测试和仿真所表示的是两个完全不同的概念，前者是直接通过实验测试来获取数据，后者是通过计算机模拟来获得数据，所以它们得到的结果肯定是不同的。而这里面的差异源于仿真模型的精度问题。因为模型不可能完全还原现实世界的复杂性，存在必然的精度误差。这种误差会导致仿真结果与实验结果不同，从而造成测试和仿真数据之间的差异。
另外，模型的建立也需要一定的专业技能，如果建立的精度不足，也很可能引起仿真结果与实验结果的差异。
测试数据的采集方式是通过直接实验获得，可以尽可能地还原实验环境，得到准确的数据。而仿真数据则是通过计算机模拟获得的，无法完全还原实验环境，所以存在着数据上的差异性。例如，在真实实验中可能出现一些意外的情况，而在仿真中无法还原这些情况，因而有可能导致仿真结果与实验结果不同，从而总结出的统计数据也就不同了。
此外，测试时采集的数据是基于现实环境中的物理变化，而仿真数据则是以模型形式提供的，其输入和输出也是以数字形式呈现的，因此在进行数据对比时需要进行数字化转换，这也会导致测试和仿真数据存在一定差异。
测试和仿真数据都有自己的应用场景，但是这些场景是不同的。测试数据主要用于评估产品的可靠性、精度、性能等重要指标，而仿真数据主要用于验证设计、优化参数、降低成本等方面。因为两种方法的应用场景差异，所以在得到数据方面也必然存在一定的差异。
比如，测试结果可能更接近实际场景的应用情况，而仿真结果则可能更适合在模拟场景下进行分析和优化。此时，测试数据与仿真数据的差异是不可避免的，它们的差异不代表一个更优或更劣，而只是源于各自应用场景的不同，需要根据实际需求进行选择。
测试和仿真的试验执行也存在一定差异，这可能影响两者所得到的数据。例如，在实验环境下可能出现测量设备的异常，导致测量数据失真，而在仿真中则不存在这样的问题。反之，在仿真中可能会出现因为模型精度问题与实际情况不符的情况，这在测试中是无法存在的。
此外，测试和仿真的试验执行还会受到实验者的个人差异影响。在实验中，不同人员的经验、技能和态度也可能影响测试结果的准确性，而在仿真中则不会存在这种问题。
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