모델을 만드는 조건에서는 거의 완벽하겠지요.

그러나, 모델은 모델일뿐...

큰 모델을 수치해석으로 풀어가는 방식인데 한번의 해석으로 실험과 완벽히 일치하게 맞출 수는 없는것 같습니다. 실험에 사용되는 조건들이 해석에 정확하게 표현되어야 하는 점도 분명히 존재하죠. 여러번 시도하고 코릴레이션 과정을 거치면 실험과 일치하게 일정 오차율 이내로 맞출 수 있습니다. 실제로 저희 회사에서도 그렇게 사용하고있구요.

실험하고 맞추는게 수치해석이 아니고요. 실험 이전에 물리현상의 방정식의 근사해를 계산해서 분포의 경향성을 파악하는것에 목적이 있습니다. 물리 방정식 자체가 가정들을 포함하고 있기 때문에 같게 나올수가 없죠. 방정식의 가정과 유사한 조건을 가질수록 비슷한 결과가 나오고요. 적당한 오차범위내에서 경향성이 실물과 유사하면 바른 계산결과로 간주하고 더 신경 안씁니다.

정확하게 나오는 경우 없고,  차이를 좁혀 가는 거에요.
왜냐하면 현실 세계를  모델링 하기가 어렵기 때문에  단축/축약을 많이 해서모델링하게 되고  해석을 시도하게 됩니다. 그리고 방정식을 풀 때에도  수렴된다는 보장이 없고요. 그러니 점점 현실성이 감소하는 거지요.

시뮬레이션 하는 사람들을 현업에선 약장수라고도 합니다.
또 약팔러 왔냐고 문전박대.. ㅎㅎ