恒星模拟器是天文物理研究中用于重现恒星形成、演化及死亡过程的计算工具，通过数学模型和数值方法模拟恒星内部的物理过程与外部环境的影响，为理解恒星行为提供理论支持。
基于物理定律的恒星模拟这类模拟以基本物理定律为核心，如牛顿力学、相对论和核物理反应方程，计算恒星内部的能量产生、物质流动及磁场分布。例如，通过流体动力学方程模拟恒星内部的湍流与能量传输，通过核反应网络计算氢氦等元素的聚变过程，从而揭示恒星内部的结构与动态。
基于恒星演化的模拟聚焦于恒星从诞生到死亡的完整演化路径，涵盖主序星阶段、红巨星阶段、超新星爆发等关键时期。这类模拟使用恒星演化模型，结合恒星质量、金属丰度等参数，预测不同阶段的半径、温度、光度等特征，帮助研究者理解恒星的生命周期与最终命运。
基于光谱分析的模拟通过模拟恒星的光谱特征来研究其物理性质，如温度、化学组成、自转速度及磁场强度。例如，利用谱线拟合方法对比模拟光谱与观测光谱的差异，反推恒星的基本参数，将理论模型与实际观测结果关联，验证模拟的准确性。
基于动力学演化的模拟关注恒星在星团或星系环境中的运动与相互作用，如双星系统中的轨道演化、星团中的碰撞与合并过程。这类模拟结合引力动力学与恒星演化模型，研究恒星在复杂环境中的命运，解释星团中恒星分布、双星比例等现象。
基于机器学习的恒星模拟近年来，机器学习技术被引入恒星模拟领域，用于优化模型参数、预测复杂现象（如恒星形成中的湍流效应）或处理大规模数据。例如，使用神经网络学习恒星演化中的关键规律，提高模拟效率；通过监督学习训练模型识别恒星光谱中的特征，辅助参数反演。
不同类型的恒星模拟相互补充，基于物理定律的模拟提供基础机制，基于演化的模拟连接生命历程，基于光谱的分析连接观测与理论，基于动力学的模拟连接环境与个体，基于机器学习的模拟提升效率和精度，共同推动恒星物理研究的进步。
