使用ForwardDiff进行多变量NL函数的梯度误差

Question

我无法使用ForwardDiff（Julia V.06）获得多变量函数的梯度，如下面的代码所示：

using ForwardDiff
function f1(c1::Real,c2::Real,k1::Real,k2::Real,z::Real,σ::Real;β=0.99,α=0.33,ρ=0.95,η=0.01,ϵ=Normal())
1/c1-(β*α*exp(ρ*z+σ*η*ϵ)*(k2/c2))
end
c1=0.388
c1=0.388
k1=0.188
k1=0.188
z=0.
σ=0.
g=(c1,c2,k1,k2,z,σ)->ForwardDiff.gradient(f1,(c1,c2,k1,k2,z,σ))
g([c1,c2,k1,k2,z,σ])

错误消息如下： MethodError：没有方法匹配（:: ## 25＃26）（:: Array {Float64,1}） 最近的候选人是：   In [15]中的＃25（:: Any，:: Any，:: Any，:: Any，:: Any，:: Any）：15 请问，我的代码中是否有遗漏或错误的内容？