- Emulation
شبیه سازی، تقلید
معنی Emulation - جستجوی لغت در جدول جو
- Emulation
شبیه سازی
- Emulation
مقدمه مفهومی درباره واژه
تقلید فناوری است که امکان اجرای نرم افزار یا استفاده از سخت افزاری را فراهم می کند که برای سیستم میزبان طراحی نشده است. این فناوری با ایجاد لایه ای از سازگاری، رفتار سیستم مقصد را شبیه سازی می کند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در اجرای نرم افزارهای قدیمی. در توسعه برای پلتفرم های مختلف. در تست نرم افزار. در حفظ میراث دیجیتال. در شبیه سازی سیستم های قدیمی.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
شبیه سازی کنسول های بازی قدیمی. اجرای نرم افزارهای مک روی ویندوز. تست اپلیکیشن های موبایل روی کامپیوتر. شبیه سازی سیستم های قدیمی برای اهداف آموزشی.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری نرم افزار، تقلید امکان اجرای کد در محیط های مختلف را فراهم می کند. در توسعه چندپلتفرمی، ابزاری ارزشمند است. در حفظ نرم افزارهای قدیمی، راه حلی حیاتی محسوب می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم تقلید به دهه 1960 بازمی گردد. در دهه 1990 با ظهور تقلیدگرهای کنسول های بازی محبوب شد. امروزه با تقلیدگرهای پیشرفته ای مانند QEMU تکامل یافته است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
تقلید نباید با شبیه سازی (Simulation) اشتباه گرفته شود. تقلید رفتار دقیق سیستم مقصد را بازتولید می کند، در حالی که شبیه سازی رفتار مشابهی را با روش های متفاوت ایجاد می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
معمولاً با زبان های سطح پایین مانند C/C++ پیاده سازی می شود. در برخی موارد از ترجمه دینامیک باینری استفاده می کند. در سطح بالا ممکن است با مفسرها یا ماشین های مجازی پیاده سازی شود.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تقلید همیشه کامل است، در حالی که ممکن است محدودیت های عملکردی داشته باشد. چالش اصلی، حفظ دقت در عین کارایی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
تقلید فناوری ارزشمندی برای حفظ سازگاری و اجرای نرم افزارها در محیط های مختلف است. درک اصول و کاربردهای آن برای توسعه دهندگان چندپلتفرمی مفید است.
تقلید فناوری است که امکان اجرای نرم افزار یا استفاده از سخت افزاری را فراهم می کند که برای سیستم میزبان طراحی نشده است. این فناوری با ایجاد لایه ای از سازگاری، رفتار سیستم مقصد را شبیه سازی می کند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در اجرای نرم افزارهای قدیمی. در توسعه برای پلتفرم های مختلف. در تست نرم افزار. در حفظ میراث دیجیتال. در شبیه سازی سیستم های قدیمی.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
شبیه سازی کنسول های بازی قدیمی. اجرای نرم افزارهای مک روی ویندوز. تست اپلیکیشن های موبایل روی کامپیوتر. شبیه سازی سیستم های قدیمی برای اهداف آموزشی.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری نرم افزار، تقلید امکان اجرای کد در محیط های مختلف را فراهم می کند. در توسعه چندپلتفرمی، ابزاری ارزشمند است. در حفظ نرم افزارهای قدیمی، راه حلی حیاتی محسوب می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم تقلید به دهه 1960 بازمی گردد. در دهه 1990 با ظهور تقلیدگرهای کنسول های بازی محبوب شد. امروزه با تقلیدگرهای پیشرفته ای مانند QEMU تکامل یافته است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
تقلید نباید با شبیه سازی (Simulation) اشتباه گرفته شود. تقلید رفتار دقیق سیستم مقصد را بازتولید می کند، در حالی که شبیه سازی رفتار مشابهی را با روش های متفاوت ایجاد می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
معمولاً با زبان های سطح پایین مانند C/C++ پیاده سازی می شود. در برخی موارد از ترجمه دینامیک باینری استفاده می کند. در سطح بالا ممکن است با مفسرها یا ماشین های مجازی پیاده سازی شود.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تقلید همیشه کامل است، در حالی که ممکن است محدودیت های عملکردی داشته باشد. چالش اصلی، حفظ دقت در عین کارایی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
تقلید فناوری ارزشمندی برای حفظ سازگاری و اجرای نرم افزارها در محیط های مختلف است. درک اصول و کاربردهای آن برای توسعه دهندگان چندپلتفرمی مفید است.
