密度场的三维重建：弱引力透镜层析成像的奇异值分解方法

我们提出了一种从引力透镜剪切数据构建三维质量分布图的新方法。我们在广义最小二乘估计的框架下，利用奇异值截断技术求解透镜反演问题，无需对信号的统计性质做先验假设。这一奇异值框架允许对不同滤波方法进行定量比较：我们将我们的方法与先前探索的维纳滤波方法进行了评估。我们的方法在透镜重建中实现了接近最优的角分辨率，并能稳健地分离团块尺度的暗晕。其质量重建速度比维纳滤波方法快2-3个数量级；特别地，我们估计，在全天范围内实现角分分辨率的重建可在数小时内完成。然而，我们发现线性、非参数化重建在红移方向上的分辨率存在根本性限制。