一种用于天文数据推断的盲化方案

本文提出了一种从天文数据推断物理定律的联合盲化与去盲化策略。该策略允许最多三个盲化阶段：数据可被盲化，理论物理计算可被盲化，以及——在假设数据服从高斯分布的情况下——协方差矩阵可被盲化。我们发现协方差盲化尤为有效，因为它使盲化者能够近乎精确地确定盲化后验分布将在何处达到峰值。据此，我们提出了一种算法，通过在协方差矩阵中隐藏无法追溯的偏差，使后验分布在预定方向上发生偏移。相关的去盲化表现为一个数值上轻量的后处理步骤，即将盲化后验分布与去盲化权重相乘。我们以 KiDS-450 的宇宙剪切为例说明了该盲化策略，并表明尽管没有直接证据表明 KiDS-450 协方差矩阵存在偏差，但与 Planck 之间著名的宇宙剪切张力很可能由最高红移处 $\xi_-$ 与所有较低红移之间相关性的错误刻画所诱发。该盲化算法说明了在天文推断中准确不确定性评估日益重要，否则会通过偏差发生非自愿盲化。