利用重构宇宙流场优化 kSZ 测量的匹配滤波器

我们开发并测试了一种测量运动学 Sunyaev-Zel'dovich (kSZ) 效应的新统计方法。该方法将独立探测到的星系团样本与由星系红移巡天预测的宇宙流场相结合，从而推导出一个匹配滤波器，在考虑问题所涉噪声的情况下，对整个样本的 kSZ 信号进行最优加权。我们将此形式体系应用于基于宇宙学 $N$-body 模拟的真实模拟微波天空，并证明了其稳健性和性能。特别是，我们仔细评估了各种不确定性来源：宇宙微波背景原初涨落、仪器噪声、速度场测定的不确定性，以及由星系团定心偏差和质量 - 可观测量关系（归一化和弥散）的不确定性所引入的效应。我们表明，现有数据（\plk\ 星图和 MaxBCG 星表）应能实现 $7.7\sigma$ 的 kSZ 探测显著性。具有更广阔天区覆盖范围的类似星系团星表应将探测显著性提高至 $\sim 13\sigma$。我们指出，此类测量可进行分箱以研究宇宙气体和速度场的性质，或合并为单一测量以限制宇宙学参数或引力定律对广义相对论的偏离。