改进星系巡天的 Fisher 矩阵预测：窗函数、红移 bin 交叉相关及 bin 红移不确定性
宇宙学与河外天体物理
2017-06-28 v3
摘要
Fisher 矩阵是一种广泛用于预测未来实验性能并近似大数据集似然性的工具。大多数针对星系团集研究中宇宙学参数的预测都依赖于 Fisher 矩阵方法，用于 DES、Euclid 或 SKA 等大型实验。在此，我们通过考虑三种效应改进了标准方法：有限窗函数、红移 bin 之间的相关性以及 bin 红移的不确定性。前两种效应仅在无限巡天的极限下可忽略不计。相反，第三种效应在 bin 无限小的情况下可忽略不计。本文展示了如何考虑这些效应，以及它们对 Euclid 类型实验预测的影响。本文的主要结果是，加窗和 bin 交叉相关会导致预测误差发生显著变化，对于大多数宇宙学参数而言，变化幅度约为 10-30%，而对于小于 左右的 bin，红移 bin 不确定性可以忽略不计。
引用
@article{arxiv.1608.00458,
title = {Improving Fisher matrix forecasts for galaxy surveys: window function, bin cross-correlation, and bin redshift uncertainty},
author = {Alberto Bailoni and Alessio Spurio Mancini and Luca Amendola},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.00458},
year = {2017}
}
备注
Accepted for publication in MNRAS