Fewer simulations, sharper covariances: Reducing mock covariance noise with Zeldovich approximation control variates
Institute of Astronomy（天文研究所）；Kavli Institute for Cosmology Cambridge（卡弗里宇宙学剑桥研究所）；Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室物理部）；Berkeley Center for Cosmological Physics, Department of Physics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校物理系宇宙学物理中心）
提出一种控制变量方法，通过配对模拟与Zeldovich近似实现，利用已知统计特性减少大尺度结构功率谱协方差矩阵估计的方差，在DESI等巡天中显著提升大尺度估计精度。
2026-10-23 astro-ph.CO
Estimating Cosmological Parameters and Reconstructing Hubble Constant with Artificial Neural Networks: A Test with covariance matrix and mock H(z)
本文利用人工神经网络结合协方差矩阵和模拟H(z)重建哈勃参数，并通过MCMC约束宇宙学参数，证明重建样本的统计精度与真实观测数据相当。
2025-09-03 astro-ph.CO
Smoothing the redshift distributions of random samples for the baryon acoustic oscillations : applications to the SDSS-III BOSS DR12 and QPM mock samples
利用重子振荡光谱巡天（BOSS）第12次数据发布（DR 12）中星系的两点关联函数（2PCF），研究了随机样品的不同红移分布对$D_V(z)r_\mathrm{d}^\mathrm{fid}/r_\mathrm{d}$的重子声学振荡（BAO）测量的影响.大型巡天，如BOSS，通常通过从测量的数据红移分布中随机抽取值来分配红移到随机样本，这必然会将波动的基准信号引入随机样本，削弱BAO的信号，如果宇宙方差不能被忽略的话。我们提出了一个平滑函数的红移分布，适合的数据，以及填充随机星系样本。由此产生的宇宙学参数与模拟星表的输入参数非常匹配。对于低红移（LOWZ）样本，通过$0.33σ$和对于恒质量恒星（CMASS）样本，通过$0.03σ$，BAO信号的显著性得到了改善，尽管绝对值没有显著变化。考虑到目前宇宙学参数测量的精度，我们希望未来能改进星系团的测量。
2017-10-05 astro-ph.CO
Comparing approximate methods for mock catalogues and covariance matrices II: Power spectrum multipoles
我们研究了引力动力学的几种近似方法的精度晕功率谱多极和估计的协方差矩阵。我们传播的协方差的差异到相关的结构，Alcock-Paczynski扭曲和偏置的增长率的参数约束。我们认为七种方法分为三大类：算法，解决晕密度演化确定性使用拉格朗日轨迹（ICE-COLA，匹诺曹和PeakPatch），方法依赖于晕分配方案到暗物质overdensities校准与目标N-体运行（卤素，补丁）和两个标准假设的全密度PDF（高斯和对数正态）。我们基准测试他们的性能对一组三百N体模拟，运行类似的近似模拟与匹配的初始条件，为每种方法。我们发现，大多数方法重现内$5\%$，而残差的四极杆有时更大，规模依赖。多极子的方差通常在$10\%$内再现。总体而言，我们发现，建立从近似模拟的协方差产生误差的模型参数内的$10\%$的N体为基础的协方差。
2019-02-18 astro-ph.CO
Validation of Fast Mocks Generation for CSST Photometric Survey
针对CSST测光巡天3×2pt分析，研究验证基于对数正态假设的GLASS快速模拟流程可生成准确协方差矩阵，并指出需通过尺度剔除实现0.1%参数约束精度。
2025-06-16 astro-ph.CO
Super sample covariance and the volume scaling of galaxy survey covariance matrices
研究了星系巡天协方差矩阵中超样本协方差（SSC）的实现与体积缩放方法，提出离散模式数修正新方法，在512倍体积缩放下实现3%的协方差匹配，显著节省计算资源。
2025-03-03 astro-ph.CO
Analytic Gaussian Covariance Matrices for Galaxy $N$-Point Correlation Functions
本文导出了高斯极限下星系$N$ -点关联函数的协方差矩阵.我们的结果是针对任意$N$给出的，并投影到Cahn & Slepian（2020）的各向同性基函数上，最近表明这有助于有效的NPCF估计。4PCF协方差的数值实现相比，从一组对数正态模拟，Quijote暗物质晕目录，和MultiDark-Patchy星系模拟的样本协方差，后者包括现实的调查几何。的分析形式主义给出了合理的预测的协方差估计模拟与一个盒子的几何形状。此外，拟合的有效体积和数密度最大化的Kullback-Leibler发散的基础上的可能性，部分补偿的非均匀窗口函数的影响。
2021-08-03 astro-ph.CO
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。
2019-05-13 astro-ph.CO
Galaxy-galaxy lensing estimators and their covariance properties
