Ошибка четырехъядерной производной метода численного интегрирования

Ниже я определил ряд функций, вставив конечную функцию fA для численного интегрирования. Интеграция выполняется по одной переменной, поэтому другие аргументы передаются как числовые, чтобы метод интеграции (quad) мог 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 в ktsq следующим образом:

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 он относительно прост по структуре), потому что я не определял больше никаких производных и уж точно не по отношению к этому значению. Есть ли простое решение? На самом деле я хочу использовать функцию integrated_f для использования в задаче оптимизации для наилучшего соответствия параметрам a,b,NN. Что-то вроде

scipy.optimize.minimize(integrated_f, x0, method='Nelder-Mead', options={'max\ iter': 1000}) подходит для функций с несколькими переменными, где x0 — это массив начальных предположений. Спасибо!