振幅放大（amplitude amplification）

把你问题的每一个可能答案，都想象成一台巨型调音台上的一根推子，每根推子的高度就是那个答案的振幅。当你最终测量时，你并不是直接读出推子的高度；得到某个答案的概率，是它那根推子高度的平方。一开始，所有推子都大致停在同样的低位上，所以每个答案的可能性都差不多（同样不太可能）。振幅放大，就是一种小心翼翼、反复进行的轻推：把你想要的那些答案的推子抬高，把其余的压低，这样到最后一测量，几乎总能交给你一个正确答案。

每一轮做两件事：先由一个预言机（oracle）标记出好答案（翻转它们振幅的符号），接着第二步把所有振幅都对它们的平均值做一次反射。从几何上看，这两步合起来，每次都把整个量子态朝被标记的答案稍稍转近一点，就像让指南针的指针一点点逼近正北。但你必须在恰当的时刻停手：一旦转过了头，振幅又会摆回去往下掉，答案反而变得更不可能。这正是 Grover 搜索内部的引擎——在 N 个候选项中找出一个被标记的项，大约只需 sqrt(N) 步。这是一个实实在在、很有用的加速，但它是平方级（二次方）的加速，而不是某些结构化问题（比如 Shor 的整数分解）所享有的那种戏剧性的指数级提升。