skew-spectra：针对任意自旋 $s$ 的推广
计算机视觉与模式识别
2025-12-01 v1
摘要
Skew-spectra 通过对平方后的图并寻找其与原图的功率谱，从而提取非高斯信息，使我们能够利用功率谱的大部分基础设施，避免估计三点统计的复杂性。本文提出将 skew-spectra 首次推广至任意自旋 场，以高效地从像素数据集（如宇宙弱引力或 CMB 极化）中提取非高斯信息。我们将该形式用于大尺度结构中的弱引力，并讨论了构建 skew-spectra 的不同方式，同时避免了与质量映射相关的问题。我们提供这些新统计量在 CDM 和变动宇宙参数下的图示。
引用
@article{arxiv.2511.22595,
title = {AnoRefiner: Anomaly-Aware Group-Wise Refinement for Zero-Shot Industrial Anomaly Detection},
author = {Dayou Huang and Feng Xue and Xurui Li and Yu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22595},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 10 figures