模拟出错可能是由多种原因导致的，以下是一些建议来帮助您解决问题：
1. 检查模型假设：确保您的模型基于合理的假设和参数。例如，如果您的模型需要考虑温度变化，但您没有输入温度数据，那么模拟结果可能会出现错误。
2. 数据质量问题：检查您的输入数据是否准确、完整和一致。数据中的异常值、缺失值或不一致可能会影响模拟结果。
3. 代码问题：检查您的代码是否存在语法错误或逻辑错误。使用调试工具（如Python的pdb）可以帮助您找到潜在的问题。
4. 软件兼容性：确保您使用的软件和库是最新的，并与您的操作系统兼容。有时候，使用过时的软件可能会导致模拟出错。
5. 计算资源限制：模拟可能需要大量的计算资源，如内存、CPU或GPU。检查您的计算机是否具有足够的资源来完成模拟任务。
6. 模型复杂度：过于复杂的模型可能会导致模拟出错。尝试简化模型，或者使用更高效的算法来提高模拟的准确性。
7. 初始条件：确保您的模拟初始条件合理且与实际情况相符。不正确的初始条件可能导致模拟结果出现偏差。
8. 输出结果处理：检查您在处理模拟结果时是否出现了错误。例如，如果您将模拟结果转换为不同的单位，但没有正确地调整数值范围，那么结果可能会出现错误。
9. 与其他研究结果进行比较：将您的模拟结果与其他研究进行比较，以检查是否存在明显的差异。这可以帮助您发现潜在的问题并改进您的模型。
10. 寻求专业帮助：如果您仍然无法解决模拟出错的问题，可以寻求专业人士的帮助。他们可能能提供有关如何改进您的模型和方法的建议。