Simulation模拟器是一种通过计算机技术构建虚拟环境，模拟现实世界中物理、化学、生物等过程的工具。它基于数学模型和算法，重现系统行为，为研究、测试和训练提供平台。
按应用场景划分，Simulation模拟器可分为工程仿真、生物医学仿真、金融建模、游戏引擎等类别。工程仿真用于产品设计与测试，生物医学仿真用于疾病机理研究，金融建模用于风险评估，游戏引擎则是娱乐领域的典型应用。
核心功能包括环境构建、模型建立、数据模拟与分析。环境构建需定义空间、物体属性及交互规则；模型建立基于物理定律或经验公式，如牛顿力学、流体动力学方程；数据模拟通过数值计算方法（如有限元法、蒙特卡洛方法）生成结果，分析则通过可视化、统计工具辅助决策。
在工程领域，汽车碰撞测试、航空航天飞行模拟器是常见应用。汽车碰撞测试模拟器通过模拟车辆碰撞过程，评估安全气囊、车身结构性能；航空航天飞行模拟器则帮助飞行员训练，模拟不同天气、故障场景下的飞行状态，提升操作技能与应急处理能力。
在生物医学领域，心脏手术模拟器通过三维重建患者心脏结构，模拟手术操作过程，辅助医生规划手术路径，减少术中风险。药物研发中的分子动力学模拟器，可预测药物与靶点的结合方式，加速新药筛选流程。
金融领域常用Simulation模拟器进行市场风险分析。通过历史数据拟合模型，模拟不同市场波动下的资产表现，计算VaR（风险价值）等指标，帮助金融机构制定风险控制策略。同时，期权定价模型中的蒙特卡洛模拟，能更精确计算复杂衍生品价格。
优势方面，Simulation模拟器可降低实验成本与风险。无需实际建造物理模型，避免材料损耗与安全事故；可重复运行不同参数组合，获取大量实验数据，提升研究效率。此外，虚拟环境可模拟极端或不可重复场景，如地震对建筑的影响、极端天气下的电力系统稳定性，为灾害预防提供依据。
局限性在于模型精度依赖数据与算法。若模型未准确反映现实规律，模拟结果可能偏离实际，导致决策失误。例如，金融模拟器若未充分考虑市场非理性因素，可能低估极端事件风险。此外，复杂系统（如生态系统、社会经济系统）的建模难度大，需大量计算资源与专业知识支持。
技术发展推动Simulation模拟器向多领域融合与智能化演进。多物理场耦合模拟（如热-力-电耦合）能更真实反映复杂系统交互，人工智能技术的引入（如机器学习优化模型参数、强化学习模拟智能体行为）提升模拟精度与效率。云平台的普及降低了计算门槛，使中小型企业也能使用高级模拟工具，促进应用普及。
未来趋势包括实时交互与沉浸式体验。增强现实（AR）、虚拟现实（VR）技术结合Simulation模拟器，实现沉浸式训练与体验，如飞行员在VR环境中模拟复杂飞行任务，提升训练真实感。同时，大数据与物联网数据的融合，使模拟模型更贴近实际运行状态，提升预测准确性。然而，数据隐私与模型可解释性仍是挑战，需在技术应用中平衡效率与伦理。
