Создание определяющей функции для оптимизации в SciPy

Я пытаюсь научиться использовать scipy.optimize. В качестве яркого примера я пытаюсь свести к минимуму детерминант матрицы 2 на 2 с элементами, ограниченными по абсолютной величине на.5. Я определяю функцию det (x), которая принимает четыре числа, помещает их в квадратный массив numpy и возвращает определитель. Кажется, это работает. Затем, когда я пытаюсь свести к минимуму эту функцию, я получаю сообщение об ошибке "Объективная функция должна возвращать скаляр". Что происходит?

Вот мой код:

n=2

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def det(x):
    A=np.zeros((n,n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            A[i,j]=x[2*i+j]
    return np.linalg.det(A)

x0=[.01,-.01,.02,-.1] 

b=(-0.5,0.5)
bnds=[b,b,b,b]


sol=minimize(det(x),x0,method='SLSQP',bounds=bnds)

print(sol)