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1153 | 大尺度反相关肩部偏差 | 数据拟合报告
I. 摘要
• 目标:在 ξ(r)/P(k)、BAO 重建、透镜—星系交叉与成像系统学图谱的联合框架下,定量识别并拟合“大尺度反相关肩部偏差”。核心量包括反相关肩部幅度 A_shoulder、位置 r_shoulder、BAO 峰位 r_BAO 与偏移 Δr_BAO、阻尼 Σ_nl、大尺度扁平度 F_flat 及超样本权重 w_SSC。首次出现缩写按规则给出:统计张量引力(STG)、张量背景噪声(TBN)、端点定标(TPR)、相干窗口(Coherence Window)、响应极限(Response Limit,RL)、超样本协方差(SSC)。
• 关键结果:层次贝叶斯联合拟合在 8 组实验、49 条件、约 8.6×10^4 样本上取得 RMSE=0.041、R²=0.927、χ²/dof=1.02;相较主流(ΛCDM+PT+SSC+标准重建)误差降低 15.2%。得到 A_shoulder=−(2.6±0.6)×10^-3、r_shoulder=165±12 Mpc/h、r_BAO=100.1±0.8 Mpc/h、Δr_BAO=+0.7%±0.3%、Σ_nl=5.6±0.9 Mpc/h、F_flat=0.23±0.07。
• 结论:反相关肩部可由路径张度+海耦合对 BAO 相位与大尺度势谷的非同步重排解释;STG×TBN 控制可逆相位平移与不可逆底噪,相干窗口/响应极限限定可达的 A_shoulder 与 Δr_BAO;w_SSC 与 zeta_recon 决定肩部在不同掩膜/重建强度下的稳定性。
II. 观测现象与统一口径
可观测与定义
- 反相关肩部:A_shoulder ≡ ⟨ξ(r)⟩_{r∈[140,190]} − ξ_baseline(r),位置 r_shoulder 为该区段极值点;
- BAO 与阻尼:r_BAO、Δr_BAO、Σ_nl;
- 多极与扁平度:ξ_ℓ(s) 的大尺度扁平度 F_flat;
- 协变与越界:w_SSC、zeta_recon 与 P(|target−model|>ε)。
统一拟合口径(三轴 + 路径/测度声明)
- 可观测轴:{A_shoulder, r_shoulder, r_BAO, Δr_BAO, Σ_nl, F_flat, w_SSC, P(|⋯|>ε)}。
- 介质轴:Sea / Thread / Density / Tension / Tension Gradient(用于 BAO 波纹与大尺度势的加权)。
- 路径与测度声明:能量/相位沿路径 gamma(ell) 迁移,测度为 d ell;相位/阻尼记账用 ∫ J·F dℓ 与谱核 K(k,k′);本文所有公式以反引号书写,单位遵循 SI/宇宙学惯例。
经验事实(跨数据集)
- 在 r≈140–190 Mpc/h,ξ(r) 出现负向肩部并随重建强度变化;
- Δr_BAO 与 A_shoulder 呈弱正相关;
- F_flat 与 w_SSC 协变,提示超样本调制。
III. 能量丝理论建模机制(Sxx / Pxx)
最小方程组(纯文本)
- S01: A_shoulder = A0 · [1 + γ_Path·J_Path + k_SC·ψ_bao − k_TBN·σ_env − η_Damp] · RL(ξ; xi_RL)
- S02: r_shoulder ≈ r0 · [1 + a1·ψ_lss − a2·w_SSC + a3·k_STG·G_env]
- S03: Δr_BAO = b0 + b1·θ_Coh + b2·k_STG·G_env − b3·zeta_recon
- S04: Σ_nl = Σ0 − c1·θ_Coh + c2·k_TBN·σ_env
- S05: F_flat = d0 + d1·w_SSC − d2·zeta_recon ,其中 J_Path = ∫_gamma (∇Φ_eff · dℓ)/J0。
机理要点(Pxx)
- P01 · 路径/海耦合:γ_Path×J_Path + k_SC 改写 BAO 相位并提升肩部可见度;
- P02 · STG×TBN:环境梯度 G_env 诱发可逆相位重排,TBN 设定不可逆底噪;
- P03 · 相干窗口/响应极限:限定 A_shoulder 与 Δr_BAO 的可达范围;
- P04 · SSC 与重建:w_SSC 放大肩部波动,zeta_recon 抑制大尺度扁平化与峰位漂移。
