ウィルキンソンマイクロ波異方性探査機データからギブスサンプリングおよびブラックウェル-ラオ推定量を通じて導出された宇宙論的パラメータ制約

我々は、完全な空のノーノイズCMBマップのサンプルに適用することによって、角パワースペクトルの確率分布P(C_)のブラックウェル-ラオ（BR）推定量を研究する。サンプルのセットが与えられた場合、この推定量は非常に速く、シミュレーションデータによるテストで決定されたように非常に正確である。さらに、BR推定量の収束に必要なサンプル数は、特に低い場合において急激に増加することもわかった。既存のサンプルチェーンは、40での収束を達成するのに十分な長さしかない。WMAPチームによって報告されたP(C_)と比較して、これらの低い値において重要な違いがあることがわかった。これらの違いは、非ゼロのdnₒ/dlnkを持つ7パラメータモデルのパラメータ推定に最大0.5のシフトをもたらす。dnₒ/dlnk=0に固定すると、これらのシフトははるかに重要性が低くなる。既存の解析的近似とは異なり、BR推定量は、温度や偏光などの相関したフィールドからのパワースペクトルの場合に簡単に拡張可能である。この手続きを高次に拡張することの課題について議論し、いくつかの解決策を提供する。