Successive approximation은 '연속적인 근사' 또는 '점진적인 개선'을 의미하는 구문으로, 주로 과학, 공학, 수학 분야에서 어떤 목표값이나 최적의 해답에 도달하기 위해 여러 단계를 거쳐 점차적으로 정확도를 높여가는 과정을 설명할 때 사용됩니다. 이는 한 번에 완벽한 답을 찾기보다, 이전 단계의 결과물을 바탕으로 다음 단계에서 조금 더 나은 결과를 얻어 최종 목표에 가까워지는 반복적인 방식을 나타냅니다. 예를 들어, 어떤 복잡한 문제를 해결하기 위해 초기 추정치에서 시작하여 계산을 반복하고, 매번 더 정확한 값으로 갱신하는 과정 전체를 지칭합니다. 이 용어는 특히 알고리즘이나 최적화 문제에서 자주 등장하며, '점진적'이라는 뉘앙스가 강하여 한 번에 끝내는 것이 아니라 꾸준히 개선해 나가는 태도를 강조합니다. 비슷한 개념으로는 'iterative refinement(반복적 정제)'가 있지만, successive approximation은 그 과정 자체의 '근사' 단계에 더 초점을 맞춥니다.