迈向压缩模态双谱的宇宙学约束：实空间双谱估计量的稳健比较

像星系双谱这样的高阶聚类统计量，能够为仅用两点统计量（如功率谱）所无法获取的信息提供互补的宇宙学信息。虽然测量双谱的标准方法是在大量傅里叶三角bin中估计双谱值，压缩模态双谱将双谱近似为基函数的线性组合，并估计所选基上的展开系数。本文中，我们通过并行流水线分析在一套 $N$ 体模拟中测得的实空间晕双谱（总体积约 $\sim 1{,}000 \,h^{-3}\,{\rm Gpc}^3$，协方差矩阵由 10,000 个模拟晕星表估计）来比较这两种估计量。我们发现模态双谱给出的约束与标准双谱分析一致且具竞争力：对于树级晕双谱模型中 $k_{\rm max} \approx 0.06 \,(0.10) \,h\,{\rm Mpc}^{-1}$ 内的晕偏倚与散粒噪声参数，仅需 6（10）个模态展开系数即可获得等同于使用约 20 至 1,600 个三角bin（取决于bin宽度）的标准双谱估计量的约束。本工作中，我们首次使用马尔可夫链蒙特卡洛模拟实现了模态估计量流水线，并详细讨论了参数后验与模态展开如何对模态双谱流水线中的若干用户设置具有鲁棒性或敏感性。所实现的高效压缩与大量可用模拟星表的结合，使我们能够量化模态双谱约束如何依赖于用于估计协方差矩阵的模拟数量以及似然的函数形式。