0623-LSS

🧭 一、从观测数据到功率谱的流程逻辑

1.1 格点化与傅里叶变换

  • 星系的位置分布在三维空间中,用栅格化将其映射到一个**三维体素网格(mesh)**中。

  • 对这个网格上的过密度场 δ(r)三维快速傅里叶变换(FFT),得到其功率谱 P(k)

  • 你问:“功率谱是不是来自三维的二点相关函数?” ✅ 是的,功率谱是二点相关函数的傅里叶变换。


🌀 二、Alias(混叠)现象的本质

2.1 混叠的由来

  • 图中公式是:

    ϕd(k⃗)=∑n⃗ϕ(k⃗+2kNn⃗)\phi^d(\vec{k}) = \sum_{\vec{n}} \phi(\vec{k} + 2k_N \vec{n})

    说明离散采样后,频域中的不同模式被周期性折叠,导致原始高频模式混入低频 → aliasing

2.2 减少混叠的方法

  • 你问:“采样频率上升为什么能减少 aliasing?” ✅ 因为更高的采样频率 → 更大的 Nyquist 频率 kNk_N → 减少高频信号折叠进来。


📊 三、密度场的插值方式(Particle-to-Mesh)

3.1 权重窗口函数 W(k)

  • 图中展示了不同插值方法:

    • NGP (Nearest Grid Point)

    • CIC (Cloud-In-Cell)

    • TSC (Triangular Shaped Cloud)

    • PQS (Piecewise-Quadratic Spline)

  • 权重函数 W(k)W(k) 的表达式依赖于这些 scheme 的阶数 pp,控制了平滑程度。

  • 插值方法越高阶 → W(k)W(k) 降得越快 → aliasing 越小。


🔍 四、Selection Function 与 FKP估计量

4.1 Selection Function

  • 定义为在红移 zz 处,理论上应该观测到的星系的平均数密度

  • 图中曲线 nˉ(r)\bar{n}(r) 来自真实观测统计。

  • 你问:“为什么小 z 处的 nˉ(z)\bar{n}(z) 会下降?” ✅ 答:仪器视场、饱和问题、观测策略不均等都会导致近距离下的星系样本不完整。

4.2 FKP 估计器(Feldman-Kaiser-Peacock)

  • 构建加权的 δ(r) 场,用来估算功率谱:

    F(r⃗)=w(r)[ng(r)−αns(r)][∫d3r nˉ2(r)w2(r)]1/2F(\vec{r}) = \frac{w(r)[n_g(r) - \alpha n_s(r)]}{\left[\int d^3r\, \bar{n}^2(r)w^2(r)\right]^{1/2}}

    • ngn_g:真实星系

    • nsn_s:随机 catalogue(模拟观测几何)

    • w(r)w(r):最优加权因子(通常与 shot noise 有关)


🌠 五、天文观测相关细节

5.1 星芒、CCD、光纤布置

  • 星芒:来自望远镜光阑支架衍射,主要见于光学望远镜

  • CCD 读出通道有限,所以同时只能读取几千根光纤 → 不能“插满”。

  • 你问:“二维光谱和一维光谱有什么关系?” ✅ 答:二维光谱是空间(Y轴) vs 波长(X轴)的图像,经过积分提取出一维波长依赖的强度分布 → 一维光谱。


💡 六、光度系统与K校正

6.1 Petrosian Magnitude

  • 定义表面亮度在外环和内圈之间的比值达到某个固定值(例如0.2)时的半径 → 称为 Petrosian 半径。

  • 在这个半径内积分得到 Petrosian flux → 得到总亮度。

    • 优点:和距离的变化弱相关,不易受 seeing、曝光时间影响。

6.2 K-correction

  • 原因:不同红移源被“红移”到不同波段,必须将其“校正”到相同滤波器上的参考系。

  • 你问:“为什么叫 K-correction?” ✅ 起源于 “K-term” 的历史命名,现在代表将观测星等校正回本征系的修正项。


🎯 七、偏差与星系选择效应

7.1 Selection Bias

  • 图中右图展示了:低质量星系在高红移中探测不到,导致观测星系倾向于高质量(红色区域) → 选择偏差。

7.2 r-band 是什么?

  • SDSS 的五个滤波器系统之一:u, g, r, i, z

    • r-band 是红色波段(~620nm),对恒星质量特别敏感 → 容易引入stellar mass bias

7.3 Cluster Bias

  • 描述的是:星系或类星体等 tracer底层暗物质分布之间的偏差

    • 通常写作:

      δg=b δm\delta_g = b\, \delta_m

    • 高质量天体(如类星体)有更大 bias → 更聚集。


⭐ 八、类星体(Quasar)介绍

  • 类星体(quasar / QSO):星状外观的天体,实为活动星系核 AGN

    • 紧凑(compact):体积小,亮度极高

    • 是超大质量黑洞吸积盘的辐射源

    • 稀有:适合用于 LSS 的 tracer,但选源难度高


如需我将今天讲解内容整理成文档或导图,可继续提出,我可以导出为 Markdown、PDF 或 LaTeX 等格式。

Last updated