本研究论文深入探讨了高斯随机齐次多项式的退火复杂性，特别考察了它们在确定性扰动存在下的行为。该研究结合了Kac-Rice公式和有限秩高斯Wigner矩阵扰动的行列式渐近分析，推导出了临界点和局部最大值的指数渐近公式。一项关键发现是识别出一种拓扑相变，其中在外部参数的某个阈值之上会出现新的零复杂性区域，这可能表明与扰动向量具有高度相关性的临界点。 AI
影响 这项研究有助于加深对随机多项式及其临界点的理论理解，这可能对机器学习等领域产生影响，因为这些领域研究复杂函数及其优化景观。
排序理由 该条目是发表在arXiv上的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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