检验由视向速度进行的贝叶斯重建方法

从星系距离巡天中重建大尺度密度场和速度场是宇宙制图学的一项重大挑战。数据非常嘈杂且稀疏。估计距离以及由此得到的视向速度受到类 Malmquist 对数正态偏差的强烈影响。最近引入了两种算法来从此类数据执行重建：偏置高斯校正结合维纳滤波（BGc/WF）以及哈密顿蒙特卡洛前向建模的 HAMLET 实现。本文针对模拟 Cosmicflows-3 数据的模拟星表对这两种方法进行了检验。具体考察了重建的宇宙制图学以及速度场矩（单极、偶极）。还与“精确”维纳滤波进行了比较——即在零观测误差不现实情形下的维纳滤波，以理解 WF 方法的局限。发现如下。在近邻区域（$d \lesssim 40 {\rm Mpc}/h$）两种方法的性能大致相当。HAMLET 在中间区域（$40 \lesssim d \lesssim 120 {\rm Mpc}/h$）表现略好。两者的主要差异出现在最远区域（$d \gtrsim 120 {\rm Mpc}/h$），接近数据边缘。HAMLET 在相关更优且更紧密方面优于 BGc/WF，但在远区域 HAMLET 产生了略有偏差的重建。此类偏差在 BGc/WF 重建中不存在。总之，两种方法均表现良好并创建了可靠的重建，在考察细节时呈现出显著差异。