我们研究的协方差性质的实空间关联函数估计-主要是星系剪切相关性，或星系星系透镜-使用SDSS数据的剪切目录和镜头（特别是BOSS LOWZ样本）。使用模拟目录的镜头和来源，我们解开各种贡献的协方差矩阵，并比较它们与一个简单的分析模型。我们表明，不减去随机点周围的透镜测量从周围的透镜样品的测量是等效的，以执行测量使用的透镜密度场，而不是透镜过密度场。虽然使用透镜密度场的测量是无偏的（在没有系统学的情况下），但由于协方差中的附加项，其误差明显更大。因此，无论其对系统学的有益影响如何，都应该进行这种减法。比较误差估计的数据和模拟估计，涉及过密度，我们发现，误差占主导地位的形状噪声和镜头聚类，经验估计的协方差（折刀和标准差模拟）与理论估计是一致的，并且可以忽略的4点函数和超样本协方差的连接部分的当前水平的噪声。虽然协方差中不同项之间的权衡取决于调查配置（面积，源数密度），我们在这项工作中使用的诊断应该是有用的，为未来的工作，以测试其专业确定的协方差。
2017-08-23 astro-ph.CO
Comparing approximate methods for mock catalogues and covariance matrices III: Bispectrum
我们比较测量的双谱和估计其协方差从一组不同的方法获得的有效生成的近似暗物质晕目录从全N体模拟获得相同的数量。为了达到这个目的，我们为每种方法使用了一个由300个相同宇宙学实现的大集合，在匹配的初始条件下运行，以减少宇宙方差对比较的贡献。此外，我们比较宇宙学参数，如线性和非线性偏置参数的误差取决于用于确定的双谱方差的近似方法。作为一般的结果，大多数方法提供的误差在10%以内的N体模拟估计的误差。这些方法需要校准聚类幅度，但将其限制为两点统计。最后，我们测试我们的结果是如何被限制到几百个测量N体模拟，因此双谱方差的影响，通过比较与一个更大的一组几千实现一个近似的方法。
2018-10-08 astro-ph.CO
RascalC: A Jackknife Approach to Estimating Single and Multi-Tracer Galaxy Covariance Matrices
为了利用来自大型宇宙学巡天的聚类统计，需要精确的协方差矩阵。我们提出了一个新的代码来估计大规模的星系两点关联函数（2PCF）的协方差在任意的调查几何形状，由于新的采样技术，运行速度比以前的代码快$\sim 10^4$倍，计算细面元的协方差矩阵，可以忽略不计的噪声在不到100 CPU小时。在以前的作品中，非高斯近似通过一个小的散粒噪声在理论模型中，通过比较刀切调查协方差相关的刀切模型校准重新缩放。灵活的代码RascalC已经公开发布，并自动处理所有必要的预处理和后处理，只需要一个输入数据集（没有先前的2PCF模型）。从模拟调查和那些从一个大的模拟套件的大规模模型协方差之间的偏差被发现是难以区分的噪音。此外，输入模拟的选择被证明是不相关的所需的噪音水平低于$\sim 10^5$模拟。再加上其推广到多示踪剂数据集，这表明该算法是一个很好的分析工具，减少了大量的模拟模拟计算的需要。
2019-11-13 astro-ph.CO astro-ph.IM
Decorrelating the errors of the galaxy correlation function with compact transformation matrices
协方差矩阵估计是宇宙学的一个持续挑战，通常需要大量的合成模拟目录。协方差矩阵的非对角分量也使得难以在2点关联函数（2PCF）上显示代表性误差条，因为根据协方差矩阵的对角值计算的误差大大低估了不确定性。我们开发了一个程序，用于解相关的投影和各向异性的2PCF上的简单和规模紧凑的变换。这些变换矩阵的Cholesky分解和对称平方根的Fisher矩阵建模后。使用模拟目录，我们表明，变换后的投影和各向异性2PCF恢复相同的结构，作为原来的2PCF，同时产生很大程度上去相关的误差条。具体而言，我们提出了简单的基于Cholesky的变换矩阵，其将投影2PCF上的非对角协方差抑制约95%，将各向异性2PCF上的非对角协方差抑制约87%。这些变换也可以作为Fisher矩阵的高度正则化模型，压缩自由度，以便可以用更少的模拟来拟合Fisher矩阵。
2019-03-06 astro-ph.CO
Model selection and parameter estimation using the iterative smoothing method
我们计算的似然分布的非参数迭代平滑方法在一组模拟万神殿一样的Ia型超新星数据集。我们使用这种似然分布来测试典型的暗能量模型是否与数据一致，并进行参数估计。在这种方法中，确定模型和数据的一致性，而不需要与另一个替代模型进行比较。模拟未来的WFIRST类似的数据，我们研究II型错误，并显示如何自信地我们可以区分不同的暗能量模型使用这种非参数的方法。
2020-09-25 astro-ph.CO
A multi-eigenbasis approach to covariance matrix denoising for cosmological inference
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
针对3D Lyα森林分析中数据驱动协方差矩阵不可逆的问题，提出一种多特征基去噪方法，通过投影到模拟参考特征基和残差分类特征基进行两步去噪，显著优于当前平滑方法。
2026-06-02 astro-ph.CO astro-ph.IM
The clustering of galaxies in the SDSS-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: a large sample of mock galaxy catalogues
