We use analytic covariance matrices to carry out a full-shape analysis of the galaxy power spectrum multipoles from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS). We obtain parameter estimates that agree well with those based on the sample covariance from two thousand galaxy mock catalogs, thus validating the analytic approach and providing substantial reduction in computational cost. We also highlight a number of additional advantages of analytic covariances. First, the analysis does not suffer from sampling noise, which biases the constraints and typically requires inflating parameter error bars. Second, it allows us to study convergence of the cosmological constraints when recomputing the analytic covariances to match the best-fit power spectrum, which can be done at a negligible computational cost, unlike when using mock catalogs. These effects reduce the systematic error budget of cosmological constraints, which suggests that the analytic approach may be an important tool for upcoming high-precision galaxy redshift surveys such as DESI and Euclid. Finally, we study the impact of various ingredients in the power spectrum covariance matrix and show that the non-Gaussian part, which includes the regular trispectrum and super-sample covariance, has a marginal effect ($\lesssim 10 \%$) on the cosmological parameter error bars. We also suggest improvements to analytic covariances that are commonly used in Fisher forecasts.
Estimating the power spectrum covariance matrix with fewer mock samples
星系巡天测量功率谱（P（k））的协方差矩阵在理论上很难计算。目前的最佳实践是通过计算大量模拟目录的样本协方差来估计协方差矩阵。下一代星系巡天将需要数千个大体积模型来确定协方差矩阵，以达到所需的精度。逆协方差矩阵中的误差更大，并且随着P（k）箱的数量而缩放，使得问题更加尖锐。我们开发了一种估计协方差矩阵的方法，使用理论上合理的，少参数模型，校准与模拟目录。使用一组600个BOSS DR 11模拟星表，我们证明了一个七参数模型足以拟合BOSS DR 11 P（k）测量的协方差矩阵。使用此方法计算的协方差优于任何模拟数量的样本协方差，并且仅需要~100个模拟就可以完全收敛，并且逆协方差矩阵以相同的速率收敛。这种方法应该同样适用于下一代星系调查，尽管对更高精度的需求可能需要在拟合函数中添加额外的参数。
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。
Geometrical compression: a new method to enhance the BOSS galaxy bispectrum monopole constraints
我们提出了一种新的方法来压缩星系聚类三点统计，并将其应用到红移空间星系双谱测量从BOSS DR 12 CMASS数据考虑$k$ -空间范围的$0.03-0.12\,h/\mathrm{Mpc}$。该方法包括在binning在一起的双谱评价在组的波数形成封闭的三角形具有类似的几何性质：面积，余弦的最大角度和馀下两个角度的余弦之间的比率。这使得我们能够增加双谱测量的数量，例如通过标准分箱（从使用的116到2734个三角形）的因子$23$，否则标准分箱受限于可用于估计导出参数约束所需的协方差矩阵的模拟目录的数量。因此，推断参数$\left(b_1,b_2,f,σ_8\right)$的$68\%$可信区间分别减少了$\left(-39\%,-49\%,-29\%,-22\%\right)$。我们发现非常好的协议与最近获得的替代最大压缩方法的后验。这种新的方法不需要先验计算的数据向量协方差矩阵，并有可能直接适用于其他三点统计（如glaxy聚类，弱引力透镜，21厘米发射线）从未来的调查，如DESI，欧几里德，PFS和SKA测量。
