這裡先以最經典的“量子退火”演算法，來說明一下為什麼量子計算機比普通電子計算機更快。

比如有一座山，山路的高度如上圖所示

有一個小人站在山頂，想要找到這條山路上最低的一個點。

但是山上霧大，小人只能看到自己附近的一點點範圍

這時候，如果你是這個小人，你怎麼來找到這條路的最低點呢？

當然，容易想到的辦法就是，小人把所有的路走上一邊，一切自然就瞭然了。但是小人畢竟只是一個小人，這麼走一遍也就累死了。

所以我們退而求其次，先隨便把小人丟到一個地方，然後讓小人沿著下山的路走。方向不論，只要下山就好。

但是當小人走到了藍色箭頭所指的位置，問題就來了：兩邊都是上坡路，那還要走嘛？

我們站在上帝視角，當然很容易判斷出，還有比小人站的地方更低的地方。但是小人可看不到。也就因為這樣，他很容易掉進這樣的“溝”裡。數學上，這裡被稱為“區域性極值”

怎麼辦呢？傳統的辦法是，找很多小人，讓他們分別下山，下山之後再比較各個小人所在地的高度。但這樣的辦法還是由缺陷的：如果山勢太過複雜，小人數量不夠，還是容易栽進溝裡。而且耗費大量資源。

但是如果有量子計算機，那一切都不一樣了。因為，量子的小人會“穿牆術”。

哪怕有大山的阻隔，量子的小人也能像上圖一樣，直接“穿山越嶺”。有了這麼一個獨特的屬性，那麼再崎嶇複雜的山，在量子小人面前，也如同坦途一般。大平原上找一個最低點，這就是再簡單不過的事情了。

所謂“降維打擊”，量子計算機藉助量子的物理特性，直接徹底化簡了整個計算。

假設計算的輸入和計算過程都沒有問題，僅討論計算結果的輸出。輸出，相當於對量子疊加態的觀測，此時，疊加態會坍縮為唯一的一個確定態，而且，究竟坍縮為疊加態中的那個態，是不確定的，無法預測的，我們最多隻能知道坍縮為某個態的機率，請問，這種輸出有意義嗎？這種完全混亂的、隨機的輸出，能表達一個正確的計算結果嗎？