我们提出了一种快速的方法产生模拟星系目录，可用于计算大规模集群测量的协方差矩阵和测试的分析方法。我们的方法填充一个二阶拉格朗日微扰理论（2LPT）的物质场，在那里我们校准质量的暗物质晕的详细比较与N体模拟。我们证明了聚类的晕恢复在~ 10%的准确度。我们填充晕与模拟星系使用晕占领分布（HOD）处方，它已被校准，以重现30和80 Mpc/h之间的规模上的聚类测量。我们比较了样本协方差矩阵从我们的模拟与分析估计，并讨论差异。我们用这种方法制作了对应于重子振荡光谱巡天（BOSS）第9版数据的星表，产生了600个“CMASS”星系样本的模拟星表。这些模拟能够对方法和错误进行详细的测试，这些方法和错误构成了对这些星系数据进行伴随分析的一个组成部分。
2012-04-01 astro-ph.CO
BAO from angular clustering: optimization and mitigation of theoretical systematics
本文研究了利用层析箱中的角关联函数测量重子声学振荡（BAO）的方法学和潜在的理论体系。我们使用1800个模拟来校准和优化暗能量调查第1年数据集的管道。我们比较了BAO拟合结果与三个估计：极大似然估计（MLE），配置文件似然估计，和马尔可夫链蒙特卡罗。MLE的拟合结果偏差最小，并且在去除未检测到BAO信号的极端模拟后，其推导的1- $σ$误差条最接近高斯分布值。我们表明，在构建模板，如从宇宙学的模拟或潜在的照片$z$错误的不匹配的不正确的假设，可能会导致BAO角位移。我们发现，MLE是最好的跟踪这种系统偏差的方法，允许恢复真实的角距离值。在真实的调查分析中，可能会发生最终数据样本属性与模拟目录的属性略有不同的情况。我们表明，由于样本差异对模拟协方差的影响可以通过高斯协方差矩阵的帮助或更有效地使用模拟协方差的本征模展开来校正。在本征模展开中，本征模由一些代理协方差矩阵提供。由于自由参数的数量大大减少，相对于协方差矩阵的直接测量，本征模展开对统计波动的敏感性显著降低
2018-08-20 astro-ph.CO
Perturbation theory approach to predict the covariance matrices of the galaxy power spectrum and bispectrum in redshift space
在本文中，我们预测的功率谱和双谱的协方差矩阵，包括全非高斯贡献，红移空间失真，线性偏置效应和散粒噪声校正，使用微扰理论（PT）。为了量化红移空间失真效应，我们主要集中在功率和双谱的四极和四极分量。我们首次计算了5点和6点谱，预测了功率谱与双谱的互协方差以及双谱在红移空间中的自协方差。我们测试我们的计算的有效性，通过比较它们与测量的协方差矩阵的MultiDark补丁模拟目录，旨在重现从重子振荡光谱测量数据释放12测量的星系团。我们认为，简单的，领导阶微扰理论的作品，因为散粒噪声修正补丁模拟比其他高阶项，我们忽略了更占主导地位。同时，我们确认了比较中的一些差异，特别是互协方差。我们讨论了这种差异的潜在来源。我们还表明，我们的PT模型再现以及作为最大波数的函数的功率谱和双谱的累积信噪比，这意味着我们的PT模型成功地捕获的协方差矩阵的重要贡献。
2020-07-01 astro-ph.CO
Cosmological constraints from BOSS with analytic covariance matrices
我们使用解析协方差矩阵进行一个完整的形状分析的星系功率谱多极从重子振荡光谱巡天（BOSS）。我们得到的参数估计，同意以及基于样本协方差从2000星系模拟目录，从而验证了分析方法，并提供大量的计算成本降低。我们还强调了分析协方差的一些额外的优势。首先，分析不会受到采样噪声的影响，采样噪声会使约束产生偏差，并且通常需要扩大参数误差条。其次，它允许我们研究宇宙学约束的收敛性，重新计算解析协方差以匹配最佳拟合功率谱，这可以在一个可以忽略不计的计算成本，不像使用模拟目录。这些影响减少了宇宙学约束的系统误差预算，这表明分析方法可能是即将到来的高精度星系红移调查，如DESI和欧几里得的一个重要工具。最后，我们研究了功率谱协方差矩阵中的各种成分的影响，并表明，非高斯部分，其中包括定期三谱和超样本协方差，有一个边际效应（$\lesssim 10 \%$）的宇宙学参数误差酒吧。我们还建议改进Fisher预测中常用的分析协方差。
2020-12-24 astro-ph.CO
Fitting covariance matrix models to simulations
宇宙学中的数据分析需要可靠的协方差矩阵。从数值模拟中得到的协方差矩阵通常需要非常大量的实现才能准确。当协方差矩阵的理论模型存在时，模型的参数通常可以用更少的模拟来拟合。我们编写了一个基于似然性的方法来执行这样的拟合。我们演示了如何模型协方差矩阵可以通过检查适当的$χ^2$分布模拟测试。证明了在模型协方差具有振幅自由度的情况下，采用错误协方差矩阵的$χ^2$分布的二阶矩的期望值总是大于采用真实协方差矩阵的二阶矩的期望值.通过将这些步骤结合在一起，我们提供了一种产生可靠协方差的方法，而无需运行大量的模拟。我们证明了我们的方法上两个例子。首先，我们测量了一个大的$10000$模拟晕目录的晕的两点关联函数。我们使用$2$自由参数构建模型协方差，并使用我们的程序进行拟合。从$100$模拟实现中获得的最佳拟合模型协方差证明与从完整$10000$集构建的数值协方差矩阵一样可靠。我们还测试我们的方法的协方差矩阵是大的设置，通过测量晕双谱为同一组模拟的数千个三角形。我们建立了一个块对角模型协方差与$2$自由参数作为对角高斯协方差的改进。在这种情况下，我们的模型协方差仅部分通过了$χ^2$检验，表明即使使用自由参数，模型也是不够的，但比高斯模型有显著的改进。
2022-11-21 astro-ph.CO
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）
本文研究了利用旋转不变估计器（RIE）对星系大尺度聚类进行去噪，对比了标准样本协方差和非线性收缩估计器NERCOME在二阶相关函数和功率谱上的性能，发现RIE在傅里叶空间中能更稳定地恢复最佳拟合。
2026-04-15 astro-ph.CO
Fewer Mocks and Less Noise: Reducing the Dimensionality of Cosmological Observables with Subspace Projections
