重新网格化是计算机图形学与计算机辅助设计中的一个基础问题。为了控制输入与输出形状之间的相似性，它们之间的逼近误差被显式地控制。除了逼近误差有界的约束外，还期望更低的网格复杂度和更高的网格质量。但是，这些约束是相互矛盾的，需要插入更多的点来控制误差，而低复杂度要求点数尽量少。本报告将讨论满足这三个约束的重新网格化算法，并应用到三个问题中：相容性网格生成、高阶网格生成、模板三角化。