ValueError: объект слишком глубокий для нужного массива в optimize.curve_fit

Я пытаюсь подобрать кинетическую модель роста и распада населения четырех переменных A, B, C, D в химической системе. Я пытаюсь решить следующую систему уравнений, которую я приложил в матричной форме:

Матричная форма уравнений

где t - временной шаг, k1, k2, k3 - константы в экспоненциальной функции. Я хочу подгонять кривые на основе этих уравнений для решения для k1, k2 и k3, учитывая мои популяции A, B, C, D.

Для этого я использую optimize.curve_fit, t - временной шаг в массиве (1000), X - матрица (4,1000) и где u и w - две матрицы:

from scipy import optimize

def func(t,X,k1,k2,k3):

    u = np.array([[1,0,0],
                  [-k1/(k1+k2-k3),k1/(k1+k2-k3),0],
                  [(k1*k3)/((k1+k2-k3)*(k1+k2)),-k1/(k1+k2k3),k1/(k1+k2)],
                  [-k2/(k1+k2),0,k2/(k2+k1)]],dtype=float)

    w = np.array([[np.exp(-t*(k1+k2))],
                 [np.exp(-t*k3)],
                 [1]])

    return X*np.dot(u,w)


X = np.array([A,B,C,D]) # A,B,C,D are (1000,) arrays
# X.shape = (4, 1000)
# t.shape = (1000,)

optimize.curve_fit(func,t,X,method='lm')

Когда я запускаю этот фрагмент кода, я получаю следующий вывод:

ValueError: объект слишком глубокий для желаемого массива

Ошибка: результат вызова функции не является подходящим массивом поплавков.

Я видел в подобном сообщении, что формы массивов важны, но, насколько я могу судить, они верны.

Может ли кто-нибудь предложить, где проблема может быть в этом коде, и как я могу лучше всего решить проблему k1, k2, k3 с помощью функции подгонки кривой?

Спасибо