创建精确且低噪声的协方差矩阵是现代宇宙学中的一项艰巨挑战。我们提出了一种形式主义压缩任意可观的到一个小数目的箱投影到一个特定的模型子空间，最大限度地减少了先验平均对数似然误差。较低的维度导致协方差矩阵噪声的显著降低，从而显著减少了需要计算的模拟的数量。给定一个理论模型，一组先验和一个简单的协方差模型，我们的方法通过使用奇异值分解来构建一个接近欧几里德的可观测基础;通过限制到前几个基向量，我们可以在低维子空间中捕获几乎所有的约束力。与传统方法不同，该方法可以针对特定分析进行定制，并捕获Fisher矩阵中不存在的非线性，确保可以重现全部可能性。该程序进行了验证与全形状分析的功率谱从BOSS DR 12模拟目录，显示96-bin功率谱可以被替换为12个子空间系数不偏输出宇宙学，这使得精确的参数推断只使用$\sim 100$模拟。这种分解有利于准确测试功率谱协方差;对于最大的BOSS数据块，我们发现：（a）分析协方差提供准确的模型（有或没有三谱项）;和（b）使用样本协方差从MultiDark-Patchy模拟招致$\sim 0.5σ$移位$Ω_m$，除非应用子空间投影。该方法很容易扩展到高阶统计量的$\sim 2000$ -bin双谱可以被压缩到只有$\sim 10$系数，允许使用几个模拟，而不必增加bin大小的准确分析。
2021-01-18 astro-ph.CO astro-ph.IM hep-th
Cosmological Simulations for Combined-Probe Analyses: Covariance and Neighbour-Exclusion Bias
我们提出了一个公共套件的弱透镜模拟数据，扩展了Scinet光锥模拟（SLICS），模拟交叉相关分析与不同的宇宙学探针。这些模拟包括KiDS-450和LSST类透镜数据，宇宙微波背景透镜图和模拟GAMA，BOSS和2dFLenS星系调查的模拟光谱调查。有844个独立的实现，我们的模拟优化组合探头协方差估计，我们说明了一个联合测量的情况下，涉及宇宙剪切，星系-星系透镜和星系聚类KiDS-450和BOSS数据。由于其高空间分辨率，SLICS也是最佳的预测信号的新的透镜估计，分析管道的验证，并测试一系列的系统效果，如相邻排斥偏差的影响，测量的断层宇宙剪切信号。对于像KiDS和DES这样的调查，在2角秒内发生对邻近星系的排斥，我们表明测量的宇宙剪切信号将偏低，但在通常用于宇宙剪切分析的角度尺度上不到百分之一。在更深的LSST类数据中，邻域排斥偏差的幅度加倍。本文中描述的仿真产品可在http://slics.roe.ac.uk/上获得。
2018-10-10 astro-ph.CO
Accurate halo-galaxy mocks from automatic bias estimation and particle mesh gravity solvers
从星系巡天的聚类测量中可靠地提取宇宙学信息需要估计观测量的误差协方差矩阵。协方差矩阵的准确性是有限的，我们的能力，以产生足够大的数量的独立的模拟目录，可以描述在广泛的尺度星系团的物理。此外，星系模拟目录需要研究星系巡天的系统学和测试分析工具。在这项调查中，我们提出了一个快速，准确的方法来生成模拟目录即将到来的星系调查。我们的方法依赖于低分辨率的近似重力求解器来模拟大规模的暗物质场，然后根据灵活的非线性和随机偏差模型填充晕。特别是，我们扩展了\textsc{patchy}代码与一个有效的粒子网格算法来模拟暗物质场（的\textsc{FastPM}代码），并与一个强大的MCMC方法依赖于\textsc{emcee}代码约束的偏差模型的参数。使用BigMultiDark高分辨率$N$体模拟中的晕作为参考目录，我们证明了我们的技术可以模拟参考目录中晕的二元概率分布函数（细胞计数），功率谱和双谱。具体而言，我们表明，新的成分使我们能够达到百分比精度的功率谱高达$k\sim 0.4\; \,h\,{\rm Mpc}^{-1}$（在5\%内高达$k\sim 0.6\; \,h\,{\rm Mpc}^{-1}$）与准确的bispectra改善以前的结果基于拉格朗日摄动理论。
2017-08-27 astro-ph.CO
Robustness of the covariance matrix for galaxy clustering measurements
我们提出了一个依赖于宇宙学参数和星系偏差的星系聚类测量的协方差矩阵估计的鲁棒性的研究。为此，我们已经产生了9000星系模拟目录依赖于EZmocks计算机代码中实现的有效Zel'dovich近似，使用不同的输入宇宙学模型和偏置参数。参考目录也已产生与此代码，使我们的研究不敏感的近似至少在相对定性水平。我们的研究结果表明，协方差矩阵是不敏感的输入功率谱（包括$σ_8$），只要2点和3点星系团的测量与给定的数据。事实上，协方差矩阵在小尺度下（$r\lesssim40 h^{-1}$ Mpc）显示出偏差，当所选的星系偏差参数产生3点统计量时，这与误差条内的参考值不兼容，即使2点统计量在1%内一致。然而，误差在大尺度下变得可忽略，使得协方差矩阵对于仅使用该状态中的测量的数据分析仍然是可靠的（例如，测量重子声学振荡）。高精度的宇宙学参数估计预计协方差矩阵提取的模拟星系目录，准确地考虑到2-和3-点的统计。这与是否使用正确的宇宙学和星系偏差（这不是先验已知的）或两者的任何组合来拟合净观测到的星系聚类无关。
2018-02-13 astro-ph.CO
Angular Correlation Function from sample covariance with BOSS and eBOSS LRG
本文提出一种不依赖基准模型的BAO角尺度约束方法，利用BOSS和eBOSS LRG样本在薄红移区间上的样本协方差矩阵，通过α̃修正多项式拟合的角间距，验证了该方法与Planck 18等模型的一致性。
2024-05-06 astro-ph.CO
Dark matter statistics for large galaxy catalogs: power spectra and covariance matrices
