从星系巡天中稳健测量最小生成树及其他场级统计量的方法

场级统计量，例如最小生成树（MST），已被证明是宇宙学参数推断的有前途工具。然而，由于小尺度系统效应和非平凡巡天选择函数的存在，将其应用于真实星系巡天具有挑战性。由于许多场级统计量是“硬连线的”，常见的做法是将巡天系统效应前向建模到合成星系星表中。但这可能计算量很大，并且产生的结果是宇宙学和系统效应的共同产物，使得难以直接比较不同实验的结果。我们引入了一种通过蒙特卡洛子采样技术反转巡天系统效应的方法，其中根据星系的权重和巡天选择函数为星系分配概率。通过添加一种称为抖动（jittering）的点过程平滑技术来减轻小尺度系统效应。这种反转技术消除了参数推断中计算和劳动密集型的前向建模管线的需求。我们证明抖动可以掩盖小尺度理论不确定性和诸如光纤碰撞之类的巡天系统效应，并且我们表明蒙特卡洛子采样可以消除巡天选择函数的影响。我们概述了如何从未来的巡天中测量场级统计量。