来自大尺度结构的原始功率谱重构的贝叶斯推理方法
摘要：使用贝叶斯推断和嵌套取样方法，我们开发了一种非参数方法来重构原初功率谱$P\_{\mathcal{R}}(k)$，从大尺度结构（LSS）数据中。通过将该方法应用于两种不同对象目录（低红移ELG和高红移QSO）的聚类模拟，并考虑两种不同的光度误差，我们研究了该方法的性能。这些对象的聚类是根据膨胀模型激发的原初功率谱的不同模板导出的：标准模型幂律，其由两个参数$A\_s$和$n\_s$来表征；局部特征模板；以及全局振荡模板。我们的重构方法涉及在$log{k,P\_{\mathcal{R}}(k)}$平面上采样$N$个节点。我们使用两种统计检验来检验原初特征的迹象：全局检验比较证据和一种新的局部检验量化功率法在幂律模型和在$N$个模型上进行边际化概率之间的假设检验的力量。该方法在所有考虑的方案中都表现良好。特别地，测试结果显示标准模型没有特征检测。该方法能够以约$2\%$的水平检测到所有考虑特征的功率谱偏差，并且无论是联合低红移还是高红移红移区间。还讨论了具有不同红移区间、光度误差、特征幅值和检测水平的其他情况。此外，我们还首次应用了斯隆数字天体测量巨型红星系第4版（SDSS LRG 04）的真实数据，发现它对于偏离原初幂律的偏好。该方法灵活，独立于模型，并适用于现有和未来的LSS目录的应用。
作者：G. Mart''inez-Somonte, A. Marcos-Caballero, E. Mart''inez-Gonz''alez
论文ID：2306.16866
分类：Cosmology and Nongalactic Astrophysics
分类简称：astro-ph.CO
提交时间：2023-06-30