定量计算是确保军事决策科学、行动高效的重要手段。作战中，越是能够精算细算，越有助于赢得战场主动权。然而，在当前实践中，置量化计算可行性于不顾、生搬硬套为算而算的现象仍有发生。这种算，非但不能提高部队战斗力，还会产生适得其反的效果。因此，在精算细算的同时更要强调慎算，确保算的结果科学可靠。

慎全算，区分算的内容。从军事发展的历史过程看，虽然越来越多的内容已经能够被客观规律所预测和控制，但克劳塞维茨笔下的“战争迷雾”仍然存在。士气、直觉、经验等仍是影响作战胜负的重要因素，战场上无法预测的偶然因素仍然可能对作战进程和结果产生重大影响。战争既有科学的一面，也有艺术的一面。正确认识战争的科学性和艺术性，区分算的内容，是科学计算的前提。鉴于此，对于战争这个复杂巨系统来说，不可能全盘采用量化计算。对属于科学范畴的内容应尽量精确定量计算；对属于艺术范畴的内容，应谨慎评估其定量计算的可行性和精确度，切不可强行量化。

慎独算，明确算的基础。量化计算应建立在准确的定性分析基础上，两者相互联系、相互补充。从定性到定量，再从定量到定性是一个认识不断深化的过程。著名科学家钱学森倡导的从定性到定量的综合集成法，就是将专家经验、数据信息以及计算机有机结合起来，形成一个高度智能化的人机结合、人网结合的闭环体系，从而达到定性与定量的有机综合和辩证统一。因此，在使用量化方法分析军事问题时，应该促使军事专家与技术专家通力合作、联合攻关，确定问题的研究目标、边界以及可能的约束后，才能进一步进行量化计算。否则，脱离了定性分析的定量计算就只是单纯的数字游戏，对战斗力建设毫无意义。

慎滥算，规范算的方法。从古至今，军事家们一直试图寻求用量化方法找到战争规律，如我国古代《孙子兵法》中有关于“故用兵之法，十则围之，五则攻之，倍则分之”的量化描述。第一次世界大战中，兰彻斯特用微分方程组的形式揭示兵力损耗关系。进入信息化智能化时代，作战实验、数据挖掘等新兴方法更是层出不穷。各种量化方法在情报分析、态势认知、力量编组、火力分配、精准保障等方面大显身手。但是，任何量化方法都有其适用条件和使用范围，脱离具体问题谈量化计算毫无意义。因此，在使用量化方法分析军事问题时，应明晰其适用性，切忌为了量化而量化。对于人员编制、武器装备性能等数据，尽量采用确定性的精确计算方法；对于士气、经验等不好量化的数据，应尽可能保留其原始信息，减少信息损耗，采用模糊推理、探索性分析等不确定性计算方法；对于具备一次性特点的信息化精确打击，应慎用期望值模型，尽可能改用机会约束模型；对于非线性较强的军事系统，应慎用线性加权法，尽量采用非线性计算方法。

慎繁算，关注算的效果。算的最终目的是为指挥决策提供科学依据，并非算法愈复杂，结果愈科学。根据奥坎姆剃刀定律，如果对同一问题有两种或两种以上的解决方法，应选取更加简单的方法。简单方法通过实践得出的结论往往比复杂方法得出的结论更加可靠。在对军事问题进行量化计算时，也应避繁就简，不能人为把问题复杂化。对于无法用图表和数学公式加以表述、只能通过直觉或领悟而获得的隐性知识，切忌硬算。事实上，即便进入智能化战争时代，在未来很长一段时间内，人的思维与行动也难以通过复杂的模型进行彻底的精确计算和预测。因此，量化计算应以效果为导向，对于边界清晰、规则明确的内容尽量采取简单的算法模型进行计算；对于涉及对方隐蔽、欺骗、规避、防护策略等谋略艺术性较强的作战场景，则要尊重经验与直觉判断，确保算的效果。