从星系形成推断原始非高斯性偏差 $b_{\phi}$ 的信息性先验

约束通过其在星系聚类中所致的尺度依赖迹象对原始非高斯性的限制，需要知道 $b_{\phi}$ 偏差参数，而该参数在主导项恰好与 $f^{\rm{loc}}_{\rm{NL}}$ 完全退化。为打破这种退化，现有分析采用基于普遍质量函数假设的关系 $\left(b_{\phi} = 2\delta_c\left(b_1 - 1\right)\right)$。该关系已知在物理上合理的星系选择下会失效，引入 $f^{\rm{loc}}_{\rm{NL}}$ 推断中与假设的 $b_{\phi}$ 先验直接成比例的系统误差。我们提出了构建基于观测条件的 $b_{\phi}$ 先验框架，通过对星系形成不确定性进行边际化。我们使用 CAMELS-SAM 模拟套件， augmented by separate Universe 模拟，测量星系形成可观测量，如星质量函数（SMF）和星系-暗物质质量关系（SHMR），以及 $b_{\phi}$ 跨越星系形成参数的范围。基于这些测量，我们构建 $b_{\phi}$ 在观测条件下的分布，并选择我们的星系样本以类似于 DESI 发射线星系（ELG）样本。对 SMF 或 SHMR 进行条件化可将 $\sigma_{b_{\phi}}$ 从 $0.69$ 降至 $0.08$ 和 $0.02$，分别实现 $88\%$ 和 $97\%$ 的降低——在对观测数据直接进行条件化时结果一致。尽管由于已知 SC-SAM 在高质量 halo 中的差异导致星系形成后验发生显著偏移，但结果 $b_{\phi}$ 分布在所有可观测量下保持一致。我们发现 SMF 和 SHMR 具备足够的约束力，以降低 $b_{\phi}$ 中与 $f^{\rm{loc}}_{\rm{NL}}$ 推断相关的星系形成不确定性——这对于下一代光谱观测 survey 而言是关键。