一维莱曼-alpha 森林功率谱的最优估计 I：DESI-Lite 光谱

一维莱曼-alpha 森林流量功率谱 $P_{\mathrm{1D}}$ 对小于典型星系巡天尺度敏感，因此与星系际介质的热状态、中微子质量的压制以及新暗物质模型相关。它已成为研究新物理的竞争性框架，但分析中也伴随各种挑战与系统误差。本工作中，我们重访针对 $P_{\mathrm{1D}}$ 的最优二次估计量，其对像素掩蔽、光谱内时间演化与类星体连续谱误差等相关问题具有鲁棒性。我们通过引入基准功率谱进一步改进该估计量，从而通过缓解波段功率的离散性提取更多信息。我们细致地将方法应用于合成 DESI 光谱，并展示该估计量如何克服各项挑战。我们进一步应用一种近似 Fisher 矩阵每行三元素的优化方案，将计算时间减少 60%。我们表明，在无系统误差情况下，利用 5 年 DESI 数据可在 $P_{\mathrm{1D}}$ 上达到百分精度，并给出了不同光谱质量下的预测。