基于宇宙微波背景温度与极化联合分析的原始非高斯性

我们探索了一种利用宇宙微波背景（CMB）温度和极化涨落分析原始非高斯性的系统方法。遵循Munshi & Heavens (2009)的工作，我们定义了一组功率谱，作为从CMB温度和极化图中导出的双谱和三谱的压缩形式；这些谱压缩了相应全多谱的信息内容，可用于约束早期宇宙理论。我们将标准的伪C_l估计量推广到同时涉及自旋0和自旋2场的这些谱，并给出了可在这些估计量实际实现中使用的显式表达式。虽然这些估计量是次优的，但它们无偏且稳健，因此可以以相对较小的计算成本提供有用的诊断测试。接下来，我们考虑对数据进行近似的逆协方差加权，并基于该方法构建一组近最优估计量。我们并非组合来自整个混合双谱或三谱（即描述温度和极化信息的全多谱）的所有可用信息，而是为与特定多谱相关的单个估计量提供解析构造。这些估计量的偏差和散度可以使用蒙特卡洛技术计算。最后，我们提供了对于任意扫描策略完全最优且涉及逆协方差加权的估计量；我们展示了使用费舍尔矩阵形式主义在单点和两点水平上进行的误差分析结果。