电脑下象棋的量化方法主要依赖于 数学模型和算法，通过评估棋局的不同方面来计算出当前局面下每一步棋的优劣，并选择最优的走法。以下是量化方法的一些关键点：

局面评估

子力评估：这是最直观的量化方法之一，通过计算双方棋子的总价值来判断哪一方更有优势。例如，可以简单地将不同棋子的价值相加，帅（将）的价值最高，其次是车、马、炮，仕（士）和相（象）的价值较低，兵（卒）的价值最低但过河后价值会大幅增加。

位置评估：棋子的位置也会影响其价值。例如，兵在过河前价值较小，过河后价值大涨。其他棋子如车、马等在不同位置也有不同的价值。

走法评分

预计算：电脑会列出下一步及以后几步的所有可能走法，并对每种走法进行评分。评分方法由编程者根据棋子的价值和位置等因素制定，例如前进、后退、吃子等操作都有相应的得分。

优化算法：为了减少计算量，有些编程者会加入一些启发式规则或优化算法，如剪枝（Pruning），即在计算过程中排除那些明显不会产生最优结果的走法。

决策机制

选择最优走法：通过比较所有可能走法的评分，选择得分最高的一种走法作为当前步骤的最佳选择。这个过程不断重复，直到找到最优解或达到预定的计算步数限制。

实际应用

棋谱辅助：有些电脑象棋程序会结合棋谱数据来提高评估的准确性，特别是在开局和部分残局阶段。

实时计算：现代电脑象棋程序通常具有极高的计算速度，能够在短时间内完成大量的计算和评估，从而在极短的时间内做出决策。

总结起来，电脑下象棋的量化方法通过综合考虑棋子的价值、位置和走法等因素，利用数学模型和算法来评估局面并选择最优的走法。这种方法不仅提高了下棋的效率，也使得电脑能够在复杂的棋局中做出接近甚至超越人类水平的决策。