量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等，科學家已經設計出多種量子演算法，來解決傳統電腦不易解決的問題16。
量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等，科學家已經設計出多種量子演算法，來解決傳統電腦不易解決的問題16。其中 2008 年由三位科學家 Harrow、 Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL，能夠快速解決多自由度，龐大的線性代數問題；而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算，因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合，機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。