庞加莱十二面体空间参数估计

我们旨在改进最后散射面（SLS）最优互相关方法，以精化庞加莱十二面体空间（PDS）宇宙学参数的估计。我们解析推导了排除天空中不能成为紧密SLS-SLS交叉对的点的公式。这使得在不牺牲底层选择过程均匀性的情况下，能够更有效地进行对选择。在某些情况下，这减少了计算时间并增加了每个分离区间内的对数。(i) 我们重新计算了五年WMAP数据的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）；(ii) 我们在少量高斯随机涨落（GRF）模拟中寻找PDS解。对于5 < α/度 < 60，获得了3-10倍的计算加速。(i) 五年WMAP数据的PDS参数最佳估计与三年数据的结果相似。(ii) 将观测图中MCMC链找到的最优解与模拟图中找到的解进行比较，使用α比使用扭转角φ对简单连通模型的排斥稍强。α的最佳估计意味着，给定观测到的如此弱的大尺度自相关，在WMAP数据中预期出现类似PDS的互相关信号的概率小于约10%。GRF模拟得到的φ的预期分布近似为以零为中心的高斯分布，在$[-\pi,\pi]$上并非均匀。我们推断，对于一个具有高斯随机涨落的无限平坦宇宙和谐模型，同时发现(a) 观测到的如此弱的大尺度自相关，和(b) 与观测相似的类似PDS的信号的概率小于约0.015%至1.25%。