AliCPT-1 前景清理策略的预测

我们报告了阿里宇宙微波背景偏振望远镜（AliCPT-1）实验中使用的几种独立前景清理流程的测试结果。AliCPT-1 是位于北半球的高海拔宇宙微波背景（CMB）成像仪，拥有数千个探测器，致力于搜寻原初 CMB 偏振 $B$ 模信号。基于来自 4 个探测器模块和单个观测季的模拟数据（我们称之为数据挑战 1，DC1），我们采用不同且独立的流程来检验前景参数估计和原初 $B$ 模探测的稳健性与有效性。流程中使用的前景清理策略包括参数化方法模板拟合（TF）以及非参数化方法约束内部线性组合（cILC）、解析盲分离（ABS）和广义最小二乘法（GLS）。我们通过改变模拟图中的污染成分，并针对各种测试改变前景模型和天空区域，检验了每个流程中可能的前景残留对 CMB 张标比（$r$）估计的影响。根据模拟输入值 $r_{\rm true}=0.023$ 的 DC1 数据，TF/ABS/cILC/GLS 流程中的前景残留污染水平完全在相应的 $2\sigma$ 统计误差范围内。此外，通过利用张力估计量（该估计量通过量化不同 $r$ 测量值之间的差异，有助于识别原初 $B$ 模信号探测中显著的前景残留污染），我们得出结论：少量前景残留的存在不会导致 $r$ 的估计出现任何显著的不一致性。