莱曼α森林有效场论的解析压缩

莱曼α森林的一维流量功率谱（$P_{\mathrm{1D}}$）为探测小尺度（k\approx1-10~\text{h~$Mpc$^{-1}}）上的结构形成提供了极高分辨率的探针。这些尺度携带着有质量中微子、温暗物质以及原初功率谱谱指数运行的印记。有效场论（EFT）是一种有前景的微扰方法，可以系统且高效地描述莱曼α森林，但其在应用于$P_{\mathrm{1D}}$时面临挑战，因为许多EFT参数在沿视线方向投影时会变得简并。此外，这种投影会从小尺度模式的积分中产生新的随机项。在这项工作中，我们通过使用Fisher矩阵形式压缩EFT模型空间并线性化得到的压缩方向来解决这些问题，从而实现解析模板边缘化，并显著降低似然评估的计算成本。我们使用流体动力学模拟获得EFT参数的基线估计，并使用DESI DR1的$P_{\mathrm{1D}}$测量值推导压缩方向。然后，我们使用这些压缩方向对偏离基线的偏差进行边缘化，并预测我们形式体系的约束能力。我们发现，即使在每个数据红移bin需要自己的一套EFT参数的保守场景下，宇宙学约束也会在线性偏置、两个一维主导阶随机项以及剩余EFT模板的三个主成分组合处饱和。在这种情况下，我们预测的线性物质功率谱在枢轴尺度（$k_p=0.7~\text{Mpc}^{-1}$）上的振幅（$\Delta^2_p$）和对数斜率（$n_p$）的精度分别为10%和2.0%，这与包含观测数据系统误差的基于模拟器（emulator）的分析结果相似。