原初非高斯性估计器：不均匀噪声效应

由于不均匀的仪器噪声会在CMB各向异性中产生额外的非高斯性，因此在原初非高斯性估计中应仔细扣除其效应。我们计算了局域型非高斯性的CMB各向异性概率分布函数，由此得到了在一般情况下（不均匀噪声和天空切割）的最优估计器。这里得到的新估计器与流行的估计器不同，因为它完全考虑了不均匀噪声和天空切割效应。新估计器中的CMB各向异性经过了噪声加权。该噪声权重与WMAP团队在其五年数据分析中使用的权重不同。尽管严格计算新估计器仍然困难，但对于轻微不均匀噪声的情况，存在一种级数展开方法来计算新估计器。级数中的每一项都受到两个因子$(\frac{\sigma^2}{\sigma^2_{i}}-1)$和$\frac{C_l}{C^{tot}_{l}}$的抑制，这使得该方法可行。通过Edgeworth展开，我们可以将讨论推广到其他类型的非高斯性。