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Produktbild: Classical and Quantum Principal Component Analysis in Data Engineering

Classical and Quantum Principal Component Analysis in Data Engineering

196,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.09.2026

Herausgeber

Abhishek Kumar + weitere

Verlag

Wiley

Seitenzahl

368

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-394-38265-1

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.09.2026

Herausgeber

Verlag

Wiley

Seitenzahl

368

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-394-38265-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Classical and Quantum Principal Component Analysis in Data Engineering
  • Foreword xix
    Preface xxi

    1 Integrating Quantum Learning and Principal Component Analysis: From Eigenvectors to Qubits 1
    N. Kousika, M. S. C. Sujitha, R. Rajshree and G. Renugadevi

    1.1 Introduction 2
    1.2 Quantum Computing: A New Paradigm 3
    1.3 Performance and Practical Considerations of QPCA 7
    1.4 Quantum Machine Learning Horizons and Future Outlook 9
    1.5 Conclusion 9

    2 Applications in Quantum Cryptography: Harnessing Quantum Principles for Next-Generation Security 13
    Manu Y., Tanuja, Niveditha N. M., Rudresh N. C. and Ravikiran H. N.

    2.1 Introduction 14
    2.2 Basics of Quantum Cryptography 15
    2.3 Quantum Key Distribution (QKD) 16
    2.4 Applications 19
    2.5 Integration with Traditional Classifications 22
    2.6 Current Challenges 28
    2.7 Future Research Directions 30
    2.8 Conclusion 33

    3 Quantum PCA in Machine Learning (ML) 37
    V. Vanitha, Manoj Kumaran, L. Hari Prasath and R. Narmadha

    3.1 Introduction 38
    3.2 Fundamentals of PCA 41
    3.3 Fundamentals of QC about ML 45
    3.4 PCA 47
    3.5 Applications of Quantum PCA in ML 50
    3.6 Experimental Validation and Benchmarking 54
    3.7 Future Directions and Open Problems 55
    3.8 Conclusion 57

    4 Future Trends and Innovations in Quantum Principal Component Analysis (PCA) 61
    Aneesh Pradeep, Raghavendra R., V. Vanitha, Mohamed Uvaze Ahamed and A. Jayanthiladevi

    4.1 Introduction 62viii Contents
    4.2 Emerging Trends in QPCA 63
    4.3 Hardware Innovations Driving QPCA 66
    4.4 Application-Driven Innovations 69
    4.5 Open Problems and Research Challenges 72
    4.6 Future Directions 75
    4.7 Conclusion 76

    5 Challenges in Scaling Quantum Principal Component Analysis (QPCA) 79
    R. Kowsalya, A. Jayanthiladevi, John T. Mesia Dhas and J. Viji Gripsy

    5.1 Introduction 80
    5.2 A Review of the Literature 81
    5.3 Proposed Methodology 82
    5.4 Results and Discussion 86Contents ix
    5.5 Conclusion 92
    5.6 Further Nations 93

    6 Open Research Directions in Quantum Principal Component Analysis (QPCA) 97
    Aneesh Pradeep, A. Jayanthiladevi, B. N. Shobha, Shashikala S. V. and Naveen K. B.

    6.1 Introduction 98
    6.2 Mathematical Formulation of QPCA 100
    6.3 Open Research Directions in QPCA 102
    6.4 Challenges and Future Directions 106
    6.5 Case Studies Related to QPCA 110
    6.6 Conclusion 111

    7 Holomorphic Hierophanies: Quantum PCA (HH-QPCA) as Liturgical Practice in Topological Data Sanctuaries 115
    Thamba Meshach W., Soumya T. R., Vineet Kumar Chauhan, Baburao Gaddala and Ananraj I.

