Shor因子分解方法和Grover搜索算法的发现使人们广泛关注量子计算和量子信息的研究，这两个算法向人们展现出经典计算机无法比拟的量子计算能力。近年来，人们开始重视量子漫步算法的研究，它是经典随机行走的量子对应，而正如经典随机行走在经典算法中有广泛应用，量子漫步也是构造有效量子算法的工具。　　本文首先介绍量子漫步的理论和实验进展，介绍了量子漫步的数值和解析分析方法。接着讨论了在无序介质中的量子漫步和一般量子漫步呈现出的不同特性，并且通过仿真实验发现量子漫步在无序介质中扩散的速度比标准量子漫步(即投掷硬币操作固定)的扩散速度要低，甚至比经典随机行走的扩散速度低，呈现出往原点“局域化”的特性，然后重点介绍了最能体现这种“局域化”特性的特例——在静态紊乱条件下量子漫步漫步的Anderson局域性，此时漫步者会居于在原点的附近区域，并且概率分布方差的上限和漫步的步数无关；出于对现实网络是有界的这点的考虑，我们最后分析了一维有限图上量子漫步的局域性特点，提出了通过对量子漫步概率分布向量化的方法，计算出在相同静态紊乱下有限图和无限图上量子漫步概率分布的向量“距离”。我们发现当漫步的步数较小时，紧边界条件对概率分布的差异具有很大的影响；而当漫步的步数足够大或边界条件是松动时，它们的距离可以忽略不计，这种方法能够推广到分析更高维图上量子漫步的局域性问题。　　这篇文章有助于进一步了解量子漫步的动态演化和解析分析方法，熟悉其在不同条件下表现出来的特性；有限图量子漫步局域性的研究，对在实验环境下模拟漫步的局域性有理论指导意义。