シンプレクスノイズは、パーリンノイズなどの他のタイプのノイズアルゴリズムよりも滑らかで自然なノイズを生成することで知られています。また、計算速度が速いため、リアルタイム・アプリケーションにより効率的です。さらに、シンプレックス・ノイズは、等方性（すべての方向で同じ統計量）や隣接する点間の相関の低さなど、より優れた数学的特性を持つため、アーチファクトが目立ちにくく、より自然なテクスチャになります。全体として、シンプレックスノイズは以前のノイズアルゴリズムよりも大きく進歩したと考えられており、コンピュータグラフィックス、シミュレーション、プロシージャルコンテンツ生成などで広く使われています。
Simplex noise is known for producing smoother and more natural-looking noise than other types of noise algorithms, such as Perlin noise. It is also faster to compute, making it more efficient for real-time applications. Additionally, simplex noise has better mathematical properties, such as isotropy (same statistics in all directions) and lower correlation between neighboring points, which leads to less noticeable artifacts and more natural-looking textures. Overall, simplex noise is considered to be a significant advancement over previous noise algorithms and is widely used in computer graphics, simulations, and procedural content generation.