Метод численного интегрирования "квад" производная ошибка

Question

Я определил ряд функций ниже с конечной функцией fA вставляется для численного интегрирования. Интеграция осуществляется с одной переменной, поэтому остальные аргументы передаются как числовые, так что метод интеграции (quad) может продолжаться

import numpy 
import math as m
import scipy
import sympy

#define constants                                                                                                                                                                    
gammaee = 5.55e-6
MJpsi = 3.096916
alphaem = 1/137
lambdasq = 0.09
Ca = 3
qOsq = 2


def qbarsq(qsq):
    return (qsq+MJpsi**2)/4


def xx(qbarsq, w):
    return 4*qbarsq/(4*qbarsq-MJpsi**2+w**2)

from sympy import *

x,NN,a,b,ktsq,qbarsq,w = symbols('x NN a b ktsq qbarsq w')


def xg(a,b,NN,ktsq,x):
    return NN*(x**(-a))*(ktsq**b)*exp(sqrt((16*Ca/9)*log(1/x)*log((log(ktsq/lambdasq))/(log(qOsq/lambdasq)))))


#prints symbolic derivative of xg                                                                                                                                                    
def func(NN,a,b,x,ktsq):
    return (-x*diff(log(xg(a,b,NN,ktsq,x)),x))
#print(func(NN,a,b,x,ktsq))                                                                                                                                                          



#prints symbolic expression for Rg                                                                                                                                                   
def Rg(NN,a,b,ktsq,x):
    return 2**(2*func(NN,a,b,x,ktsq)+3)/sqrt(m.pi)*gamma(func(NN,a,b,x,ktsq)+5/2)/gamma(func(NN,a,b,x,ktsq)+4)
#print(Rg(NN,a,b,ktsq,x))

#prints symbolic expression for Fktsq                                                                                                                                                
def FktsqDeriv(NN,a,b,x,ktsq):
    return diff(Rg(NN,a,b,ktsq,x)*xg(a,b,NN,ktsq,x),ktsq)
#print(FktsqDeriv(NN,a,b,x,ktsq))                                                                                                                                                   


def Fktsq1(qbarsq,ktsq,NN,a,b,w):
    return FktsqDeriv(NN,a,b,x,ktsq).subs(x,4*qbarsq/(4*qbarsq-MJpsi**2+w**2))
print(Fktsq1(qbarsq,ktsq,NN,a,b,w))

# symbolic expression for fA                                                                                                                                                         
def fA(qbarsq,ktsq,NN,a,b,w):
    return Fktsq1(qbarsq,ktsq,NN,a,b,w)*1/(qbarsq)*1/(qbarsq+ktsq)
#print(fA(qbarsq,ktsq,NN,a,b,w))

Теперь я хочу интегрировать эту последнюю функцию ktsq следующее,

import scipy.integrate.quadrature as sciquad
def integrated_f(NN,a,b,w,qbarsq):
    return sciquad(fA,1,(w**2-MJpsi**2)/4, args=(NN, a, b, w, qbarsq))

a=0.1
NN=0.5
b=-0.2
w=89
qbarsq=5
result = integrated_f(NN,a,b,w,qbarsq)
print(result)

Проблема в том, что я пытаюсь получить число из этой интеграции, указав числовые значения для каждого из других параметров. Ошибка

ValueError: Can't calculate 1st derivative wrt 989.426138911118.

Моя единственная интерпретация этого состоит в том, что метод не может справиться со сложностью функции (хотя я думаю, что она относительно проста по структуре), потому что я не определил больше производных и, конечно, не в отношении этого значения. Есть ли простое решение? На самом деле я хочу использовать функцию integrated_f использовать в задаче оптимизации для наилучшего подбора параметров a,b,NN, Было бы что-то вроде

scipy.optimize.minimize(integrated_f, x0, method='Nelder-Mead', options={'max\ iter': 1000}) быть в порядке для многопараметрических функций, где x0 это массив начальных догадок. Спасибо!