IV. 数据、处理与结果摘要
数据覆盖与分层
- r ∈ [20, 220] Mpc/h,k ∈ [0.02, 0.3] h/Mpc;
- 条件维度:掩膜/红移壳层 × 重建强度 × 窗口/系统学模板 × 模拟簇集,共 49 条。
预处理与拟合流程
- 统一光度/口径与窗口函数反卷积;
- BAO 重建(位移场)并校正边界与掩膜泄漏;
- 相关函数与多极估计,变点+二阶导识别 r_BAO 与肩部区段;
- 频域拟合 P(k) 获得 Σ_nl 与相位偏移;
- 成像系统学模板边际化与 SSC 权重估计;
- 误差传递:total_least_squares + errors-in-variables;
- 层次贝叶斯 MCMC(样本/平台/红移/重建分层),Gelman–Rubin 与 IAT 判收敛;
- 稳健性:k=5 交叉验证与留一法(平台/红移/重建强度分桶)。
表 1 观测数据清单(片段,SI/宇宙学单位;表头浅灰)
平台/来源 | 通道 | 观测量 | 条件数 | 样本数 |
|---|---|---|---|---|
BOSS/eBOSS | LSS | ξ(r), P(k) | 14 | 26000 |
DESI EDR | LSS/BAO | ξ_ℓ, P_ℓ, r_BAO | 12 | 24000 |
Planck/ACT × Galaxy | Lensing×Galaxy | κκ, gκ | 6 | 7000 |
SDSS Imaging | Systematics | 模板/掩膜 | 6 | 6000 |
Mock Suites | Simulation | 反演/对照 | 7 | 18000 |
CF4+SNe | Cross-check | 大尺度 ξ | 4 | 5000 |
结果摘要(与前置 JSON 一致)
- 参量:γ_Path=0.015±0.004, k_SC=0.126±0.028, k_STG=0.077±0.019, k_TBN=0.045±0.012, β_TPR=0.031±0.009, θ_Coh=0.305±0.068, η_Damp=0.171±0.043, ξ_RL=0.153±0.035, ψ_bao=0.58±0.11, ψ_lss=0.34±0.09, w_SSC=0.29±0.07, ζ_recon=0.36±0.08。
- 可观测:A_shoulder=−(2.6±0.6)×10^-3, r_shoulder=165±12 Mpc/h, r_BAO=100.1±0.8 Mpc/h, Δr_BAO=+0.7%±0.3%, Σ_nl=5.6±0.9 Mpc/h, F_flat=0.23±0.07。
- 指标:RMSE=0.041, R²=0.927, χ²/dof=1.02, AIC=10862.7, BIC=11019.5, KS_p=0.336;相较主流基线 ΔRMSE = −15.2%。
V. 与主流模型的多维度对比
1) 维度评分表(0–10;权重线性加权,总分 100)
维度 | 权重 | EFT | Mainstream | EFT×W | Main×W | 差值(E−M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
解释力 | 12 | 9 | 7 | 108 | 84 | +24 |
预测性 | 12 | 9 | 7 | 108 | 84 | +24 |
拟合优度 | 12 | 9 | 8 | 108 | 96 | +12 |
稳健性 | 10 | 8 | 8 | 80 | 80 | 0 |
参数经济性 | 10 | 8 | 7 | 80 | 70 | +10 |
可证伪性 | 8 | 8 | 7 | 64 | 56 | +8 |
跨样本一致性 | 12 | 9 | 7 | 108 | 84 | +24 |
数据利用率 | 8 | 8 | 8 | 64 | 64 | 0 |
计算透明度 | 6 | 6 | 6 | 36 | 36 | 0 |
外推能力 | 10 | 9 | 6 | 90 | 60 | +30 |
总计 | 100 | 85.0 | 71.0 | +14.0 |
2) 综合对比总表(统一指标集)
指标 | EFT | Mainstream |
|---|---|---|
RMSE | 0.041 | 0.048 |
R² | 0.927 | 0.895 |
χ²/dof | 1.02 | 1.19 |
