asymptotics（渐近分析；渐近理论）：研究当某个变量趋近于某个极限（常见为趋于无穷大或趋于 0）时，函数、序列、算法复杂度或概率分布等对象的近似行为与增长规律的数学方法与理论。常用于分析“在规模很大时大致会怎样”。（该词也可指相关的“渐近近似式/渐近展开”的集合性讨论。）
/ˌæsɪmpˈtɑːtɪks/
Asymptotics helps us understand how an algorithm behaves as the input size grows.
渐近分析帮助我们理解当输入规模变大时算法的表现。
In statistical mechanics and probability theory, asymptotics often provides accurate approximations when exact formulas are intractable.
在统计力学与概率论中，当精确公式难以处理时，渐近分析常能给出相当准确的近似。
asymptotics 源自 asymptotic（渐近的），其核心来自希腊语词根：**a-**（不）+ **syn-**（一起）+ piptein（落下），原意与“不会相交却无限接近”的几何概念相关（如“渐近线”）。后来该概念扩展到更广泛的数学与应用领域，用来描述“趋近极限时的行为”。
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