QMC（Quantum Machine Learning）是一种基于量子计算的理论机器学习方法，用于解决机器学习中的优化问题。然而，目前量子计算机尚未实现大规模商用，因此QMC解码器可能无法使用或功能不完善。
以下是一些可能的原因：
1. 技术限制：目前的量子计算机技术尚处于初级阶段，处理复杂问题的能力有限。这可能导致QMC解码器的性能不佳或者无法运行。
2. 软件兼容性：虽然有一些量子编程语言和框架，如Qiskit、Cirq等，但它们可能与现有的软件和硬件环境不兼容，导致QMC解码器无法正常工作。
3. 算法问题：QMC解码器可能需要特定的量子算法来实现其功能，而这些算法可能尚未被开发出来或者在实际应用中表现不佳。
4. 资源限制：量子计算机的运行需要大量的计算资源和专业知识，这可能限制了QMC解码器的可用性和实用性。
总之，要使QMC解码器能够使用，我们需要等待量子计算技术的进一步发展以及更多针对QMC解码器的算法和研究。