Classical and Quantum Principal Component Analysis in Data Engineering
Lingua: inglese
Editore: Wiley Dez 2026, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - This essential resource bridges the gap between classical data limitations and the future of computing, giving you the scalable, quantum-accelerated PCA strategies needed to conquer today's massive, high-dimensional datasets. With the rapid growth of big data in fields such as genomics, internet traffic analysis, and social network data, traditional principal component analysis methods have reached their limits in terms of scalability and computational efficiency. This volume delves into cutting-edge advancements in principal component analysis (PCA), particularly focusing on its applications in handling high-dimensional and large-scale datasets. It also provides practical insights into how PCA can be applied to fields such as machine learning, bioinformatics, and finance. Through real-world case studies, hands-on examples, and guidance on implementing PCA using modern software tools and libraries, the book presents essential principles in quantum information theory and quantum algorithms, establishing the groundwork necessary to comprehend how quantum computing may expedite and improve PCA procedures. This work examines quantum algorithms for matrix decomposition, analyzes the computational benefits of quantum PCA compared to classical approaches, and showcases real applications in quantum machine learning, encryption, and quantum chemistry. Ultimately, this book will serve as a valuable resource for researchers, students, and professionals looking to the future of high-dimensional data analysis and how to apply efficient, scalable methods to PCA in their work.…
Codice articolo 9781394382651
- Titolo
- Classical and Quantum Principal Component Analysis in Data Engineering
- Autore
- S Oswalt Manoj
- Editore
- Wiley Dez 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1394382650
- ISBN 13
- 9781394382651
- Peso dell'articolo
- 626 grammi
- Dimensioni
- 229x152x23 mm
This essential resource bridges the gap between classical data limitations and the future of computing, giving you the scalable, quantum-accelerated PCA strategies needed to conquer today’s massive, high-dimensional datasets.
With the rapid growth of big data in fields such as genomics, internet traffic analysis, and social network data, traditional principal component analysis methods have reached their limits in terms of scalability and computational efficiency. This volume delves into cutting-edge advancements in principal component analysis (PCA), particularly focusing on its applications in handling high-dimensional and large-scale datasets. It also provides practical insights into how PCA can be applied to fields such as machine learning, bioinformatics, and finance. Through real-world case studies, hands-on examples, and guidance on implementing PCA using modern software tools and libraries, the book presents essential principles in quantum information theory and quantum algorithms, establishing the groundwork necessary to comprehend how quantum computing may expedite and improve PCA procedures. This work examines quantum algorithms for matrix decomposition, analyzes the computational benefits of quantum PCA compared to classical approaches, and showcases real applications in quantum machine learning, encryption, and quantum chemistry. Ultimately, this book will serve as a valuable resource for researchers, students, and professionals looking to the future of high-dimensional data analysis and how to apply efficient, scalable methods to PCA in their work.
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