其实越接近数字/逻辑的东西，越好对的上，越接近模拟的东西，越难对的上，但不是一定对不上，而是所花费的代价越高。
这一点很好理解，数字的东西一是离散的，位数有限制的，1.0就是1.0，而不是1.000000…1或者0.999999…9位数会无限下去；二是数字的东西不太受物理环境变化的限制，1就是1，不会分25度还是-40度的情况。所以更容易简化成单输入单输出的模型，或者有限个多输入多输出模型。
而模拟的东西就不一样了，所有物理量都是连续的，这是其一；其二是所有物理量都会受物理环境（电压，电流，温度，湿度等）变化而变化，关键是它们之间也会相互耦合，而且这种耦合也是非线性的，甚至不是收敛的，而是发散的，没法严格的建立模型。
通常我们不管仿纯模拟电路，还是仿模拟数字混合电路，都是在用数字系统仿真模拟系统，所以都需要离散化，离散化以后就会失真，但是第二个问题还是难以解决的，除非建立一个超级无敌大的数据库，把所有物理量之间的关系都放进去，和模拟的对象几乎一一对应起来，解决解方程过程中不收敛的问题。
其实所有模拟量都是一样的，不然为什么天气预报让人觉得这么简单的事居然要动用超级计算机，尽管如此，依旧经常让人感觉报不准。
所以，在没有需要付出极大代价来满足仿真结果准确的情况下，在工程上通常是几大法宝：简化、折中、分治。用了这几招，一般已经能解决95%的问题了，剩下的5%可以通过经验来解决。不好之处就是需要比较多的人力实验和试错。至于软件在环或者硬件在环，本质上并不是解决模拟系统仿真精确性这个问题本身，或者说这个问题本身太难解决了，所以想出了一种真软件+虚拟硬件/真硬件+虚拟软件的曲线救国的方案，或者说他们本就不是为了解决这个问题，而是主要用来提高/加速开发效率的。
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