pySPT：一个专用于源位置变换的软件包

现代时间延迟宇宙学旨在通过对多重成像类星体的观测，以具有竞争力的精度推断宇宙学参数。该技术的成功依赖于对透镜质量分布的稳健建模。遗憾的是，导致几乎相同透镜观测量的密度轮廓之间的强简并可能使哈勃常数的精确估计产生偏差。源位置变换（SPT）——其涵盖著名的质片变换（MST）作为特例——定义了一个研究这些简并的新框架。在本文中，我们介绍 pySPT，一个专用于 SPT 的 Python 软件包。我们描述了如何用它评估 SPT 对透镜观测量的影响。我们回顾了其大部分功能，并详细阐述了我们在关于 SPT 与时间延迟的配套论文中使用的关键特性。pySPT 还附带一个专用于简单透镜建模的子包。它可用于为各种透镜模型生成透镜相关量，且独立于任何 SPT 分析。作为首个实际应用，我们给出了对 SPT 对时间延迟影响的首次估计的修正，该估计由 Schneider 和 Sluse（2013）在软化的幂律透镜与复合（重子+暗物质）透镜之间实验发现。我们发现 Schneider 和 Sluse（2014）中预测的大偏差由于公开透镜建模代码 lensmodel（v1.99）中的一个小错误（现已修复）而被高估。我们得出结论，哈勃常数的预测偏差约为 $\sim 7$\%，首要原因是由一个 MST 引起。pySPT 的最新版本可在 https://github.com/owertz/pySPT 获取。我们还在 https://github.com/owertz/pySPT_tutorials 提供了教程，详细描述如何最佳使用 pySPT。