    7.1 Introduction 116
    7.2 Related Works 119
    7.3 Model Formulation: Holomorphic Hierophanies Quantum PCA (HH-QPCA) 123
    7.4 Experimental Results and Validation 126
    7.5 Discussion and Future Directions 128
    7.6 Conclusion 130

    8 Eigenvalue Ephemera: Non-Abelian PCA Dynamics in Quantum-Holographic Image Reconstruction 135
    Manidipa Roy, S. Nancy Lima Christy, P. K. Manoj Kumar, Shoba R. and A. Syed Ismail

    8.1 Introduction 136
    8.2 Literature Review 139
    8.3 Proposed Methodology 141
    8.4 Experimental Validation and Results 146
    8.5 Discussion and Future Scope 153
    8.6 Conclusion 154

    9 Principal Component Analysis (PCA) in Machine Learning and Data Science 159
    Srinibas Pattanaik, Disha Sharma and Alessandro Vinciarelli

    9.1 Introduction 160

    9.2 Mathematical Principles of PCA 165
    9.3 Approaches for Executing PCA 167
    9.4 PCA for Architecture and Selection of Features 167
    9.5 PCA Axis Visualization 170
    9.6 Modifications and Approaches to PCA 172
    9.7 Conclusion 173

    10 Price Discovery, Hedging, and Market Efficiency: A Transformer-Based Analysis of Spot and Futures Markets in Indian Base Metal Commodities 177
    Bhavani M. and Ilankadhir M.

    10.1 Introduction 178
    10.2 Literature Review 180
    10.3 Methodology 182
    10.4 Results and Discussion 193
    10.5 Conclusion 199

    11 Quantum Computing and Blockchain Security: Threats, Solutions, and Future Directions 203
    Navya Mathur, Mokshita Bajpai, Vedika Murarka, Avani Joshi, Ramanathan Lakshmanan and N. Kousika

    11.1 Introduction 204
    11.2 Fundamentals of Quantum Computing 205
    11.3 Structure of Blockchain 207
    11.4 Privacy and Security 209Contents xiii
    11.5 Quantum Key Sharing Concept (Blockchain-Based QKD Platform) 210
    11.6 Quantum-Inspired Algorithms: Quantum-Influenced Quantum Walks (QIQW) 214
    11.7 IoT Smart City Infrastructure: Enhancing Blockchain Security through Quantum Computing 217
    11.8 The PDI Model with a Special Emphasis on Safety Issues 223
    11.9 Advances in Quantum Networks, Secret Codes, and the Way Machines Learn 226
    11.10 Where Things Might Go in the Future 228
    11.11 Conclusion 230

    12 Quantum PCA in Genomics Dimensionality Reduction in Biological Data 235
    S. Ranjana Devi, R. C. Suganthee, E. Grace Mary Kanaga, S. Sadesh and S. Gokul

    12.1 Introduction 236
    12.2 Aim and Objectives 237
    12.3 Literature Review 239
    12.4 Research Methodology 242
    12.5 Tables of Quantum PCA in Genomics Dimensionality Reduction in Biological Data 244
    12.6 Further Suggestions for Research 249
    12.7 Scope and Limitations 251
    12.8 Hypothesis 253
    12.9 Acknowledgments 255
    12.10 Discussion 256
    12.11 Conclusion 259

    13 Randomized and Stochastic Algorithms for Large-Scale PCA 263
    Barakkath Nisha U., Yasir Abdullah R., Sindhu V. and Sujatha T.

    13.1 Introduction 264
    13.2 Background and Related Work 266
    13.3 Framework of Randomized and Stochastic Algorithms 270
    13.4 Applications of Hybrid Swarm Intelligence 276
    13.5 Experimental Results and Performance Analysis 278
    13.6 Conclusion 282

    14 Distributed and Incremental PCA for Real-Time Applications 285
    Barakkath Nisha U., Yasir Abdullah R., Palani S., Ramprasath J. and Sivaganesan D.

    14.1 Introduction 286
    14.2 Background and Related Work 288
    14.3 Framework of Randomized and Stochastic Algorithms 294
    14.4 Experimental Results and Performance Analysis 298
    14.5 Conclusion 304

    15 Quantum Palimpsests: Eigenvector Erasure and the Rebirth of Latent Space in Holographic Mnemonic Sanctuaries 307
    Shanmugha Priya R. K., Praveena R., B. Saritha, R. Radhika and Prithivirajan P. T.

    15.1 Introduction 308
    15.2 Related Work 310
    15.3 Proposed Work 313
    15.4 Experimental Setup and Results 314
    15.5 Ablation Study 317
    15.6 Conclusion and Future Work 319

    References 320
    Index 323