超越两点统计：将最小生成树用作宇宙学工具

宇宙大尺度结构的宇宙学研究一直依赖两点统计，未能充分利用宇宙网丰富的信息。本文展示如何通过最小生成树（MST）捕获部分宇宙网信息，并首次在模拟中用它来估计宇宙学参数。暗物质离散示踪体（如星系、N 体粒子或晕）被用作节点，构建唯一追踪骨架结构的图——MST。我们使用来自一组 COLA 模拟（箱长 $250\ h^{-1}{\rm Mpc}$）的晕，改变标量涨落振幅 $\left(A_{\rm s}\right)$、物质密度 $\left(\Omega_{\rm m}\right)$ 和中微子质量 $\left(\sum m_{\nu}\right)$，研究 MST 对宇宙学参数的依赖。功率谱 $P$ 与双谱 $B$ 在波数 $0.125$ 至 $0.5$ $h{\rm Mpc}^{-1}$ 间测量，同时对 MST 施加约 $\sim12.6$ $h^{-1}{\rm Mpc}$ 的下截断。各方法单独的约束相当接近，但联合后相对于 $P$（或 $P+B$）在 $\Omega_{\rm m}$ 上得到改善的 $1\sigma$ 约束约 $17\%$（约 $12\%$），在 $A_{\rm s}$ 上约 $12\%$（约 $10\%$），表明 MST 提供了额外信息。MST 可应用于当前与未来光谱巡天（BOSS、DESI、Euclid、PSF、WFIRST 和 4MOST）的 3D 数据，以及测光巡天（DES 和 LSST）的层析壳层，以约束参数和/或检验系统误差。