基于层析弱透镜峰值丰度的宇宙学研究和照片红移误差的影响

弱透镜峰值丰度分析已应用于不同巡天中，并被证明是一种强有力的统计量，可提取对宇宙剪切两点相关研究的互补宇宙学信息。未来具有高星系数密度的大巡天使得层析峰值分析成为可能。聚焦于高峰值，我们定量研究了层析红移分箱如何增强宇宙学收益。我们还详细研究了由于测光红移（photo-z）误差导致的宇宙学信息退化。我们表明，对于星系数密度 $\sim40\,{\rm arcmin^{-2}}$、中位红移 $\sim1$、巡天面积 $\sim15000\,{\rm deg^{2}}$ 的巡天，在 photo-z 误差为零的理想情形下，4 箱层析峰值分析相比二维峰值分析可将 $(\Omega_{{\rm m}},\sigma_{8})$ 的误差轮廓缩小 5 倍。更多红移箱几乎不能带来明显更好的约束。这里的 photo-z 误差模型由 $z_{{\rm bias}}$ 和 $\sigma_{{\rm ph}}$ 参数化，并取 fiducial 值 $z_{{\rm bias}}=0.003$ 和 $\sigma_{{\rm ph}}=0.02$。我们发现使用层析峰值分析可在约束宇宙学参数的同时约束 photo-z 误差。对于 4 箱分析，在不假设先验的情况下，我们可以得到 $\sigma(z_{{\rm bias}})/z_{{\rm bias}}\sim10\%$ 和 $\sigma(\sigma_{{\rm ph}})/\sigma_{{\rm ph}}\sim5\%$。相应地，与 photo-z 参数零不确定度相比，$\Omega_{{\rm m}}$ 和 $\sigma_{8}$ 的宇宙学约束分别退化了约 2.2 倍和约 1.8 倍。我们发现 $z_{{\rm bias}}$ 的不确定性比 $\sigma_{{\rm ph}}$ 的不确定性在退化宇宙学约束方面起着更显著的作用。