优化星系巡天中的原初非高斯性测量

来自当前和即将开展的大尺度结构巡天的星系成团性数据，可以通过尺度依赖的晕偏置对原初非高斯性提供强约束。为了充分利用星系巡天的信息，需要开发并将最优分析方法应用于数据。由于晕偏置主要对大尺度上的局域非高斯性敏感，给定巡天的体积至关重要。因此，对于此类分析，我们不想按红移分箱，那会因边缘效应导致信息损失，而是分析完整样本。我们提出了一种最优技术，通过对星系施加红移权重，直接从星系成团性约束由 $f_\mathrm{NL}^\mathrm{loc}$ 参数化的局域非高斯性。我们导出了一组最优测量局域非高斯性幅度 $f_\mathrm{NL}^\mathrm{loc}$ 的权重，讨论了红移加权功率谱估计量，概述了实现步骤，并针对两个不同的巡天——扩展重子振荡光谱巡天(eBOSS)的类星体样本和暗能量光谱仪(DESI)巡天的发射线星系样本——用对数正态目录测试了我们的加权方案。我们发现，与标准的Feldman、Kaiser $\&$ Peacock权重相比，eBOSS改善了30%，DESI改善了6%，尽管这些预测对假设偏置模型敏感。