即将到来的和现有的大规模星系调查需要精确的理论预测的暗物质聚类统计数以千计的模拟星系目录。我们证明，这一目标可以实现我们的新的并行粒子网格（PM）Nbody代码（PPM-GLAM）在一个非常低的计算成本。我们运行了大约15，000次模拟，其中大约20亿个粒子，提供了波数高达k~ 1 h/Mpc的暗物质功率谱P（k）的约1%准确度。使用这个大的数据集，我们研究的功率谱协方差矩阵，制造模拟目录的垫脚石。与许多以前的分析和数值结果相比，我们发现归一化到功率谱C（k，k '）/P（k）P（k'）的协方差矩阵具有非对角分量的复杂结构。在小k值时出现一个上升趋势，在k=0.1-0.2h/Mpc时出现一个极小值。在k=0.5-0.6h/Mpc时也有极大值。标准化协方差矩阵随红移强烈演化：C（k，k '）~delta（t）^alpha P（k）P（k'），其中delta是线性增长因子，alpha ~ 1-1.25，这表明协方差矩阵依赖于宇宙学参数。我们还表明，超过1Gpc的波的功率谱和协方差矩阵的影响很小。这大大降低了理论预测的计算成本和复杂性：相对较小体积的~（1Gpc）^3模拟就能捕捉到暗物质聚集统计的必要性质。从我们数千次模拟中获得的所有功率谱都是公开的。
2017-01-20 astro-ph.CO
Covariance matrices for variance-suppressed simulations
宇宙学的$N$体模拟提供了对宇宙结构的数值预测，以比较正在进行的和未来的调查数据，但是调查所绘制的宇宙体积的增加需要相应地降低模拟中的统计不确定性，通常通过以牺牲计算能力为代价增加模拟规模来实现。最近有人提出，通过采用固定振幅的初始条件来减少模拟方差，而不会产生额外的计算成本。这种方法已被证明不会引入偏见的各种统计，包括两点统计的星系样本通常用于提取宇宙学参数星系红移调查数据，但需要我们重新审视目前的方法估计协方差矩阵的聚类统计模拟。在这项工作中，我们发现，这是不平凡的构建协方差矩阵分析固定振幅的模拟，但我们证明，EZmock（有效Zel'dovich近似模拟目录），最有效的方法，用于构建模拟目录准确的两点和三点的统计，提供合理的协方差矩阵估计这样的模拟。我们进一步研究了如何通过振幅固定获得的方差抑制取决于三点聚类，小规模聚类和星系偏差，并提出直观的解释，我们观察到的EZmock偏差模型的基础上的效果。
2023-03-17 astro-ph.CO
A Gaussian Covariance Matrix for Joint Pre- and Post-Reconstruction Full-Shape Power Spectrum Analysis
National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；Department of Astronomy, Tsinghua University（清华大学天文学系）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Institute of Cosmology and Gravitation, University of Portsmouth（朴茨茅斯宇宙学与引力研究所）；Kavli IPMU (WPI), UTIAS, The University of Tokyo（东京大学 Kavli 宇宙物理学与数学研究所（WPI）、UTIAS）；Yukawa Institute for Theoretical Physics, Kyoto University（京都大学汤川理论物理研究所）
本研究开发了一种半解析高斯协方差模型，可用于联合分析星系重建前、重建后及交叉全形状功率谱，其宇宙学约束结果与模拟数值协方差一致。
2026-09-22 astro-ph.CO
DESI Mock Challenge: Constructing DESI galaxy catalogues based on FastPM simulations
本文基于FastPM模拟和HOD模型构建DESI星系目录，精确重现N体模拟的星系成团性，并验证所得协方差矩阵在HOD拟合情形下能提供稳健的不确定性估计。
2023-12-01 astro-ph.CO
Probing cosmology with weak lensing selected clusters I: Halo approach and all-sky simulations
我们利用分析模型和大型数值模拟，探索各种统计的集群选择与宇宙剪切测量。我们首先发展了一个晕模型来预测弱透镜选择星系团的丰度和成簇性。观测效应，如星系形状噪声包括在我们的模型。然后，我们生成现实的模拟弱透镜目录来测试我们的分析模型的准确性。为此，我们执行全天空光线跟踪模拟，使我们能够有一个大的连续区域的多个实现。我们使用明亮恒星的实际位置对天空中的遮蔽区域进行建模，并生成200个模拟弱透镜目录，天空覆盖范围约为1000平方度。我们表明，我们的理论模型同意以及从模拟目录直接计算的统计和它们的协方差的系综平均。在典型的选择阈值下，忽略形状噪声校正导致高估了具有约10%的水平的弱透镜选择的集群的聚类，并且形状噪声校正将集群丰度提高了几倍。我们使用晕圈模型计算互协方差，并考虑到由于掩模而有效减少的调查区域。宇宙切变自功率谱的协方差受来自天空遮蔽的模式耦合效应的影响。我们的模型和结果可以很容易地用于宇宙学分析与正在进行的和未来的弱透镜调查。
2015-09-04 astro-ph.CO
Estimating Covariance Matrices for Two- and Three-Point Correlation Function Moments in Arbitrary Survey Geometries
我们提出的配置空间估计的自协方差和互协方差的两点和三点关联函数（2PCF和3PCF）在一般的调查几何。这些是在高斯极限中导出的（将高阶关联函数设置为零），但是对于任意非线性2PCF（其可以从勘测本身估计），其中包括散粒噪声重新缩放参数以捕获非高斯性。我们概括了以前的方法，包括勒让德矩通过几何校正函数校准测量对和三重计数。利用重要性抽样和随机粒子目录，我们可以估计模型协方差的分数所需的时间与模拟，获得估计与可忽略的采样噪声在$\sim 10$（$\sim 100$）CPU小时的2PCF（3PCF）自协方差。我们将结果与来自一套BOSS DR 12模拟的样本协方差进行比较，并发现矩阵具有良好的一致性，假设2PCF（3PCF）的散粒噪声重新缩放参数为$1.03$（$1.20$）。为了获得最强的约束宇宙学参数，我们必须使用多种统计在演唱会上，有强大的方法来衡量其协方差在低计算成本，因此是非常相关的即将到来的调查。
