五年WMAP数据中白噪声水平的贝叶斯分析

我们发展了一种新的贝叶斯方法，用于估计CMB天空图中的白噪声水平，并将该算法应用于五年WMAP数据。我们假设噪声RMS的幅度相对于预先指定的噪声水平由一个常数值alpha缩放。然后，我们推导出相应的条件密度P(alpha | s, Cl, d)，并将其整合到通用的CMB Gibbs采样器中。我们首先通过分析模拟数据集来验证代码，然后将该框架应用于WMAP数据。对于前景减除后的五年WMAP天空图以及五年数据发布中最初提供的标称噪声水平，我们发现后验均值通常在alpha=1.005 ± 0.001到alpha=1.010 ± 0.001之间，具体取决于差分组件，表明这些图的噪声水平被低估了0.5-1.0%。未校正的WMAP天空图未观察到同样的问题。在本信的预印本版本出现在astro-ph上之后，WMAP团队已更正了其网页上呈现的值，指出最初提供的值实际上是三年数据发布的估计值，而非五年估计值。然而，在他们内部的五年分析中使用了正确的噪声值，因此该错误并未损害任何宇宙学结果。因此，我们的方法在实践中已被证明既实用又准确。