五行体系之难学，及被人质疑，无非归因于无法观测，没有量化，进而无法计算、推理、统计，无法进行科学需要的一切处理。
但五行趋势预测（仅指纯五行制化形成的预测效果，下同）应用之成功又是客观的，不容人忽视。

星降认为，无法量化是可以破题的，只是无法像其他学科那样简单易懂。

人工智能对大数据模型初始也不具有任何既定认知，但可以从学习中推得。科学可以承认其他学科由推理得到的逻辑和信息，也不应该反对五行理论返果为因，从结果中推得稳定、客观的计算过程数据，从而实现需要的所有数据分析。

但，五行行运趋势的逆向运算较难，缘在具有玄学与科学的双重要求。

行运趋势（独立主体，连续n段行运单元，尽量不涉及上级交运）正向推算的信息和意义如下：
初始五行能量，由五行分量构成的普通能量值，不带任何个性偏好；
时运能量，仅与时间相关，作为行运中的作用能量；
主体五行喜忌特性，抽象信息，决定主体在局势中以哪种或哪几种五行为关键依据，可选，与事务指向和精准性相关；

单步行运流程：
初始能量经五行加算法生成下一能量值及相关局势（即本行运时段终点能量局势，此终点非严格的期末时点）；
始末能量各经局势判断环节（不加入主体喜忌信息），得到当前局势一般原则下的喜忌吉凶；
始末局势五行能量比较，并结合主体五行喜忌特性，生成五行局势的变化情况，得到吉凶情况判断；

多步行运是反复以上各步计算过程。

需要破解的算法包括：
时运生成算法，不要求个例相关的特定信息，仅由干支历的时间信息决定，所有领域统一；
五行加算法，基本算法所有领域所有个例相同；

需要破解的思维处理包括：
五行取象，获取一般事物的五行信息，精确到分量；
五行投象，量化五行能量局势对应围绕事物主体的具体事项，至少用吉凶作出现实损益的判断。

趋势逆向计算是尝试以可观测的量化结果序列（一维数据）通过五行内在逻辑约束获得以上过程涉及的所有信息。

其中时运生成算法虽然需要破解和积累获得，但在单例运算中视为固定数据，不要求单个趋势计算案例输入。

使用数学和IT计算方法对大量行运结果（包括有效预见实例结果和非预见但与预见实例同类的结果序列）进行数据分析，建立计算模型，逼近精确数值，是科学理念允许的分析方法。

其中关键要点在于：
一，积累大量有效行运趋势实例作为分析样本，尤其具有一定量的有效预见案例，并尽量以宏观、总体事物为观察主体，脱离个体偏颇；

二，以经过积累并于案例中有效应用的时运能量估算数据作为时运能量初始数据，具有方向性准确意义；

三，对五行内在逻辑有深刻而严谨的理解能力。从无序中抽取出模型，逆算过程可能面临大量试算，包括大量遍历式试算。遍历不可怕，但需要观察生成结果，从数理知识判断如何满足需要。受限于数值和数据结构本身特性，分拆到各个细节，一个细节容许的备选项不会超过个位数，甚至两三种可选的可能性。五行内在逻辑结合现实是唯一依据。这需要观察实例中的大量细节来发现印证。比如干支相克的流月，如果全月合起来看，能引起的局势变化非常不明显，为达到现实可能体现的波动，必须干支各管半步，上下半月各以自己的五行为主气，这是与喜忌等等都无关的。大量实例证明必须干支各管半步，这就确定了一个细节。

因此五行趋势的逆向计算理论上不是不可能的，而且是可靠、稳定的，只是需要反复推敲，锤炼，终将逼近准确值。甚至过度的精确也不必要，试过能量加算法就会知道，结合变动系数的可能范围，行运能量的数值细微差异对一次能量加计算的影响小到几乎可以忽视。

当然，五行趋势的逆向计算、模型发现得到形式结果后，还需要符合科学要求的验证环节。正反向都可以设计，用计算后得到的模型、参数、算法，进行各部分的数据和逻辑条件约束检查，是过程中的必要环节。每个环节能完全满足五行逻辑要求和足够的数据精度，才能认为是一次可接受的有效演进。

时运能量作为关键信息，准确度达到一定程度后，其在计算中的作用将视同固定、已知数据。计算新的实例难度可以显著减小，因此初始极难，后续研发难度将大幅减小。

综上，五行趋势量化的最终关键在于，初始需要有兼具玄学素质（主要是五行预测成功经验，凭感知直接穿透时运能量和万物取象把握）和科学计算能力的人员来实现，具有类AI的数据（限于本身的特性不会非常大）处理能力，能从看似无序的信息中总结各部细节，最终实现对模型的逼近。