2019-10-10 astro-ph.CO astro-ph.IM
Validation of semi-analytical, semi-empirical covariance matrices for two-point correlation function for Early DESI data
本研究针对Early DESI的亮红星系模拟数据，扩展验证并改进了两点相关函数的半解析半经验协方差矩阵方法，证实其与样本协方差一致性良好，可无需大量模拟星表即可生成同类数据集的协方差矩阵，代码已开源。
2023-07-25 astro-ph.CO math.ST physics.data-an
Semi-analytical covariance matrices for two-point correlation function for DESI 2024 data
提出一种快速生成两点相关函数Legendre矩半解析协方差矩阵的优化方法，考虑巡天几何和非高斯效应，在DESI 2024模拟数据上验证显示其与模拟协方差矩阵高度一致，可作为基于模拟的协方差矩阵的有效替代方案。
2024-12-16 astro-ph.CO physics.data-an
Improving the precision matrix for precision cosmology
从宇宙的大尺度结构的观测，如功率谱或关联函数的宇宙学约束的估计，需要相关的协方差矩阵的逆，即精度矩阵，$\mathbfΨ$的知识。在大多数分析中，$\mathbfΨ$是从一组有限的模拟目录中估计的。根据使用了多少模拟，这种估计有一个相关的误差，必须传播到最终的宇宙学约束。对于未来的调查，如欧几里德和DESI，控制这种额外的不确定性需要大量的模拟目录。在这项工作中，我们测试了一种新的技术，估计的精度矩阵，协方差锥形方法，在重子声学振荡测量的背景下。即使这种技术最初被设计为一种方式，以加快极大似然估计，我们的研究结果表明，它也减少了噪声精度矩阵估计的影响，推导出的置信区间，而不会引入偏差的目标参数。这种技术的应用可以帮助未来的调查，以达到其真正的约束力，使用数量少得多的模拟目录。
2015-09-28 astro-ph.CO stat.AP
The DESI-Lensing Mock Challenge: large-scale cosmological analysis of 3x2-pt statistics
本文通过端到端模拟验证了DESI-Y1光谱数据与三大弱引力透镜巡天数据组合的3x2-点统计大尺度宇宙学分析流程，证明能在统计误差内恢复基准宇宙学参数。
2025-03-06 astro-ph.CO
Non-linear shrinkage estimation of large-scale structure covariance
在许多天体物理学环境中，大型数据集的协方差矩阵必须从有限数量的模拟实现中凭经验确定。由此产生的噪声降低了推理，如果实现比数据点少，则完全排除了推理。这项工作适用于最近提出的非线性收缩估计的协方差从大尺度结构宇宙学的一个现实的例子。在优化其性能的使用在似然表达式，收缩估计量产生次显性偏差和方差可比的标准估计因子$\sim 50$少实现。这是在没有任何关于数据属性或协方差矩阵结构的先验信息的情况下实现的，计算成本可以忽略不计。
2016-12-02 astro-ph.CO astro-ph.IM
Cosmological Parameter Estimation Using the Genus Amplitude - Application to Mock Galaxy Catalogs
研究了二维切片中物质密度场的拓扑结构，并考虑了如何利用亏格的振幅$A$进行宇宙学参数估计。利用最新的Horizon Run 4模拟数据，我们计算了由光锥模拟星系表构造的平滑密度场的亏格。通过考虑其红移演化和星等，可以从属的振幅中提取信息。本征振幅随红移的恒定性可以作为一个标准布居，从中我们导出了对暗能量$w_{\rm de}$状态方程的约束--通过在$z \sim 0.1$和$z \sim 1$处测量$A$，我们可以对$w_{\rm de}$放置一个顺序$Δw_{\rm de} \sim {\cal O}(15\%)$约束。通过将$A$与其高斯期望值进行比较，我们可以潜在地导出对物质密度$ΔΩ_{\rm mat} \sim 0.01$的附加严格约束。我们讨论了与这两个测量相关的污染的主要来源-红移空间失真和散粒噪声。通过对星系偏差的精确了解，我们可以成功地消除红移空间畸变的影响，并通过适当的大尺度平滑$R_{\rm G} \ge 15 {\rm Mpc}/h$来抑制散粒噪声和非线性引力演化的综合影响。没有知识的偏见，我们讨论如何联合测量的二维和三维属可以用来约束生长因子$β= f/b$。该方法可以应用于最佳的红移片的星系分布产生的下降技术。
2018-01-19 astro-ph.CO
A Bayesian method for combining theoretical and simulated covariance matrices for large-scale structure surveys
准确和精确的协方差矩阵将是重要的，使计划的宇宙学调查，以发现新的物理。标准方法意味着需要许多N体模拟以获得准确的估计，或者需要精确的理论模型。我们结合这些方法，通过构建一个似然函数的条件下模拟和理论协方差，不断传播的噪声从有限数量的模拟和不确定性的理论模型本身使用信息Inverse-Wishart先验。与标准方法不同，我们的方法允许所需的模拟次数小于汇总统计量的数量。我们恢复的线性“收缩”协方差估计的贝叶斯数据模型的背景下，并测试我们的边际似然模拟模拟功率谱估计。我们进行了深入的调查，在不同的协方差模型的选择对模型拟合和参数方差的质量先验置信度的影响。在一个简化的设置，我们发现，所需的模拟的数量可以减少，如果一个人愿意接受一个温和的退化模型拟合的质量，发现即使是弱信息先验可以帮助减少模拟的要求。我们确定的汇总统计量的相关矩阵作为一个关键的数量需要仔细建模。我们的方法可以很容易地推广到任何协方差模型或汇总统计量，并阐明了混合估计在宇宙学推断的作用。
