我正在努力确定一组空间信息$M$点在$N$维空间。众所周知，在高维空间中，Delaunay 三角剖分的构建成本很高。因此，我只想找到最大的单纯形$N$维德劳内三角剖分（DT）。我将通过每次迭代在该单纯形内采样一个新点，这意味着最大的单纯形将通过迭代变得越来越小。

是否有任何想法或参考来计算 DT 中的最大单纯形？它可能不是计算 DT 后的最大单纯形。但它至少应该 (1) 逼近容差内的最大单纯形；(2) 该方法计算的最大单纯形应该随着每次迭代而变得越来越小。