两维 β-星系加权角相关函数以增强宇宙学约束

本研究探讨了将 β-星系分类与角相关函数分析相结合的标记加权角相关函数（MACF）的潜力，以提高宇宙学约束。我们使用 SDSS DR12 CMASS-NGC 星系和具有 Ω_m 从 0.25 到 0.40 变化的模拟目录，评估不同统计方法通过六个红移区间内平均卡方增量（Δχ²）的判别能力。该度量标准量化了每个统计方法区分不同宇宙学模型的效果。采用星系加权后，改进显著。使用由平均邻近距离（D̄_nei）加权的统计量使 Δχ² 增加约 40%~130%，而应用反平均邻近距离加权（1/D̄_nei）则产生更大的提升，使 Δχ² 相对于传统无加权角统计量提升 2~3 倍。这些增强与先前的 3D 聚类结果一致，表明 β 加权方法具有更高的灵敏性。本方法基于薄红移切片，特别适用于红移不确定性限制了 3D 分析的无红移截至调查（如 Euclid、CSST）。本研究还为将标记统计方法应用于 2D 角 clustering 提供了框架。