準與不準，除了糾結於軟體本身，演算法，數值方法這些東西以外，其實更重要的是一個問題的複雜度。任何一套軟體，拿去做物理課本例題上面的簡單問題，都沒毛病，而且和實驗一致。但是為什麼模擬軟體能發揮的功能依舊有限?
其中一個原因是出在，應用上，我們大概率是處在資訊不足的條件下做模擬。
假設有一個函數 f(a,b,c,d,e)，你能夠在完全的條件下取得a,b,c,d,e的參數值，那麼你可以得到一個定值，然後拿這個定值去跟實驗值比較，這是文獻裡的模擬。但是現實的模擬可能是，又缺a，又缺b，然後c,d隨時間改變，唯一知道的只有自己的設計值e。
那麼我們會做的事情可能就是，簡化一下a，忽略一下b，然後平均一下c,d，嗯，結果是永遠都跑得出來，但這出來代表的是什麼意思，自己都不知道。
另一個原因是出在，設計上的未定義。
模擬作為前期評估工具，基本上都是走在產品設計完成以前，因此除了大方向以外，很多東西都是沒有定義的。而當所有細節都有定義的時候代表是箭已離弦，任何的改動都代表交期的延後，豈是你一介小小工程師所能承擔得起?
於是乎事情就變成是薛丁格的模擬了，設計完成以前，有無限多種可能，設計完成後只有一種可能，但就是非生即死，也派不上用場了。在中間有一個微妙的窗口，模擬派得上用場。或者是我只做模組，外面的東西於我如浮雲，不然進了系統肯定會遇到這種問題。
那麼? 我們到底該怎麼看待模擬這件事?
那我們就要想起一個笑話 "世界上為什麼要有經濟學家? 為了要讓氣象預報顯得準一點"。自從有了大氣科學後，關於氣象預報的揶揄從來也沒少過，但是有趣的是，大家每天出門前還是繼續看著這個掉漆的預報。
其實，不準並不影響它的價值，我們回憶一下我們怎麼解讀氣象預報的，
1. 看氣溫，今天是個25~28度的天氣，秋高氣爽，短袖配薄外套足矣
2. 看降雨機率，0~30%大概不會下雨，50%以上很容易下雨，中間部份看個人，如果會看衛星雲圖那就是管他機率多少，有很多雲就帶傘了
基本上模擬也就是這麼回事了，首先與其討論它有多準，反倒是要知道它再不準都是有限的，夏天報38C不用考慮穿羽絨衣，至於實際上差到多少度? 重要嗎? 只要能作為你決策的依據不就夠了? 降雨機率90%沒下雨，那不是很好嗎? 你需要的是如果下雨而我有帶傘不是嗎? 能作為你的風險控管依據不就夠了嗎?
所以我們能期待模擬能做到的部分，基本上就拿氣象預報來想像就差不多了(大氣科學模擬，也是模擬，而且是老前輩了)，簡單來說就是:
1. 就算有著上述的應用難題，依舊不影響他在定性上的價值
2. 以定性為基本盤，面對不那麼複雜的問題定量是有機會的
3. 搭配錨點，就算不準也能做出有意義的判斷
