u/Deep-Local1464

Comme la méthode directe va très très vite (vs BoB), une méthode inverse est possible:

# Workflow d'optimisation – Differential Evolution + RheoxEngine
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Differential Evolution │
│ (λ, β, Mw) candidates × popsize │
└──────────────┬──────────────────────────┘
│ for each candidate:
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ TobitaGenerator (FIXED SEED) │
│ (λ, β, Mw) → 2000 molecules │
│ → flat multiset of (M_v, g_v, w_v) │
└──────────────┬───────────────────────────┘
│ O(N_mol · n_segments)
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ RheoxEngine.compute() │
│ Preparation → dress → assemble │
│ → G'(ω), G''(ω), η₀ │
└──────────────┬───────────────────────────┘
│ vectorised NumPy
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ _objective(x) │
│ log-space RMSE + 2×η₀ penalty │
│ → scalar error │
└──────────────┬───────────────────────────┘
│ feeds back to optimizer
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Nelder-Mead polish │
│ → final (λ, β, Mw*) │
└──────────────────────────────────────────┘