SLSQP最小化应该加速分析雅可比行列式吗？

Question

我有约1000个变量的约束最小化问题。目前我正在使用scipy的SLSQP例程：

x_min = scipy.optimize.minimize(energy, x0, method='SLSQP', jac=energy_grad,
                                args=(L, N, U, t, mu), constraints=cons)

（具有x0[1,1]**2 + x0[1,2]**2 + ... + x0[1,N]**2 = 1形式的约束

）

我曾希望提供雅可比行列式的分析形式会略微加速这个过程（在数字上计算衍生物）。但是，当我比较运行时间时似乎没有差别。