给一座城市做交通“数字分身”，让它准确复现几轮限行实验，是否就能相信它对新政策的预测？未必。Dadgostari 和 Nazemi 研究的数字孪生（用数据校准、模拟现实系统的计算模型）带有反馈：道路流量影响调度，调度又改变流量。此时要预测的不是一次变化，而是循环最终稳定下来的均衡状态。
论文最值得注意的是一个不可能性结果：对任何有限的实验设计，都可能构造出两个系统，让它们在所有已做实验中给出相同结果，却对目标反事实——“如果换一种措施，会怎样”——给出不同答案。换句话说，通过测试不自动等于因果预测可信；验证还必须依赖对系统结构、均衡选择方式和干预设计的额外假设。
作者还指出，只对上均值和协方差，也不足以验证涉及完整结果分布的问题。系统迁移到新地区或新制度后，若关键机制改变，原模型也不能直接照搬。论文给出了直接复用、混合重建和只能划定答案范围的条件，但数值示例仅用于说明理论，并不证明普遍的实际效果。