最適化モンテカルロとグリッドサーチアルゴリズムを使用した音響時系列の統計的特徴からのπの推定

本論文では、ゼロクロッシングレート（ZCR）統計のグリッドサーチ最適化を使用して音響時系列から数学定数πを推定する新しい方法論を紹介します。ガウス過程理論と徹底的なハイパーパラメータ調整を活用することで、πが振動信号の基本的なパラメータとして自然に現れることを示します。我々のアプローチは、グローバルな収束と再現性を保証し、従来のモンテカルロ法よりも正確性において優れています。音楽音声に対する実験的検証では、平均絶対誤差が0.0002に達し、非ガウス的財務データでの失敗はこの方法の理論的基盤を確認します。