来自 BOSS CMASS 星系样本 Minkowski 泛函的宇宙学约束

我们首次为大尺度结构的 Minkowski 泛函开发了一个基于模拟的模型，该模型使我们能够提取 MFs 中可用的全部信息（包括高斯和非高斯部分），并将其应用于 BOSS DR12 CMASS 星系样本。我们的模型基于使用晕占据分布框架从 \textsc{Abacus}\textsc{Summit} 模拟构建的高保真模拟星系目录，这些目录包含红移空间畸变和 Alcock-Paczynski 畸变，结合了巡天真实性（包括巡天几何形状和排除掩模），并考虑了角向加径向选择效应。MFs 对宇宙学和 HOD 参数的依赖性通过由不同宇宙学和 HOD 参数的星系模拟训练的神经网络模拟器来捕捉。为了基准测试 MFs 的约束能力，我们还使用相同的流程训练了星系两点相关函数 (2PCF) 的模拟器。在通过对内部和外部模拟（包括晕-星系连接的非 HOD 前向模型）成功进行参数恢复测试验证了我们的方法之后，我们将前向模型应用于分析红移范围 $0.45<z<0.58$ 内的 CMASS 数据。我们发现 MFs 对宇宙学参数提供了比 2PCF 更强的约束。两者的结合给出 $\omega_{\rm cdm}=0.1172^{+0.0020}_{-0.0023}$，$\sigma_8=0.783\pm 0.026$，以及 $n_s=0.966^{+0.019}_{-0.015}$，这比仅使用 2PCF 分别收紧了 2.0、1.9 和 1.6 倍。导出的约束 $f\sigma_8=0.453 \pm 0.016$ 与 2PCF 相比也改善了 1.9 倍，并且与 Planck 2018 预测以及文献中一系列研究的其他结果吻合良好。