$\mu$畸变或跑动：来自CMB光谱测量的必然发现

我们讨论类PIXIE实验的意义，该实验将以$\sigma_{\mu}=(1/n)\times 10^{-8}$的水平测量CMB的$\mu$型光谱畸变，其中$n\geq1$代表改进的灵敏度（例如$n=10$对应PRISM）。利用Planck数据并考虑六参数$\Lambda$CDM模型，我们计算了$\mu_8\equiv\mu\times 10^{8}$的后验分布，发现$\mu_8=1.57^{+0.11}_{-0.13}$ ($68\%\,\mathrm{CL}$)。当包含谱指数的跑动$\alpha_\mathrm{s}$时，这变为$\mu_{8} = 1.28^{+0.30}_{-0.52}$ ($68\%\,\mathrm{CL}$)。我们指出约$3\times$ PIXIE的灵敏度意味着一项必然发现：检测到$\mu$畸变或排除$\alpha_\mathrm{s}\geq 0$（两者均在$95\%\,\mathrm{CL}$或更高）。该阈值灵敏度设定了CMB光谱测量的明确基准。对于PIXIE与当前Planck数据的联合分析，我们讨论了倾斜$n_\mathrm{s}$和跑动$\alpha_\mathrm{s}$测量的改进以及对于轴点选择的依赖性。基准跑动$\alpha_\mathrm{s}=-0.01$（接近Planck最佳拟合）导致对于$5\times$ PIXIE在$2\sigma$水平检测到负跑动。基准跑动$\alpha_\mathrm{s}=-0.02$，仍与Planck兼容，需要$3\times$ PIXIE以排除$\alpha_\mathrm{s} = 0$（在$95\%\,\mathrm{CL}$）。我们提出了一种方便紧凑的可视化方法，用于改进对倾斜、跑动和张量-标量比的限制。