网格化算法可以以多种方式放置三角形和四面体的顶点，但它们通常本质上是建设性的（即引入新顶点，现有顶点留在原处）。令人失望的是，这会导致生成的网格不适用于数值计算。网格平滑，至少在 gmsh 的情况下，本质上是一个后处理步骤，它采用现有网格并迭代地变形顶点的位置（但不是连通性），使得坐标更好地满足椭圆 PDE 的数值离散化，有效地在有限区域内分散各向异性的跳跃，减少网格质量的极值。有关更多详细信息，请参见此处的示例一位 GMSH 作者关于椭圆网格的演讲。这是更广泛的一类问题的一部分，称为移动网格偏微分方程 (MMPDES)。

由于该算法是迭代的，因此您希望它收敛到一个固定状态，以获得给定的网格分辨率。到达那里需要多少步骤取决于原始网格和您应用的其他约束。