di mana 𝜆∅ adalah faktor relaksasi, yang untuk relaksasi baik eksplisit maupun implisit dapat diinterpretasikan sesuai dengan nilai yang ditetapkan sebagai berikut:

1. Nilai 𝜆∅<1 menghasilkan relaksasi bawah. Ini dapat memperlambat kecepatan konvergensi tetapi meningkatkan stabilitas perhitungan, yaitu, mengurangi kemungkinan divergensi atau osilasi dalam solusi.

2. Nilai 𝜆∅= 1 sesuai dengan tanpa relaksasi. Jika diterapkan, maka nilai-nilai yang diprediksi selama iterasi adalah yang digunakan pada iterasi berikutnya.

3. Nilai 𝜆∅>1 menghasilkan relaksasi atas. Kadang-kadang dapat digunakan untuk mempercepat konvergensi tetapi biasanya mengurangi stabilitas perhitungan.

Relaksasi bawah eksplisit digunakan untuk merelaksasi tekanan dalam algoritma SIMPLE, yang akan diperkenalkan dalam bab berikutnya. Selanjutnya, dalam masalah di mana properti fluida bergantung pada solusi dan diperbarui secara iteratif, relaksasi bawah eksplisit mungkin diperlukan untuk mempromosikan konvergensi. Contoh-contoh meliputi, namun tidak terbatas pada, viskositas turbulen dalam aliran turbulen, densitas dalam aliran dapat dipadatkan, dan nilai antarmuka yang dihitung menggunakan skema HR. Selain itu, dapat digunakan untuk merelaksasi individual istilah dalam persamaan konservasi seperti istilah sumber, dan dalam beberapa kasus gradien variabel solusi.