量子计算：从基础到安全通信应用
1. 量子比特测量与概率向量
在量子计算里，量子比特（qubit）的测量结果蕴含着重要信息。例如，存在这样的情况：q2 始终会被测量为 0，q3 始终会被测量为 1，而另外两个量子比特 q0 和 q1 则可能是 0 或者 1。
乍一看，这似乎与依据概率向量所了解的情况相符。然而，仅仅查看量子比特的可能测量结果时，会缺失一些关键信息。概率向量表明，前两个量子比特可能是 00 或者 11，但绝不可能是 01 或者 10，因为它们是纠缠的，只有 2 种可能的组合，而非 4 种。这一点仅通过查看量子比特测量的潜在结果是无法发现的。
需要着重强调的是，概率向量比包含单个概率的量子比特列表包含更多信息。后者缺少关于可能或不可能组合的信息，而概率向量中每个条目都涉及所有量子比特，恰好能提供这些信息。
2. 量子算法执行环境
创建量子算法的最终目的是在真实的量子硬件上执行。为了充分利用量子计算的特殊特性，我们需要使用真实的量子设备。不过，理解量子计算的实际益处，以及编写利用量子计算的算法和代码都需要时间。借助量子模拟器，我们可以学习量子计算的原理，还能创建可从量子硬件中受益的应用程序。若在量子硬件可用时掌握了量子算法，就会具备竞争优势。
期望为量子模拟器编写的应用程序也能在真实量子硬件上无需更改或仅需进行与配置相关的有限更改即可运行。所以，作为开发者，应专注于应用程序代码，而非执行环境。
在开发借助 Strange 进行量子计算的应用程序时，开发者会使用 Strange 公开的公共 API，这些 API 可以是高级 API、低级 API 或者两者的组合。运行这些应用程序时，有以下几
