Продукт матрицы-вектора в целевой функции JuMP, где матрица является переменной

Пишу программу оптимизации на Джулии с помощью JuMP. Моя версия Julia — 1.3.1, версия JuMP — 0.21.2.

Одна из моих переменных — это матрица, которая в моем случае является удобной структурой.

using JuMP
using LinearAlgebra

c1H = Vector(1:3)

model = Model()
@variable(model, GiH[1:10, 1:3] >= 0)

test = rand(10,3)

В целевой функции я умножаю матрицу на вектор (параметров), а затем суммирую записи полученных записей. Я хочу написать это так:

@objective(model, Min, sum(GiH*c1H))

Что эквивалентно

@objective(model, Min, ones(10)'*(GiH*c1H))

Это работает нормально, когда я заменяю переменную матрицу числовой матрицей test. Однако я с переменной матрицей GiH получаю ошибку

MethodError: no method matching similar(::Array{Float64,1}, ::Type{GenericAffExpr{Float64,VariableRef}}, ::Array{Int64,1})
Closest candidates are:
  similar(::Array{T,1}, ::Type) where T at array.jl:331
  similar(::Array, ::Type, !Matched::Tuple{Vararg{Int64,N}}) where N at array.jl:334
  similar(::AbstractArray, ::Type{T}) where T at abstractarray.jl:626
  ...
*(::JuMP.Containers.DenseAxisArray{VariableRef,2,Tuple{Array{Int64,1},Array{Int64,1}},Tuple{Dict{Int64,Int64},Dict{Int64,Int64}}}, ::Array{Float64,1}) at matmul.jl:51
top-level scope at rewrite.jl:227
top-level scope at macros.jl:762

Что здесь происходит? Кажется, что матричное умножение не определено для матриц переменной скачка?

Я знаю, что могу заменить это матричное умножение на вложенное sum(... for ...), но я хочу знать, можно ли сделать это по-другому.