2018-12-12 astro-ph.CO
Galaxy 2-Point Covariance Matrix Estimation for Next Generation Surveys
我们进行了详细的分析的球面平均星系功率谱的协方差矩阵，并提出了一种新的，实用的方法来估计这在一个任意的调查，而不需要运行模拟星系模拟，覆盖整个调查量。该方法使用理论参数来修改从一组小体积立方体星系模拟中测量的协方差矩阵，与较大的模拟相比，这在计算上是便宜的，并且比使用理论建模更准确地匹配测量的小规模星系团。我们包括处方分析占调查的窗口函数，卷积测量的协方差矩阵在一个非平凡的方式。我们还提出了一种新的方法，包括超采样协方差和模式以外的小模拟体积的影响，不需要额外的模拟，仍然允许我们规模的协方差矩阵。作为验证，我们将使用我们的新方法估计的协方差矩阵与使用最初为分析斯隆数字巡天主要星系样本（SDSS-MGS）而创建的500个模拟的蛮力计算进行比较。我们发现所有感兴趣的尺度上的大尺度结构分析，包括占主导地位的调查窗口的影响，并在规模上的聚类理论模型通常会崩溃，但新的方法产生的协方差矩阵显着更好的信号-噪声。虽然只在实空间中形式上正确，我们还讨论了我们的方法如何可以扩展到将红移空间失真的影响。
2017-09-18 astro-ph.CO
First Detection of the Baryon Acoustic Oscillation (BAO) Feature in the 3-Point Correlation Function of DESI DR1 Luminous Red Galaxies
本文首次在DESI DR1类星体的3PCF中检测到BAO特征，利用红移空间双谱模板和FFTLog算法，通过两种协方差矩阵方法验证模型，测得BAO尺度精度在1.1%-2.2%之间，展示了3PCF在探测宇宙膨胀历史中的潜力。
2026-02-18 astro-ph.CO
On approximations of the redshift-space bispectrum and power spectrum multipoles covariance matrix
本文研究星系巡天中功率谱-双谱协方差矩阵的对角近似效应，发现对角近似虽使参数误差棒增大但低估真实误差，并探讨了中间近似方案，对当前及未来巡天分析具有重要意义。
2024-01-11 astro-ph.CO
Euclid: The linear-construction covariance and cosmology
University of Helsinki（赫尔辛基大学）；Helsinki Institute of Physics（赫尔辛基物理研究所）；INAF-Osservatorio Astronomico di Trieste（意大利国家天体物理研究所的里雅斯特天文台）；ESAC/ESA（欧洲空间应用中心/欧洲空间局）；INAF-Osservatorio Astronomico di Brera（意大利国家天体物理研究所布雷拉天文台）；INAF-Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna（意大利国家天体物理研究所博洛尼亚天体物理学与空间科学观测站）；IFPU, Institute for Fundamental Physics of the Universe（宇宙基础物理研究所）；INFN, Sezione di Trieste（意大利国家核物理研究所的里雅斯特分部）；SISSA, International School for Advanced Studies（国际高等研究院）
本文通过比较线性构造与样本协方差方法，验证了其在宇宙学参数估计中的有效性，发现两者在参数后验分布上表现一致。
2026-03-11 astro-ph.CO
Analytic Model for Covariance Matrices of the 2-, 3-, and 4-Point Correlation Functions in the Gaussian Random Field Approximation
针对星系N点相关函数协方差矩阵自由度高的问题，提出基于幂律功率谱和散粒噪声的完全解析闭式模板，获得2PCF及高阶$f$-积分的闭式解，揭示了矩阵的稀疏结构，为未来光谱星系巡天分析提供指导。
2025-07-01 astro-ph.CO
Galaxy redshift-space bispectrum: the Importance of Being Anisotropic
我们预测的好处，通过添加双谱各向异性信号的标准，两点和三点，聚类统计分析。特别是，我们预测宇宙学参数的约束，包括双谱高多极项连同星系功率谱（四极加四极）和各向同性双谱（ESPs）的数据向量。为此，提出了协方差分析矩阵模型。这个模板是仔细校准的数值协方差矩阵估计从一组模拟星系目录的众所周知的条款。测试校准后，使用功率谱和各向同性双谱测量从同一组模拟，我们扩展的协方差建模的星系双谱更高的多极。使用这个协方差矩阵，我们继续进行宇宙学参数推断使用适当生成的模拟数据向量。包括双谱多极子的十六极，产生1-D $68\%$可信区域的一组参数$(b_1,b_2,f,σ_8,f_\mathrm{NL},α_\perp, α_\parallel)$更紧密的一个因素为30 $\%$平均为$k_\mathrm{max}=0.09\,h$ /Mpc，显着减少在同一时间的退化存在于后验分布。
2020-06-19 astro-ph.CO
An Analysis of Variance of the Pantheon+ Dataset: Systematics in the Covariance Matrix?
