Sethian（1996）介绍的快速行进算法是一种数值算法，能够捕捉Eikonal方程| grad（D）|=P的粘性解。水平集{x\F（x）=t}可以被视为以速度P（x）前进的锋面。
结果函数D是距离函数，如果速度P为常数，则可将其视为到一组起点的距离函数。
快速行进与Dijkstra算法非常相似，Dijkstra算法在图上寻找最短路径。使用距离函数D的梯度下降，可以在各种设置下提取最短路径（测地线）的良好近似值（P常数的欧几里德和P变化的加权黎曼流形）。
关于快速行进算法的主要参考资料是这本书
水平集方法和快速推进方法计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中不断发展的接口
J.A.Sethian，剑桥大学出版社，1999年
剑桥应用和计算数学专著
有关3D中的快速行进以及一些应用程序的详细回顾，请参见
三维图像中最小路径的快速提取及其在虚拟内窥镜中的应用。
德尚和科恩。
2000年9月。出现在医学图像分析中。
函数“perform_fast_marching_2d”、“perform_fast_marching_3d”和“perform_fast_marching_mesh”从一组起点计算距离函数。要提取这些起点和终点之间的测地线，可以使用“extract_path_2d”和“extract_path_3d”。
主要计算是在MEX文件中完成的，因此它非常快（使用C++堆结构）。给出了Windows的预编译版本（.dll）。
引用为
加布里埃尔·佩尔（2021年）。快进(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/6110-toolbox-fast-marching)，MATLAB中央文件交换。恢复.
