笛卡尔表和结构化表

尽可能将表组织为“笛卡尔”表，或者至少组织为“结构化”表。这些表的搜索速度比“非结构化”表更快。

在笛卡尔表中，独立变量的输入项间距相等。在结构化表中，间距可预测，但不均匀。对于表 (T)、表 (T,P) 和表（反应时间）表，在只读表格式属性中报告表组织。

当 STAR-CCM+ 读取表时，首先会对每个维度中的数据点进行排序，然后计算间距。例如，在 2D 表中，假设第一个维度有 Nx 个点，第二个维度有 Ny 个点。如果指定点的总数为 Nx*Ny 且每个维度中的间距均匀，则表将标记为笛卡尔。如果间距不均匀，则标记为结构化。如果总点数与 Nx*Ny 不匹配，则标记为非结构化。（请注意，即使间距不均匀，但总点数与 Nx*Ny 不匹配，表将标记为非结构化，因为这种情况表示 Nx*Ny 网格中缺少某些点。）

例如：

1D 笛卡尔

此表是 1D 笛卡尔表，因为样本点间距相等。1D 表只能是笛卡尔或结构化表，而不能是非结构化表。

2D 笛卡尔

此表是 2D 笛卡尔表，因为点沿独立变量均匀分布。

2D 结构化

此表是 2D 结构化表，因为尽管间距不均匀，但点位于结构化网格上。

2D 非结构化

此表是 2D 非结构化表，因为点沿独立变量均匀分布。

这些类别也适用于更高维度的表。如果独立点位于 N 维结构化网格上，则是结构化表或（如果间距均匀）笛卡尔表。如果点在 N 维空间中不均匀分布，则是非结构化表。