量子コンピューティングは新しい統計手法を許可しますか？

量子コンピュータを購入できるようになったことを読んだばかりです（ただし、これまでに1台しか販売されていません！）。

量子コンピューティングは統計に何らかの応用がありますか？

{編集-質問のために、最終的に（なんらかの形の）量子コンピュータが機能すると仮定しましょう}

率直に言って、これがうまくいくとは思えません。IMOのより複雑な構造は、デコヒーレンスから溶け出すだけです。

それにもかかわらず、おそらく最も明白な使用法は、より多くの変数または巨大なモンテカルロシミュレーションに対して完全な組み合わせスイープを行うことです。
しかし、それらは分子コンピュータによって達成可能なものです-想像してみてください$10^{23}$組み合わせは一度に評価されます（-;そして、そのようなものはより現実的ですが、同様の設定がすでに巡回セールスマンに使用されています。もちろん、組み立てステップが解決ステップよりもさらに長く、それらがワンタイムデバイスであるなどの問題があります。しかし、私たちはこの道の始まりにいます。

それが実際に機能し、統計コードを何らかの方法で実装できるものでしたか？もちろんです。何かにさらに多くの計算火力を投入することから生まれる、疑いもなく新しい技術があります。または、同じくらい重要なこととして、現在最先端の、計算集約型の技術にアクセスできるようにします。現在のコンピューターについて考えてみてください。ベイジアン推定はまったく新しいものではありません。しかし、MCMCベースの分析を、論文の焦点では​​なく、途中で起こったことだけである非常に複雑なデータセットで実行できることは、非常に強力なことです。

したがって、たとえ彼らが新しい技術をもたらさなくても（そうするでしょう）、巨大なデータセットでの計算集中型の技術に「そうです、確かにそれを行うことができます」というのは大きな問題です。