处理前景与目标污染源的贝叶斯功率谱推断
宇宙学与河外天体物理
2017-10-11 v1
摘要
本工作提出了一种联合且自洽的贝叶斯处理方法，用于在从星系红移巡天推断宇宙学功率谱和三维密度场时处理各种前景和目标污染源。这是通过在先前提出的用于贝叶斯大尺度结构分析的 ARES 框架中，为前景和目标污染模板的未知系数引入额外的分块采样程序来实现的。因此，该方法能够联合且完全自洽地推断三维密度场、宇宙学功率谱、光度依赖的星系偏袒、各星系分布的噪声水平以及一组先验指定的前景模板的系数。此外，这种全贝叶斯方法能够对所有推断量之间的相关不确定性进行详细量化，并正确地对观测系统效应进行边缘化处理。我们通过将方法应用于受恒星污染和尘埃消光影响的真实模拟星系观测，展示了该方法在获得功率谱无偏估计方面的有效性和效率。在同时考虑星系偏袒和未知噪声水平的情况下，我们的方法能够从深度星系巡天中可靠且稳健地推断三维密度场和相应的宇宙学功率谱。此外，我们的方法正确考虑了前景模板未知系数与功率谱振幅之间的联合及相关不确定性，这一效应在傅里叶空间的大范围内可产生高达 10% 的相关和反相关。
引用
@article{arxiv.1706.08971,
title = {Bayesian power-spectrum inference with foreground and target contamination treatment},
author = {Jens Jasche and Guilhem Lavaux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.08971},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 11 figures