We present a Next-to-next-to-leading (fifth or NNLO) order calculation for the covariance matrix of the matter power spectrum, taking into account the effect of survey window functions. Using the grid-based calculation scheme for the standard perturbation theory, GridSPT, we quickly generate multiple realizations of the nonlinear density fields to fifth order in perturbation theory, then estimate the power spectrum and the covariance matrix from the sample. To the end, we have obtained the non-Gaussian covariance originated from the one-loop trispectrum without explicitly computing the trispectrum. By comparing the GridSPT calculations with the N-body results, we show that NNLO GridSPT result reproduces the N-body results on quasi-linear scales where SPT accurately models nonlinear matter power spectrum. Incorporating the survey window function effect to GridSPT is rather straightforward, and the resulting NNLO covariance matrix also matches well with the N-body results.
Galaxy Power Spectrum Multipoles Covariance in Perturbation Theory
我们利用微扰理论计算了星系功率谱多极子的协方差，包括非线性演化、非线性和非局域偏差、径向红移空间畸变、任意观测窗口和散粒噪声散粒噪声的影响。我们重写的功率谱FKP估计在通常的窗口星系的波动和波动的星系数量内的调查量。我们表明，这导致一个更强的超样本协方差比在文献中假设，并导致大量的高斯信息泄漏。我们将协方差矩阵分解为几个贡献，这些贡献提供了对不同有偏示踪剂的行为的深入了解。我们表明，对于现实的调查，功率谱多极子的协方差已经占主导地位的散粒噪声和超级调查模式耦合在弱非线性政权。这两种效应都可以通过分析精确建模，使得对协方差的扰动处理非常引人注目。我们的方法允许的协方差变化的宇宙学和偏置参数的函数非常有效，调查几何进入固定内核，可以单独使用快速傅立叶变换（FFT）计算。我们发现，我们的分析协方差和估计从BOSS DR 12补丁模拟目录在整个范围内，我们测试，高达$k=0.6$ h/Mpc之间的协议。这预示着很好的应用到未来的调查，如DESI和欧几里得。本文附带的CovaPT代码可在https://github.com/JayWadekar/CovaPT上获得
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）
Analytical method for computing the covariance matrix of cosmic shear two-point correlation function
Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (WPI), The University of Tokyo Institutes for Advanced Study (UTIAS), The University of Tokyo（东京大学宇宙物质宇宙学前沿研究机构）；Department of Physics, The University of Tokyo（东京大学物理系）；Center for Frontier Science, Chiba University（千叶大学前沿科学中心）；Center for Data-Driven Discovery (CD3), Kavli IPMU (WPI), UTIAS, The University of Tokyo（东京大学数据驱动发现中心）
An optimal quadratic estimator for window-free cosmic shear power spectra
Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (WPI), The University of Tokyo Institutes for Advanced Study (UTIAS), The University of Tokyo（东京大学宇宙物质前沿研究所（WPI）、东京大学高等研究院（UTIAS）、东京大学）；Department of Physics, The University of Tokyo（东京大学物理学系）；Center for Data-Driven Discovery (CD3), Kavli IPMU (WPI), UTIAS, The University of Tokyo（东京大学数据驱动发现中心（CD3）、卡弗里宇宙物理数学前沿研究所（WPI）、UTIAS、东京大学）
Unified galaxy power spectrum measurements from 6dFGS, BOSS, and eBOSS
我们利用最近的发展，在分析星系红移调查，提出了一个易于使用的基于矩阵的分析框架的星系功率谱多极，包括广角效应和调查窗口功能。我们采用这个框架，得到去卷积功率谱多极6dFGS DR 3，BOSS DR 12和eBOSS DR 16类星体样品。作为标准分析的替代方案，去卷积功率谱多极子可用于执行勘测特定方面的数据分析不可知性，如窗函数。我们表明，在BOSS数据集的情况下，重子声学振荡（BAO）分析使用的去卷积功率谱的结果在相同的可能性作为标准分析。为了便于基于卷积和去卷积功率谱测量的分析，我们提供了上述数据集的窗函数矩阵，广角矩阵，协方差矩阵和功率谱多极测量。与本文一起，我们发布了一个基于\code{Python}的工具箱来计算不同的分析组件。附录中包含了详细的用户指南，并提供了如何对这些数据集进行宇宙学分析的示例。我们希望我们的工作能够使更广泛的宇宙学社区更容易获得星系调查数据集的分析。
Empirical Covariance Modeling for 21 cm Power Spectrum Estimation: A Method Demonstration and New Limits from Early Murchison Widefield Array 128-Tile Data
Computing the Small-Scale Galaxy Power Spectrum and Bispectrum in Configuration-Space
我们提出了一类新的估计计算小规模的功率谱和双谱的配置空间通过加权对和三重计数，没有明确使用傅立叶变换。粒子计数截断在$R_0\sim 100h^{-1}\,\mathrm{Mpc}$通过一个连续的窗口函数，这对测量的功率谱多极在小尺度上的影响可以忽略不计。这给出了一个功率谱算法的复杂性$\mathcal{O}(NnR_0^3)$（或$\mathcal{O}(Nn^2R_0^6)$的双谱），测量$N$星系数密度$n$。我们的估计量针对测量几何形状进行了校正，既没有自计数贡献，也没有离散化伪影，使其成为高$k$分析的理想选择。与传统的基于傅立叶变换的方法不同，我们的算法在小尺度上变得更有效（因为可以使用更小的$R_0$），因此我们可以通过将该方法与标准技术相结合来有效地估计跨$k$空间的光谱。我们证明了公用功率谱算法的实用性，将其应用到BOSS DR 12模拟计算高$k$功率谱及其协方差。此外，我们推导出一个理论上的重新缩放高斯协方差矩阵，它结合了调查的几何形状，并发现是在很好的协议，从模拟。计算配置和傅立叶空间统计以同样的方式，使我们能够考虑联合分析，这可以把更强的宇宙学参数的界限，为此，我们还讨论了两点关联函数和小尺度功率谱之间的互协方差。
