量子计算是一种信息处理方法，它依赖于量子力学原理，例如叠加态和纠缠。与使用比特（0 或 1）表示数据的经典计算机不同，量子计算机使用量子比特，或称 qubit。Qubit 可以处于状态的叠加态，这意味着它们可以同时是 0 和 1。这使得量子系统能够并行执行许多计算，为特定问题提供了潜在的速度提升。例如，具有 n 个 qubit 的量子计算机可以同时表示 2^n 个状态，而具有 n 个比特的经典计算机一次只能表示一个状态。此外，qubit 可以纠缠，这意味着一个 qubit 的状态与另一个 qubit 直接相关，即使它们在物理上是分离的。这些特性使量子算法能够解决经典系统无法解决的问题。
经典计算机使用确定性逻辑门（例如 AND、OR）按顺序步骤操作比特来执行运算。然而，量子计算机使用通过修改其概率幅值来操作 qubit 的量子门。这些门是可逆的，可以创建复杂的纠缠态。例如，Shor 算法使用量子门以指数级快于经典方法的速度分解大整数，这可能会破解广泛使用的加密方案，如 RSA。然而，量子计算是概率性的：测量一个 qubit 会使其叠加态坍缩为确定状态（0 或 1），引入不确定性。这意味着量子算法通常需要多次运行才能产生可靠结果。此外，qubit 对环境噪声高度敏感，导致错误。为了解决这个问题，使用了量子纠错技术，如表面码，但这需要大量的 qubit 数量和复杂性开销。量子系统并非普遍更快——它们擅长特定任务，例如模拟量子物理或解决优化问题，但在字处理等日常任务中速度较慢。
从实践角度来看，当今的量子计算机受到 qubit 数量、错误率和稳定性的限制。当前设备，例如 IBM 的 433-qubit Osprey 处理器，噪声大，需要错误消减才能产生可用结果。开发人员可以尝试使用 Qiskit 或 Google 的 Cirq 等量子编程框架编写结合经典和量子步骤的混合算法。例如，量子机器可以优化物流问题中的一部分变量，而经典系统处理其余部分。实际应用正在化学（分子建模）和金融（投资组合优化）等领域出现，但广泛采用将取决于克服硬件限制。量子计算不会取代经典系统；相反，它将为特定用例增强经典系统。开发人员应着重学习量子基础知识——线性代数、量子门和算法设计——以确定量子优势适用的领域。模拟器和基于云的量子处理器等工具为实验提供了易于访问的入口点。