欧拉 BAO 重建与 N 点统计
宇宙学与河外天体物理
2015-12-24 v2
摘要
随着星系巡天开始以亚百分点精度测量重子声学振荡 (BAO) 在大尺度结构上的印记，减少非线性成团污染的重建技术变得日益重要。通过反演非线性连续性方程，我们提出了一种欧拉生长位移重建算法，该算法不需要像标准拉格朗日 BAO 重建算法那样移动任何物体。在实空间纯暗物质模拟中，该算法获得了标准重建 95% 的 BAO 信噪比。重建后的功率谱是通过在重建前的功率谱上加上特定的简单 3 点和 4 点统计量得到的，这使得通过重建过程将来自高阶统计量的额外 BAO 信息包含在功率谱中变得非常透明。两种算法的重建密度的解析模型在二阶上是一致的。基于类似的建模工作，我们引入了四种额外的重建算法并讨论了它们的性能。
引用
@article{arxiv.1508.06972,
title = {Eulerian BAO Reconstructions and N-Point Statistics},
author = {Marcel Schmittfull and Yu Feng and Florian Beutler and Blake Sherwin and Man Yat Chu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.06972},
year = {2015}
}
备注
20+10 pages, 12 figures, included minor improvements to match version accepted for publication