We present a study on the robustness of the covariance matrix estimation for galaxy clustering measurements depending on the cosmological parameters and galaxy bias. To this end, we have produced 9000 galaxy mock catalogues relying on the effective Zel'dovich approximation implemented in the EZmocks computer code, using different input cosmological models and bias parameters. The reference catalogue has also been produced with this code making our study insensitive to the approximation at least on a relative-qualitative level. Our findings indicate that the covariance matrix is insensitive to the input power spectrum (including $σ_8$), as long as the 2- and 3-point galaxy clustering measurements agree with the given data. In fact, the covariance matrix shows a bias at small scales ($r\lesssim40 h^{-1}$Mpc) when the chosen galaxy bias parameters yield a 3-point statistics, which is not compatible with the reference one within the error bars, even though the 2-point statistics agree within 1%. Nevertheless, the error becomes negligible at large scales making the covariance matrix still reliable for data analysis using only measurements in that regime (e.g., measuring baryon acoustic oscillations).
High precision in cosmological parameter estimation is expected for covariance matrices extracted from mock galaxy catalogues which take accurately into account both the 2- and the 3- point statistics. This is independent of whether this is achieved by using the right cosmology and galaxy bias (which are not a priori known) or just any combination of both fitting the net observed galaxy clustering.
Denoising clustering covariance matrices with Rotational Invariant Estimators
INAF - Osservatorio Astronomico di Brera（意大利国家天体物理研究所布拉拉天文台）；Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Genova（热那亚大学物理系）；INFN - Sezione di Genova（意大利国家核物理研究所热那亚分部）；Dipartimento di Fisica e Astronomia Augusto Righi, Università di Bologna（博洛尼大学奥古斯托·里基物理与天文学系）
Comparing approximate methods for mock catalogues and covariance matrices I: correlation function
本文是第一次在一组分析的协方差矩阵的聚类统计的引力结构形成的几种近似方法。本文主要研究各向异性两点关联函数测量的协方差矩阵。我们的比较包括七种近似方法，可以分为三类：确定性地跟踪线性密度场演化的预测方法（ICE-COLA、Peak Patch和Pinocchio），需要使用N体模拟进行校准的方法（Patchy and Halogen）和更简单的配方的基础上的假设的概率分布函数（PDF）的形状的密度波动（对数正态和高斯密度场）。我们分析的影响，使用协方差估计从这些近似方法获得的星系团测量的宇宙学分析，作为参考的协方差推断从一组完整的N体模拟。我们发现，所有的近似方法都可以准确地恢复使用N体协方差推断的平均参数值。所获得的参数不确定性通常同意相应的N体的结果在5%内为我们的较低的质量阈值，和10%为我们的较高的质量阈值。此外，我们发现，某些方法的约束条件可以相差高达20%，这取决于用于定义协方差矩阵的晕圈样本是否通过匹配父N体样本的质量、数量密度或聚类幅度来定义。我们的配置空间分析的结果表明，最近似的方法提供了类似的结果，没有一种方法明显优于其他。
Jackknife resampling technique on mocks: an alternative method for covariance matrix estimation
我们提出了一个快速和强大的替代方法来计算协方差矩阵的情况下宇宙学研究。我们的方法是基于应用于仿真模拟目录的刀切响应。使用一组600个BOSS DR 11模拟星表作为参考，我们发现，刀切技术提供了一个类似的星系聚类协方差矩阵估计所需的模拟数量较少。收敛速度的比较表明，$\sim$ 7倍的模拟需要得到类似的精度方差。我们希望这种技术可以应用于任何分析中，可用的N体模拟的数量是低的。
Complex yet Hermitian: Gaussian covariance of cross-correlation and multi-tracer power spectra
Università degli Studi di Torino（都灵大学）；INFN – Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Torino（意大利国家核物理研究所都灵分部）；INAF – Istituto Nazionale di Astrofisica, Osservatorio Astrofisico di Torino（意大利国家天体物理都灵天文台）；University of Western Cape（西开普大学）；INAF – Istituto Nazionale di Astrofisica, Osservatorio Astronomico di Trieste（意大利国家天体物理的里雅斯特天文台）；INFN – Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Trieste（意大利国家核物理研究所的里雅斯特分部）；IFPU – Institute for Fundamental Physics of the Universe（宇宙基础物理研究所）
Detection significance of Baryon Acoustic Oscillations peaks in galaxy and quasar clustering
我们比较我们的分析的重子声学振荡（BAO）功能的相关函数的SDSS BOSS DR 12 LOWZ和CMASS星系样本的arXiv：1509.06371 v2的结果。使用数据的子集，我们获得了相关函数的误差的经验估计，这与arXiv：1509.06371v2的模拟误差一致。我们发现，BAO检测的显著性是对拟合范围的选择最敏感的量，随着拟合范围的减小，CMASS值从$8.0σ$减小到$5.3σ$。尽管我们对$D_V(z)$的测量结果与arXiv：1509.06371 v2的测量结果一致，但我们注意到它们的CMASS $8.0σ$（LOWZ $4.0σ$）检测显著性仅在与对角协方差项拟合时降低至$4.7σ$（$2.8σ$）。我们通过拟合2QDESp，SDSS DR5 EQUORM，2QZ和2SLAQ类星体相关函数的加权平均值，将我们的BAO分析扩展到更高的红移，与eBOSS DR 14实现的$3.9\%$相比，获得了$7.6\%$测量。与LRG调查不同，类星体相关函数的较大误差意味着滋扰参数（占尺度依赖的聚类）在提供良好的拟合基准$Λ$ CDM模型中的作用较小。再次仅使用arXiv：1705.06373 v2的误差条并忽略任何非对角协方差矩阵项，我们发现eBOSS峰值显著性从2.8降低到$1.4σ$。我们的结论是，对于LRG和类星体，报告的BAO峰值的意义，从SDSS调查敏感地依赖于在…
An analytic approximation to the covariance between pre- and post-reconstruction galaxy two-point statistics
Berkeley Center for Cosmological Physics, UC Berkeley（加州大学伯克利分校宇宙学物理中心）；Department of Physics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校物理系）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；IRFU, CEA, Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学CEA IRFU）；Department of Physics, Columbia University（哥伦比亚大学物理系）；NASA Hubble Fellowship Program（NASA哈勃学者项目）
The Impact of Cosmic Variance and Satellites on JWST Clustering Measurements at Redshift around 6
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）；Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian（哈佛-史密森天体物理中心）；Leiden Observatory, Leiden University（莱顿大学莱顿天文台）
