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.
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.
