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近似死体験
『臨死体験』より : 臨死体験(りんしたいけん)とは、人間が事故や病気などが原因で一度死亡したと医師に診断された後に回復した際に体験したと証言したものである。
エリザベス・キューブラー・ロスが、約200人の臨死患者に聞き取りし、『死ぬ瞬間』（1965年）にまとめたものから由来。
後にこれを死亡する際に人間が全て体験するものであると理解されることが多い。
名称はNDE(Near Death Experience、ニアデス体験）、直訳語、近似死体験、であるが、日本では立花隆の著作『臨死体験』が有名となった。なお、臨死とは『萬葉集』（万葉集）の挽歌で人が亡くなる直前の意味で　「臨死(みまか)らむとせし」と訓ずる。医療現場では末期ガン患者など終末期で治療不能患者を臨死患者と称するものである。ところがニアデス体験は本来死亡と診断されたが生き返った人の証言のことであるため、厳密に用語を使用しようとする者はその意味のニュアンスを反映させた訳語ニアデス体験を使用している。なお、この記事では方便として以下臨死体験を使用する。
近似値
近似値（きんじち）とは、必要とされる誤差の範囲内で、ある数を表しているとおもって構わない数値のこと。あるいはある数の情報を一部削って得られる値、すなわちある数値に対して端数処理を施した値（数値を「丸め」たもの）である。
学校数学 (教育) 教育などで円周率 Π π の値として用いられる「3.14」が、近似値の最も代表的な例であるといってよいであろう。円周率は小学生も知っている代表的な無理数であり、整数の除法商として表されることは決してない。すなわち、その小数表示は有限桁で途切れたり循環したりすることはなく、
:\pi=3.1415926535897932384626433832795\cdots
のようになる。
近似アルゴリズム
近似アルゴリズム (きんじアルゴリズム) とは、最適化問題の近似解を得るための多項式時間アルゴリズムのこと。近似解とは、実行可能解（問題の制約を満たす解）ではあるが最適解とは限らない解のことを指す。
近似アルゴリズムの中でも、そのアルゴリズムの出力する解の目的関数値と最適解の目的関数値の比がある範囲内に収まることが保証されているもののことを特に、精度保証付き近似アルゴリズムと呼ぶ。そのような保証のないアルゴリズムは発見的手法（ヒューリスティクス）と呼ばれる。前者と後者を区別し、前者のみを近似アルゴリズムと呼ぶ場合もある。精度保証付き近似アルゴリズムの性能は、近似度によって評価される。
近似解法
『近似アルゴリズム』より : 近似アルゴリズム (きんじアルゴリズム) とは、最適化問題の近似解を得るための多項式時間アルゴリズムのこと。近似解とは、実行可能解（問題の制約を満たす解）ではあるが最適解とは限らない解のことを指す。
近似アルゴリズムの中でも、そのアルゴリズムの出力する解の目的関数値と最適解の目的関数値の比がある範囲内に収まることが保証されているもののことを特に、精度保証付き近似アルゴリズムと呼ぶ。そのような保証のないアルゴリズムは発見的手法（ヒューリスティクス）と呼ばれる。前者と後者を区別し、前者のみを近似アルゴリズムと呼ぶ場合もある。精度保証付き近似アルゴリズムの性能は、近似度によって評価される。
近似貨幣
『準貨幣』より : 準貨幣（じゅんかへい）とは、交換手段としては機能しないが、価値保存手段としては貨幣とほとんど異ならない資産で、かつ流動性流動的な（容易に貨幣化できるような）資産を指す。近似貨幣（きんじかへい）とも呼ばれる。
準貨幣として具体的に何が該当するかは事情によって異なるが、一般には、容易に現金化しうる貯蓄性預金、政府短期証券、国債、および保険証券のような非貨幣的金融機関の債務、などが考えられる。
第二次世界大戦後の欧米諸国では、戦時中に発行した国債を大量に抱え、かつ銀行以外の金融機関の発展を満たすために貨幣といわれる流動資産が多量に存在することとなった。これらの流動資産は貨幣の価値保存手段としての機能を代替するため、一般公衆の貨幣需要を減少せしめ、金融政策金融引締政策の有効性を失わせる要因として注目されるに至った。
近似法
近似法（きんじほう）とは関数の厳密値や方程式の厳密解を求めるときに、それが不可能または困難であるか、簡便のために近似値あるいは近似解を得る方法である。
テイラー展開を用いる。
関数f(x)のaの近傍における近似値を考える。
f(x)をaにおいてテイラー展開すれば
f(x)=\sum_{n=0}^{\infin} \frac{f^{(n)}(a)}{n!} (x - a)^{n}.
x-aの値が十分小さければ、高次の項は無視することができる。とくに2次以降を無視すれば
f(x)\simeq f(a)+f^{\prime}(a) (x - a).
また、n次の項まで考えたものをn次近似と呼ぶ。すなわち上の例は1次近似である。
主要な関数のx\simeq 0における２次近似を挙げておく。
e^x\simeq 1+x+\frac{x^2}{2}
ln(1+x)\simeq x-\frac{x^2}{2}
近似度
近似度（きんじど）は、多くの場合、（近似解のコスト）/（最適解のコスト）と（最適解のコスト）/（近似解のコスト）の最大値で定義される。よって、近似度は1以上であり、1に近いほど近似性能がよいことになる。
また、最小値で定義することもあるが、この場合は特に近似率（きんじりつ）と呼ぶ。この場合、近似度（近似率）は1以下となり、1に近いほど近似性能がよい。
工学きんしと

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近似に関して教えて！！

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