局域型原始非高斯性：通过偏置扩张细化 $b_\phi$ 约束

局域型原始非高斯性(PNG)，由许多非最小内流模型预测，在大尺度结构(LSS)轨迹器的功率谱中产生尺度依赖贡献。其�幅由乘积$b_\phi f_{\rm NL}^{\rm loc}$特征，其中$b_\phi$取决于轨迹器属性的天体物理参数。然而，$b_\phi$对星系浓度及其他天体物理属性具有显著的二次依赖，这可能导致对$f_{\rm NL}^{\rm loc}$的约束受偏置并削弱。在本工作中，我们展示，通过纳入拉格朗日偏置参数与$b_\phi$关系的知识，可以显著增强PNG约束。我们采用场水平的混合有效场论(HEFT)方法和线性回归模型，寻找偏置参数与$b_{\phi}$之间的联系，构建使用\sc{AbacusSummit}模拟套件并模拟暗能量光度红星系(LRGs)和准星系(QSOs)的Dark Energy Spectroscopic Instrument(DESI)调查。对于固定质量的星系样本，我们的完整偏置模型将不确定性降低超过70%，其中大部分改进来自$b_\nabla$，我们发现它是浓度的优异代理。对于星系样本，我们的模型将$b_\phi$的不确定性降低80%。通过采用拉格朗日偏置信息先验于参数$b_\phi$，未来的分析因此可以更少偏置、更小误差地约束$f_{\rm NL}^{\rm loc}$。