重建原始功率谱——一种新算法

我们提出了一种高效且与模型无关的方法，用于从宇宙微波背景(CMB)和大尺度结构观测中重建原始功率谱。该算法基于蒙特卡罗原理，因此非常容易整合到诸如Markov Chain Monte Carlo等现有代码中。该算法已用于当前宇宙学数据，以测试原始功率谱中的特征。未发现显著的特征证据，尽管存在一种对整个功率谱向下弯曲的轻微偏好，以及在非常大尺度上的功率下降。我们还对该算法在模拟高精度CMB数据上进行了测试，这些数据是从包含非尺度不变原始功率谱的模型中计算得到的。该算法有效地提取了原始功率谱，以及每种情况下其他宇宙学参数。最后，我们在一个人为在CMB光谱中施加人工故障的模型上使用了该算法。在这种情况下，尽管可以提取出底层的宇宙学参数，但恢复的功率谱可能显示出显著的伪影，如弯曲，即使真实谱是尺度不变的。