使用类玻璃分布作为参考样本改进两点关联函数估计

所有两点关联函数的估计量都基于随机目录，即一组遵循巡天选择函数、无内禀成团性的点。高精度估计需要使用大型随机目录，这意味着高昂的计算成本。我们提议用类玻璃点分布或玻璃目录替代标准随机目录，其特征是功率谱 $P(k)\propto k^4$，并且在大于平均粒子间距的尺度上比具有相同点数的泊松分布表现出显著更少的功率。我们展示了这些分布可通过迭代应用常用于重子声学振荡（BAO）研究的泽尔多维奇重构技术获得。我们提供了广泛使用的Landy-Szalay关联函数估计量的改进版本，以适应玻璃目录的使用，并将其性能与使用随机样本的结果进行比较。我们的结果表明，与使用泊松分布获得的结果相比，类玻璃样本不引入任何偏差。在大于玻璃目录平均粒子间距的尺度上，改进估计量相对于具有相同点数的标准Landy-Szalay结果显著降低了勒让德多极矩 $\xi_\ell(s)$ 的方差。达到关联函数给定精度所需的玻璃目录规模显著小于使用随机样本时。即使考虑到构建玻璃目录的少量额外成本，它们的使用也可帮助大幅降低未来巡天在配置空间成团性分析的计算成本，同时保持高精度要求。