仿真或译作模拟（英语：Simulation），泛指基于实验或训练为目的，将原本的系统、事务或流程，建立一个模型以表征其关键特性(key characteristics)或者行为/功能，予以系统化与公式化，以便进行可对关键特征做出模拟。

仿真方法的一个突出优点是能够解决用解析方法难以解决的十分复杂的问题。有些问题不仅难以求解，甚至难以建立数学模型，当然也就无法得到分析解。仿真可以用于动态过程。可以通过反复试验(Trial－and－error)求优。与实体试验相比，仿真的费用是比较低的，而且可以在较短的时间内得到结果。

仿真方法是建立系统的数学模型并将它转换为适合在计算机上编程的仿真模型，然后对模型进行仿真试验的方法。由于连续系统和离散事件系统的数学模型有很大差别，所以仿真方法基本上分为两大类：连续系统仿真方法和离散事件系统仿真方法。

连续系统的数学模型一般是用微分方程来描述的，模型中的变量随时间连续变化。根据仿真时所采用的计算机不同，可分为模拟仿真法、数字仿真法和混合仿真法三类。①模拟仿真法：采用模拟计算机对连续系统进行仿真的方法，主要包括建立模拟电路图，确定仿真的幅度比例尺和时间比例尺，并根据这些比例尺修改仿真模型中的参数。②数字仿真法：采用数字计算机对连续系统进行仿真的方法，主要是将连续系统的数学模型转换为适合在数字计算机上处理的递推计算形式。③混合仿真法：采用混合计算机对连续系统进行仿真的方法，还包括采用混合模拟计算机的仿真方法。除上述仿真方法的内容外，还需要解决仿真任务的分配、采样周期的选择和误差的补偿等特殊问题。

离散事件系统的状态只在离散时刻发生变化，通常用“离散事件”这一术语来表示这样的变化。离散事件系统中的实体依其在系统中存在的时间特性可分为临时实体（或称顾客）和永久实体（或称服务台）。临时实体的到达和永久实体为临时实体服务完毕，都构成离散事件。描述这类系统的数学模型一般不是一组数学表达式，而是一幅表示数量关系和逻辑关系的流程图，可分为三部分：到达模型，服务模型和排队模型。前两者一般用一组不同概率分布的随机数来描述，而包括排队模型在内的系统活动则由一个运行程序来描述。对这类系统，主要使用数字计算机进行仿真。仿真方法解决的问题是：产生不同概率分布的随机数和设计描述系统活动的程序。

还有一些用于仿真的特殊方法，如蒙特卡罗法。仿真方法还包括进行仿真实验的方法，主要是指：为了对系统作深入的分析和综合研究，在计算机上对仿真模型进行多次运行仿真，包括交叉效应、迭代寻优和统计实验等。