该研究分析Pantheon+的χ²偏小与残差异常，发现协方差矩阵可能高估误差约7%，扣除内禀散射后ΛCDM与数据一致。
2025-06-07 astro-ph.CO
Mitigating baryonic effects with a theoretical error covariance
在小尺度上模拟宇宙剪切功率谱的不确定性的主要来源之一是重子物理的影响。第四阶段巡天的精确宇宙学需要在百分水平上深入了解非线性区域的物质功率谱。因此，重要的是要发展可靠的缓解技术，以考虑重子的不确定性，如果小尺度的信息是要考虑在宇宙学分析。在这项工作中，我们开发了一种新的减轻方法来处理重子物理的情况下的剪切角功率谱。该方法是基于扩展的协方差矩阵，其中包括重子的不确定性流体动力学模拟。我们使用的结果，从13流体动力学模拟和剩余误差所产生的适合$Λ$ CDM模型使用扩展的晕模型代码{ \tt HMCode}占重子物理。这些残差用于对所谓的理论误差协方差矩阵进行建模，该理论误差协方差矩阵被添加到原始协方差矩阵。为了评估该方法的性能，我们使用的二维层析剪切从四个流体动力学模拟，具有不同的极端重子参数作为模拟数据和运行的似然分析比较剩余偏差$Ω_m$和$σ_8$的我们的方法和HMCode的LSST类调查。我们使用不同的建模的理论误差协方差矩阵来测试该方法的鲁棒性。我们表明，它是可能的，以减少在测试的宇宙学参数的价格在一个温和的降低精度的测定偏差。
2021-04-03 astro-ph.CO
Gravitational Lensing Simulations I : Covariance Matrices and Halo Catalogues
引力透镜观测现在已经足够大和精确，以至于对引力透镜信号的解释必须考虑到越来越多的理论限制和观测偏差。由于透镜信号在小角度尺度下最强，因此只有数值模拟才能忠实地再现非线性动力学和次级效应。这项工作是一系列工作中的第一项，其中迄今为止已知的所有引力透镜校正将在同一组模拟中实现，使用现实的模拟目录和非高斯统计。在这第一篇论文中，我们提出了TCS模拟套件和计算基本的统计，如二阶和三阶收敛和剪切关联函数。这些简单的测试设置了我们的模拟的有效性范围，这些模拟在亚弧分钟级别（或$\ell \sim 10^4$）上解决了大多数信号。我们还计算了几个统计估计的非高斯协方差矩阵，包括许多在加拿大法国夏威夷望远镜透镜调查（CFHTLenS）中使用的。从同样的实现，我们构建晕目录，计算一系列的属性，所需的大多数星系人口算法。这些模拟产品可供公开下载。
2014-12-09 astro-ph.CO
Baryonic effects for weak lensing. Part I. Power spectrum and covariance matrix
重子反馈效应导致小尺度下弱透镜角功率谱的抑制。这种抑制的形状和幅度约束不佳是即将到来的宇宙学弱透镜调查（如Euclid或LSST）的不确定性的重要来源。在这两篇系列论文中的第一篇中，我们使用模拟为宇宙剪切功率谱和相应的协方差矩阵建立了一个类似欧几里得的层析模拟数据集，这两个数据集都是根据施耐德等人的重子化方法进行重子效应校正的。（2019）。此外，我们开发了一个模拟器，以获得快速预测的重子功率抑制，使我们能够执行一个标准的$Λ$ CDM宇宙学与宇宙学和天体物理参数的似然推断分析。我们的主要发现是：（i）忽略重子效应会导致宇宙学参数$Ω_m$和$σ_8$的$σ$偏差大于5，（ii）将分析限制在最大尺度上，即不受重子影响的尺度上，使偏差消失，但会导致$Ω_m$ - $σ_8$等值线面积放大10倍以上;（iii）忽略重子对协方差矩阵的影响不会显著影响宇宙学参数的估计;（iv）虽然重子的抑制是轻微的宇宙学依赖，这种影响不会明显修改后轮廓。总的来说，我们的结论是，包括重子的不确定性方面的滋扰参数的结果在宇宙学的公正和令人惊讶的严格约束。
2020-03-30 astro-ph.CO
nIFTy Cosmology: Galaxy/halo mock catalogue comparison project on clustering statistics
本文对快速生成模拟晕或星系表的主要方法进行了比较。对两点和三点聚类统计量进行了比较。参考星表来自BigMultiDark N-body模拟。朋友的朋友（仅包括不同的晕）和球形过密度（包括不同的晕和亚晕）目录都被用于大体积星系调查的典型数密度。我们证明了一个适当的偏置模型是必不可少的再现功率谱在准线性，甚至更小的尺度。关于各种聚类统计的方法的基础上扰动理论和一个现实的偏置模型导致非常好的协议与N体模拟。然而，对于关联函数的四极矩或功率谱，只有基于半N体模拟的方法才能在小尺度下达到高精度（1%水平），即，r<25 Mpc/h或k>0.15 h/Mpc。完整的N体解决方案对于编制参考目录仍然是必不可少的。尽管如此，我们已经证明，更有效的近似求解器可以达到百分之几的精度在聚类统计的尺度感兴趣的大尺度结构分析校准后，与一些参考N体计算。这使得它们在协方差研究中的大规模生产、大参数空间的扫描和数据分析技术中的不确定性的估计（如重子声学振荡重建、红移失真测量等）中非常有用。
2015-06-16 astro-ph.CO
The Clustering of Galaxies in the SDSS-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: Including covariance matrix errors
我们提出了改进的方法，包括协方差矩阵的重子振荡光谱巡天（BOSS）星系团测量的误差预算，重温数据发布9（DR 9）的分析，并描述了一种方法，用于DR 10/11分析中提出的配套文件。由于BOSS现在可以达到的精度，采用的精确分析方法变得越来越重要：即使使用多达600个模拟星表来估计2点聚类测量的协方差，仍然会导致误差增加约20%，这取决于如何测量感兴趣的宇宙学参数。在本文中，我们扩展以前的工作，这种贡献的误差预算，推导公式的误差测量的可能性，并恢复最佳拟合参数拟合的模拟也用于估计协方差矩阵的分布。这两种情况都是BOSS以前的分析所考虑的。我们将导出的公式应用于BOSS的重子声学振荡（BAO）和红移空间畸变（RSD）测量。为了进一步帮助这些分析，我们考虑了最佳数量的bin使用的2点测量使用的功率谱或关联函数的BAO，和各向异性BAO和RSD测量的关联函数的四极矩和四极矩。
2013-12-17 astro-ph.CO astro-ph.IM
