非高斯偏差：来自离散密度峰的见解

由原初非高斯性引起的线性晕偏差修正可以通过峰 - 背景分裂或广泛使用的局部偏差模型来计算。然而，数值模拟明确支持前者的预测，其中非高斯振幅与线性晕偏差成正比。为了更好地理解标准拉格朗日局部偏差（其中晕过密度仅是局部质量过密度的函数）失败的原因，我们探讨了原初双谱对离散密度峰两点关联的影响。我们表明，针对峰团簇的有效局部偏差展开极大地简化了计算。我们将此方法推广至 excursion set 峰，并证明所得的非高斯振幅（作为二次偏差因子的加权和）与峰 - 背景分裂的预期精确一致，后者是晕质量函数关于归一化振幅的对数导数。我们指出，阈值区域的统计量可以使用相同的形式体系进行计算。我们的结果表明，只有当拉格朗日偏差关系被指定为施加在线性密度场上的一组约束时，晕团簇统计量才能被一致地建模（即高斯和非高斯偏差因子与峰 - 背景分裂的预期一致）。标准的拉格朗日局部偏差显然不属于这种情况。因此，人们不得不考虑局部质量过密度之外的额外变量。