的。例如，当我们对一个函数做积分运算时，我们实际上是计算它所画曲线下的面积。然而，就像计算一个圆的面积一样，我们通过近似无穷小的矩形曲线来计算它。矩形越细，误差就越小。
一个矩形的面积是它长度，即曲线上的那个点在y轴上的值乘以它的宽度，即我们称之为dx的无穷小单位。我们计算每个矩形的面积并对它们求和来确定曲线下的面积。这在物理上很有用，例如，一个物体速度曲线下的面积给出了位移值，但是结果不应该是错误的？就像圆的面积一样？
微积分出现后，这个难以根除、无法解决的问题困扰了数学家们两个世纪，直到“极限”的概念被改善。在牛顿和莱布尼茨的研究中，极限是绝对的，但在19世纪早期，它们被修改和重新定义。这些新观念在数学上是严谨和一致的。虽然极限使得数学家最终摆脱无穷小，但我们还没有解决的是无穷大。
