星系成团中红移空间畸变的迭代去除

星系成团的观测是在红移空间中进行的，这导致底层星系各向同性分布的畸变。这些红移空间畸变（RSD）不仅削弱了物质密度场的重要特征（如重子声学振荡（BAO）峰值），也对观测探针的理论建模提出了挑战。本文引入一种迭代非线性重构算法，从星系成团测量中去除 RSD 效应，并利用模拟星系目录评估其性能。发现新方法能够在尺度 $s\gtrsim20\Mpch$ 上以 $\sim1\%$ 的精度恢复实空间星系关联函数，并将四极矩精确恢复为 $0$。它还改进了初始密度场的重构，有助于准确锁定 BAO 峰值。作为重构过程的一部分，提出一种“内部标定”方案以确定宇宙学参数的值，并讨论了打破参数简并的可能性。RSD 重构提供了一种潜在途径，可同时提取宇宙学参数、初始密度场、实空间星系位置以及大尺度本动速度场（真实宇宙的），使其成为星系成团分析中标量微扰方法的替代方案，避开了 RSD 建模的需要。