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
مقدمه مفهومی درباره واژه
مقلدها ابزارهای قدرتمندی هستند که امکان اجرای نرم افزارها یا استفاده از سخت افزارهایی را فراهم می کنند که برای سیستم میزبان طراحی نشده اند. این ابزارها با ایجاد محیطی مشابه سیستم مقصد، رفتار آن را بازتولید می کنند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه چندپلتفرمی. در تست نرم افزار. در حفظ نرم افزارهای قدیمی. در شبیه سازی سیستم های مختلف. در آموزش و تحقیقات.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
مقلدهای کنسول بازی مانند Dolphin. مقلدهای اندروید مانند BlueStacks. مقلدهای ترمینال قدیمی. مقلدهای سخت افزار شبکه. مقلدهای سیستم های قدیمی برای اهداف آموزشی.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری نرم افزار، مقلدها امکان تست و توسعه برای پلتفرم های مختلف را فراهم می کنند. در حفظ میراث دیجیتال، ابزاری حیاتی هستند. در توسعه اپلیکیشن های موبایل، بخشی اساسی از چرخه توسعه محسوب می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین مقلدها در دهه 1960 برای سازگاری بین سیستم های مختلف توسعه یافتند. در دهه 1990 با ظهور مقلدهای کنسول بازی محبوب شدند. امروزه با فناوری هایی مانند QEMU بسیار پیشرفته شده اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
مقلد نباید با ماشین مجازی (Virtual Machine) اشتباه گرفته شود. مقلد رفتار سیستم دیگری را شبیه سازی می کند، در حالی که ماشین مجازی محیطی ایزوله برای اجرای نرم افزار فراهم می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
معمولاً با زبان های سطح پایین مانند C/C++ نوشته می شوند. از تکنیک هایی مانند تفسیر دستورات یا ترجمه دینامیک باینری استفاده می کنند. برخی مقلدها از سخت افزار تخصصی نیز بهره می برند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که مقلدها همیشه دقیق هستند، در حالی که ممکن است تفاوت های رفتاری با سیستم اصلی داشته باشند. چالش اصلی، حفظ دقت در عین کارایی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مقلدها ابزارهای ارزشمندی برای توسعه دهندگان و محققان هستند. درک قابلیت ها و محدودیت های آن ها می تواند در انتخاب ابزار مناسب کمک کند.
مقلدها ابزارهای قدرتمندی هستند که امکان اجرای نرم افزارها یا استفاده از سخت افزارهایی را فراهم می کنند که برای سیستم میزبان طراحی نشده اند. این ابزارها با ایجاد محیطی مشابه سیستم مقصد، رفتار آن را بازتولید می کنند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه چندپلتفرمی. در تست نرم افزار. در حفظ نرم افزارهای قدیمی. در شبیه سازی سیستم های مختلف. در آموزش و تحقیقات.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
مقلدهای کنسول بازی مانند Dolphin. مقلدهای اندروید مانند BlueStacks. مقلدهای ترمینال قدیمی. مقلدهای سخت افزار شبکه. مقلدهای سیستم های قدیمی برای اهداف آموزشی.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری نرم افزار، مقلدها امکان تست و توسعه برای پلتفرم های مختلف را فراهم می کنند. در حفظ میراث دیجیتال، ابزاری حیاتی هستند. در توسعه اپلیکیشن های موبایل، بخشی اساسی از چرخه توسعه محسوب می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین مقلدها در دهه 1960 برای سازگاری بین سیستم های مختلف توسعه یافتند. در دهه 1990 با ظهور مقلدهای کنسول بازی محبوب شدند. امروزه با فناوری هایی مانند QEMU بسیار پیشرفته شده اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
مقلد نباید با ماشین مجازی (Virtual Machine) اشتباه گرفته شود. مقلد رفتار سیستم دیگری را شبیه سازی می کند، در حالی که ماشین مجازی محیطی ایزوله برای اجرای نرم افزار فراهم می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
معمولاً با زبان های سطح پایین مانند C/C++ نوشته می شوند. از تکنیک هایی مانند تفسیر دستورات یا ترجمه دینامیک باینری استفاده می کنند. برخی مقلدها از سخت افزار تخصصی نیز بهره می برند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که مقلدها همیشه دقیق هستند، در حالی که ممکن است تفاوت های رفتاری با سیستم اصلی داشته باشند. چالش اصلی، حفظ دقت در عین کارایی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مقلدها ابزارهای ارزشمندی برای توسعه دهندگان و محققان هستند. درک قابلیت ها و محدودیت های آن ها می تواند در انتخاب ابزار مناسب کمک کند.