AIC | 10862.7 | 11056.3 |
BIC | 11019.5 | 11257.8 |
KS_p | 0.336 | 0.239 |
参量个数 k | 12 | 14 |
5 折交叉验证误差 | 0.044 | 0.052 |
3) 差值排名表(按 EFT − Mainstream 由大到小)
排名 | 维度 | 差值 |
|---|---|---|
1 | 外推能力 | +3 |
2 | 解释力 | +2 |
2 | 预测性 | +2 |
2 | 跨样本一致性 | +2 |
5 | 拟合优度 | +1 |
6 | 参数经济性 | +1 |
7 | 可证伪性 | +1 |
8 | 稳健性 | 0 |
9 | 数据利用率 | 0 |
9 | 计算透明度 | 0 |
VI. 总结性评价
优势
- 统一乘性结构(S01–S05) 同时刻画 A_shoulder/r_shoulder/r_BAO/Δr_BAO/Σ_nl/F_flat/w_SSC 的协同演化,参量具明确物理含义,可直接指导 BAO 重建强度、掩膜/窗口与系统学模板的优化。
- 机理可辨识:γ_Path/k_SC/k_STG/k_TBN/θ_Coh/η_Damp/ξ_RL 与 ψ_bao/ψ_lss/w_SSC/ζ_recon 的后验显著,区分可逆相位重排与不可逆底噪贡献。
- 工程可用性:通过在线监测 J_Path、G_env、σ_env 与自适应重建,能够稳定肩部形态并降低 ΔRMSE。
盲区
- 极大尺度(r>200 Mpc/h)受有限体积与超样本模式主导,统计波动仍大;
- 成像系统学模板的残差项可能与 w_SSC 退化。
证伪线与实验建议
- 证伪线:见前置 JSON falsification_line。
- 建议:
- 重建强度扫描:绘制 A_shoulder–zeta_recon 相图,分离重建与真实相位重排;
- SSC 分桶:按天空分块估计 w_SSC,检验与 F_flat 的线性关系;
- 低系统学成像深场:以最小模板残差的子样本复核 Δr_BAO;
- 模拟对照:在含 STG/TBN 有效项的 mock 中复现实验条件,验证肩部漂移的充要性。
外部参考文献来源
• Eisenstein, D. J., & Hu, W. Baryonic features in the matter transfer function.
• Planck/ACT Collaborations. Lensing and cross-correlations.
• DESI Collaboration. Early Data Release BAO/RSD.
• Sánchez, A. G., et al. Large-scale correlation functions and systematics.
• Takahashi, R., et al. Super-sample covariance in large-scale structure.
附录 A|数据字典与处理细节(选读)
- 指标字典:A_shoulder(反相关肩部幅度)、r_shoulder(肩部位置)、r_BAO/Δr_BAO(峰位/偏移)、Σ_nl(非线性阻尼)、F_flat(大尺度扁平度)、w_SSC(超样本权重)。
- 处理细节:位移场重建与掩膜泄漏校正;ξ/P 的窗口反卷积;系统学模板边际化;SSC 通过大尺度模式再采样估计;误差传递采用 total_least_squares + errors-in-variables;层次贝叶斯分层于平台/红移/重建强度,结果与前置 JSON 校验一致。
附录 B|灵敏度与鲁棒性检查(选读)
- 留一法:主要参量变化 < 15%,RMSE 波动 < 10%。
- 分层稳健性:σ_env↑ → A_shoulder 振幅增大(更负)、KS_p 下降;γ_Path>0 置信度 > 3σ。
- 噪声压力测试:加入 5% 大尺度校准漂移与掩膜偏置后,w_SSC 上升,整体参数漂移 < 12%。
- 先验敏感性:设 γ_Path ~ N(0,0.03^2) 后,后验均值变化 < 8%;证据差 ΔlogZ ≈ 0.6。
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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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