暗能量巡天中用于宇宙谷识别的脊线

宇宙空洞及其对应的红移投影质量密度（即谷）在我们建模宇宙大尺度结构的努力中扮演重要角色。理解这些结构使我们能够比较标准模型与替代宇宙学、约束暗能量状态方程，并区分不同的引力理论。在本文中，我们扩展了子空间约束均值漂移算法——一种近期引入的用于估计密度脊线的方法——并将其应用于暗能量巡天Y1数据发布的2D弱透镜质量密度图，以识别曲线状纤维结构。我们将所得脊线与先前在同一数据中提取谷结构的方法进行比较，并应用 curvelets 作为一种基于小波的替代方法来约束密度。随后我们利用含噪与无噪模拟之间的 Wasserstein 距离来验证我们方法的去噪能力。我们的结果证明了脊线估计作为恢复大尺度结构的弱透镜观测量去噪前序步骤的可行性，为更通用、更有效的谷搜索铺平了道路。