مقدمه مفهومی درباره واژه
معادلات ابزارهای اساسی برای مدل سازی مسائل در علوم کامپیوتر هستند. این ساختارهای ریاضی امکان توصیف روابط پیچیده بین متغیرها و پارامترهای سیستم را فراهم می کنند و پایه بسیاری از محاسبات را تشکیل می دهند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در محاسبات علمی. در یادگیری ماشین. در گرافیک کامپیوتری. در شبیه سازی سیستم ها. در بهینه سازی الگوریتم ها.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
معادلات حرکت در بازی های کامپیوتری. فرمول های مالی در نرم افزارهای حسابداری. معادلات یادگیری عمیق در شبکه های عصبی. محاسبات فیزیکی در شبیه سازها. معادلات ماتریسی در پردازش تصویر.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های علمی، معادلات هسته اصلی هستند. در طراحی الگوریتم ها، معادلات رفتار سیستم را تعریف می کنند. در سیستم های هوش مصنوعی، معادلات مدل های یادگیری را تشکیل می دهند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
استفاده از معادلات در محاسبات به اولین روزهای کامپیوترهای دیجیتال بازمی گردد. در دهه 1950 با ظهور محاسبات علمی گسترش یافت. امروزه در کتابخانه های پیشرفته ای مانند NumPy استاندارد شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
معادله نباید با تابع اشتباه گرفته شود. معادله رابطه بین متغیرها را بیان می کند، در حالی که تابع تبدیل یک ورودی به خروجی را تعریف می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند NumPy و SymPy. در MATLAB با دستورات اختصاصی. در C++ با کتابخانه های ریاضی. در JavaScript با کتابخانه هایی مانند Math.js.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که همه معادلات قابل حل تحلیلی هستند، در حالی که بسیاری نیاز به روش های عددی دارند. چالش اصلی، پیاده سازی کارآمد معادلات پیچیده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی فرمول بندی و حل معادلات مهارتی حیاتی برای توسعه دهندگان سیستم های علمی است. درک عمیق معادلات می تواند به طراحی الگوریتم های بهینه کمک کند.
معادلات ابزارهای اساسی برای مدل سازی مسائل در علوم کامپیوتر هستند. این ساختارهای ریاضی امکان توصیف روابط پیچیده بین متغیرها و پارامترهای سیستم را فراهم می کنند و پایه بسیاری از محاسبات را تشکیل می دهند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در محاسبات علمی. در یادگیری ماشین. در گرافیک کامپیوتری. در شبیه سازی سیستم ها. در بهینه سازی الگوریتم ها.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
معادلات حرکت در بازی های کامپیوتری. فرمول های مالی در نرم افزارهای حسابداری. معادلات یادگیری عمیق در شبکه های عصبی. محاسبات فیزیکی در شبیه سازها. معادلات ماتریسی در پردازش تصویر.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های علمی، معادلات هسته اصلی هستند. در طراحی الگوریتم ها، معادلات رفتار سیستم را تعریف می کنند. در سیستم های هوش مصنوعی، معادلات مدل های یادگیری را تشکیل می دهند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
استفاده از معادلات در محاسبات به اولین روزهای کامپیوترهای دیجیتال بازمی گردد. در دهه 1950 با ظهور محاسبات علمی گسترش یافت. امروزه در کتابخانه های پیشرفته ای مانند NumPy استاندارد شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
معادله نباید با تابع اشتباه گرفته شود. معادله رابطه بین متغیرها را بیان می کند، در حالی که تابع تبدیل یک ورودی به خروجی را تعریف می کند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند NumPy و SymPy. در MATLAB با دستورات اختصاصی. در C++ با کتابخانه های ریاضی. در JavaScript با کتابخانه هایی مانند Math.js.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که همه معادلات قابل حل تحلیلی هستند، در حالی که بسیاری نیاز به روش های عددی دارند. چالش اصلی، پیاده سازی کارآمد معادلات پیچیده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی فرمول بندی و حل معادلات مهارتی حیاتی برای توسعه دهندگان سیستم های علمی است. درک عمیق معادلات می تواند به طراحی الگوریتم های بهینه کمک کند.
