그런데 실제로 우리가 쓸 것으로 예상되는 회로들은 Grover의 알고리즘이나 HHL의 선형방정식 알고리즘, 양자 머신러닝, Shor의 알고리즘등 같은 연산을 반복하거나 (Grover, HHL) 비슷한 연산을 반복하는 양자 Fourier 변환등을 이용하게 된다. 즉, 우리가 실제로 쓸 연산은 랜덤회로와 달리 굉장히 구조적이라는 것.그렇다면 과연 구글의 양자랜덤회로 샘플링을 통한 평가가 우리가 실제로 쓸 것으로 예상되는 “구조적”인 알고리즘을 평가하는데에 얼마나 도움이 될까? 가장 이상적으로는 랜덤회로나 구조적인 회로나 비슷한 수준의 에러를 갖거나, 구조적인 회로가 더 적은(!)에러를 갖는 경우일 것이다.하지만 안타깝게도, 어제 아카이브에 올라온 논문에 따르면 실제로는 그 반대인듯 하다고 한다. 즉,현재 기술로는 양자랜덤회로 샘플링이 구조적 알고리즘보다 쉽다라는 것. 그러니까, 양자랜덤회로의 에러가 구조적 알고리즘의 에러보다 더 작다는 말.그렇대