从 CMB 引力学中探测旋转效应
数值分析
2025-01-09 v1 数值分析
生物物理
计算物理
摘要
来自深而高分辨率极化数据的预见结果将为引力场旋转信号提供极佳估计。这对于有效去卷积、探测原始 B 极化功率及随后的张量-标量比率至关重要。本文联合讨论了极化旋转、第二阶引力场旋转以及标准梯度引力重建的估计器。所有这些方法在探测局部 EB 功率时都最为高效，具有可观的重建噪声，在该 regime 下可从去卷积中获益良多。我们讨论了若干正在进行或计划中的 CMB 实验，确定它们在引力场旋转和极化旋转方面的噪声，并讨论其测量前景。关于引力场旋转是否也会旋转极化存在争议；如果是这样的话，则在与大尺度结构追踪器的交叉相关中，很快就会以显著的置信度检测到这一效应——正如我们在本文中所展示的那样。
引用
@article{arxiv.2501.04157,
title = {Automatic partitioning for the low-rank integration of stochastic Boolean reaction networks},
author = {Lukas Einkemmer and Julian Mangott and Martina Prugger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04157},
year = {2025}
}