†メッシュ生成の手法を系統図で書くと次のようになります。複雑形状、自動メッシュ、粗密の付けやすさ等の利点があり、実用的によく利用される手法です。Problemの解決等、研究は続けられています。†テトラによる分割はかなりの程度、自動化が進んでいると言われますが、実は、非常に簡単な形状でも四面体分割が不可能なことが知られています。分割不可能な例として有名なものにショーンハルト多面体があります。これは三角柱の上面をわずかにひねることで作られる多面体ですが、側面の対角線が常にこの多面体領域からはみ出すので四面体分割は不可能です。これを四面体分割するためには、内部に新たに頂点を発生させ、その頂点を使う必要があります。高解像度が必要な部分は細かいメッシュで離散化し、全体は粗いメッシュで離散化を行うことにより、計算量やメモリ量を節約しつつ高解像度な計算結果を得るための手法です。機会学習の発展にともない、将来的には、メッシュ生成も人口知能が担っていくかもしれません。Gradient)などの、深層強化学習アルゴリズムで、メッシュ編集の自動化が行われる可能性があります。Universeなどの強化学習用の環境が整備されつつあり、研究が進むでしょう。