下一代本动速度：利用大尺度巡天获取不含非线性结构偏差的宇宙学参数

我们研究了利用类似六度域星系速度巡天 (6dFGSv) 的本动速度数据来最佳估计质量密度涨落功率谱归一化 ($\sigma_8$) 的方法。我们重点关注两个潜在问题：(i) 结构非线性增长引起的偏差，以及 (ii) 巡天中大量的速度数据。我们使用类$\Lambda$CDM 模型的模拟来测试这些方法。我们通过对网格单元中平均速度的完整协方差矩阵计算似然函数。这同时减少了数据点数量，并平滑了在小尺度上占主导的非线性效应。我们展示了如何在预测中实际地考虑这种平均效应，并展示了网格单元大小选择的影响。我们发现可以选择一个网格单元大小，在不显著增加宇宙学参数误差棒的情况下显著减少非线性效应。我们将结果与 Watkins 等人 (2002) 及 Feldman 等人 (2003) 的主成分分析进行了比较，后者选择了一组由本动速度线性组合构成的最优矩，其对非线性尺度最不敏感。我们的结论是，网格单元平均法表现同样出色。我们发现，对于像 6dFGSv 这样的巡天，我们可以估计$\sigma_8$，其来自非线性的偏差小于 3%。在对$\Omega_m$进行边缘化处理后，$\sigma_8$的预期误差约为 16%。