شبیه ساز
معادله
شبیه ساز
مقدمه مفهومی درباره واژه
شبیه سازی در فناوری اطلاعات به فرآیند ایجاد مدل های دیجیتالی از سیستم های واقعی یا فرضی اشاره دارد که امکان مطالعه، تحلیل و پیش بینی رفتار سیستم را بدون مواجهه با هزینه ها و ریسک های اجرای فیزیکی فراهم می کند. این فناوری در حوزه های مختلف از مهندسی تا پزشکی کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در مهندسی نرم افزار برای شبیه سازی محیط های اجرایی، در شبکه های کامپیوتری برای مدل سازی ترافیک شبکه، در هوش مصنوعی برای آموزش مدل ها، در رباتیک برای تست الگوریتم های کنترل و در سیستم های اقتصادی برای پیش بینی بازارها استفاده می شود. همچنین در توسعه بازی های کامپیوتری برای ایجاد محیط های مجازی کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
شبیه سازی پرواز در آموزش خلبانی، شبیه سازی شبکه های ارتباطی با نرم افزار NS-3، شبیه سازی رفتار مواد در نرم افزارهای CAD، شبیه سازی سیستم های صف در بانک ها و مراکز خدماتی، شبیه سازی فرآیندهای تولید در کارخانه های هوشمند و شبیه سازی آب و هوا برای پیش بینی شرایط جوی از نمونه های کاربردی این فناوری هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های پیچیده، شبیه سازی قبل از پیاده سازی فیزیکی به شناسایی مشکلات طراحی کمک می کند. در توسعه نرم افزار، محیط های شبیه سازی شده امکان تست واحدهای مختلف را فراهم می کنند. در اینترنت اشیا، شبیه سازی رفتار دستگاه ها قبل از استقرار واقعی انجام می شود. در محاسبات ابری، شبیه سازی بارکاری به بهینه سازی منابع کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین شبیه سازی های کامپیوتری در دهه 1940 برای پروژه های نظامی انجام شد. در دهه 1960 زبان های تخصصی شبیه سازی مانند Simula توسعه یافت. دهه 1980 شاهد پیشرفت های چشمگیر در گرافیک کامپیوتری برای شبیه سازی بود. امروزه با قدرت پردازشی بالای کامپیوترها، شبیه سازی های پیچیده تری ممکن شده اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
شبیه سازی با مدل سازی متفاوت است که بیشتر بر نمایش ساختاری سیستم تمرکز دارد. با واقعیت مجازی نیز فرق دارد که کاربر را در محیط غوطه ور می کند. با پیش بینی صرف نیز که بدون مدل سازی سیستم انجام می شود متفاوت است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های SimPy و PySim، در MATLAB با جعبه ابزار Simulink، در Java با کتابخانه DESMO-J، در C++ با کتابخانه OMNeT++، در R با بسته Simmer. همچنین نرم افزارهای تخصصی مانند ANSYS و COMSOL برای شبیه سازی های مهندسی استفاده می شوند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج این است که نتایج شبیه سازی همیشه دقیقاً مطابق واقعیت هستند. چالش اصلی در ایجاد مدل های دقیق که تمام پارامترهای واقعی را در نظر بگیرند. مشکل دیگر نیاز به منابع محاسباتی زیاد برای شبیه سازی های پیچیده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
شبیه سازی ابزاری قدرتمند برای تحلیل سیستم های پیچیده قبل از اجرای واقعی است. در مستندات فنی باید محدودیت ها و مفروضات مدل شبیه سازی مشخص شود. در آموزش مهندسی، یادگیری تکنیک های شبیه سازی ضروری است.
