仮に量子計算機が大規模に作れたとしても、
それの出してきた答えが正しいことを検証することが
果たして容易かどうか。

　古典計算機でのNPの問題は、解を見つけるのは（多項式時間ではおそらく無理で）
　莫大の計算の手間が掛かるが、ある解の候補が真の解であるかどうかの判定は
　（多項式時間で決定できて）簡単だというもの。

　しかし、むやみやたらと極小点のある多変数の最適化を考えてみると、
　ある点が最小値を与える解の候補を出して来られても、それが本当に
　真の最小値であることを確実に検証するには、やはりうんと手間が掛かるだろう。
　特に最小値に近い極小値を持つ点がやたらに多い場合には。

　だから、なんでもかんでも量子計算機にすればたちまち高速に確実な解が
　求まるということは望めないのじゃないか。どうしても、確率的な答え、
　たとえば99．999％の確度で最小点だ、というような結果になるのでは？
　確度を増すには、計算量をどんどんと増やして（時間をかけて）、誤謬の
　確率を減らすという感じになるのじゃないかね。
　つまり、「実験」に近い感じの話になるのではなかろうか。これが最小だと思って
　いても、何年も何十年もさらに計算させていると、もっと小さい値をとる点が
　見つかったりなど（ただしその新しい値と古い値との差は極わずかというような感じ）。
　そうしてその「もっと小さい値をとる点」が本当の最小値かどうかはやはり分からない。
　またさらに時間をかけると、ホンのちょっとだけより小さい値が見つかる可能性も
　わずかにあって、。。。。というような具合だったら。。。。
　　現実的には、それほど違いがなければ、真の最小値・最小点でなくても良い
　などということになるのだろうが。