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量子コンピューティングの恩恵を受ける可能性があるのは、どのような統計的問題ですか？
量子コンピューティングの到来です。量子言語は、シミュレートされた量子コンピューターでハードウェア量子コンピューターを高レベルおよび低レベルで利用できるようになると予測しています。量子コンピューティングは、量子ビットのエンタングルメントとテレポーテーション、量子ビットの測定、量子ビットへの重ね合わせのような新しい基本関数をもたらします。 どのような統計問題が量子計算の恩恵を受ける可能性がありますか？ たとえば、量子コンピューターはよりユビキタスな真の乱数生成を提供しますか？計算的に安価な擬似乱数生成はどうですか？量子コンピューティングはMCMCの収束を加速するのに役立ちますか、または収束時間の上限を保証しますか？他のサンプリングベースの推定量用の量子アルゴリズムはありますか？ これは広義の質問であり、受け入れられる回答も広範になりますが、量子計算と古典的計算を区別することは名誉です。（これが広すぎる質問である場合は、より良い質問にするのを手伝ってください。）