شبیه سازی در فناوری اطلاعات به فرآیند ایجاد مدل های دیجیتالی از سیستم های واقعی یا فرضی اشاره دارد که امکان مطالعه، تحلیل و پیش بینی رفتار سیستم را بدون مواجهه با هزینه ها و ریسک های اجرای فیزیکی فراهم می کند. این فناوری در حوزه های مختلف از مهندسی تا پزشکی کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در مهندسی نرم افزار برای شبیه سازی محیط های اجرایی، در شبکه های کامپیوتری برای مدل سازی ترافیک شبکه، در هوش مصنوعی برای آموزش مدل ها، در رباتیک برای تست الگوریتم های کنترل و در سیستم های اقتصادی برای پیش بینی بازارها استفاده می شود. همچنین در توسعه بازی های کامپیوتری برای ایجاد محیط های مجازی کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
شبیه سازی پرواز در آموزش خلبانی، شبیه سازی شبکه های ارتباطی با نرم افزار NS-3، شبیه سازی رفتار مواد در نرم افزارهای CAD، شبیه سازی سیستم های صف در بانک ها و مراکز خدماتی، شبیه سازی فرآیندهای تولید در کارخانه های هوشمند و شبیه سازی آب و هوا برای پیش بینی شرایط جوی از نمونه های کاربردی این فناوری هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های پیچیده، شبیه سازی قبل از پیاده سازی فیزیکی به شناسایی مشکلات طراحی کمک می کند. در توسعه نرم افزار، محیط های شبیه سازی شده امکان تست واحدهای مختلف را فراهم می کنند. در اینترنت اشیا، شبیه سازی رفتار دستگاه ها قبل از استقرار واقعی انجام می شود. در محاسبات ابری، شبیه سازی بارکاری به بهینه سازی منابع کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین شبیه سازی های کامپیوتری در دهه 1940 برای پروژه های نظامی انجام شد. در دهه 1960 زبان های تخصصی شبیه سازی مانند Simula توسعه یافت. دهه 1980 شاهد پیشرفت های چشمگیر در گرافیک کامپیوتری برای شبیه سازی بود. امروزه با قدرت پردازشی بالای کامپیوترها، شبیه سازی های پیچیده تری ممکن شده اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
شبیه سازی با مدل سازی متفاوت است که بیشتر بر نمایش ساختاری سیستم تمرکز دارد. با واقعیت مجازی نیز فرق دارد که کاربر را در محیط غوطه ور می کند. با پیش بینی صرف نیز که بدون مدل سازی سیستم انجام می شود متفاوت است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های SimPy و PySim، در MATLAB با جعبه ابزار Simulink، در Java با کتابخانه DESMO-J، در C++ با کتابخانه OMNeT++، در R با بسته Simmer. همچنین نرم افزارهای تخصصی مانند ANSYS و COMSOL برای شبیه سازی های مهندسی استفاده می شوند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج این است که نتایج شبیه سازی همیشه دقیقاً مطابق واقعیت هستند. چالش اصلی در ایجاد مدل های دقیق که تمام پارامترهای واقعی را در نظر بگیرند. مشکل دیگر نیاز به منابع محاسباتی زیاد برای شبیه سازی های پیچیده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
شبیه سازی ابزاری قدرتمند برای تحلیل سیستم های پیچیده قبل از اجرای واقعی است. در مستندات فنی باید محدودیت ها و مفروضات مدل شبیه سازی مشخص شود. در آموزش مهندسی، یادگیری تکنیک های شبیه سازی ضروری است.
انتشار، نشأت
آموزش، آموزش و پرورش
چاپلوسی، تحسین
شبیه سازی
انباشته بودن، تجمّع
شبیه سازی
شبیه سازی
چاپلوسی، تحسین
شبیه سازی، تقلید
شادی، سرخوشی