Solution 30 to problem over
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Parameters |
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Expressions
The solution is given through the following expressions:
3 5 2 3 4 3 3 4 3
r10=(2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*m1 *n1 *n2*n3 *r216
3 3 4 3 2 5 3 2 3 3
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
2 6 2 5 2
- 3*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26 - 3*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216
2 5 3 2 3 2 3
+ 2*m1 *m2*n1 *n3 *r216 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216
2 2 5 2 6
+ 3*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26 + 3*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216
2 4 3 2 7 2 6
- 4*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r216 + m1*m2 *n1 *n3*r26 + m1*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 5 2 2 4 3
- 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 3 2 3 4
+ 4*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r216 - 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 5 2 2 3 3
- 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 6 2 7 2 5 3
+ m1*m2 *n1*n2 *n3*r26 + m1*m2 *n2 *n3*r216 - 2*m1*m2 *n2 *n3 *r216
3 6 3 5 2 3 3 2 3
+ m2 *n1 *n2*n3*r26 + m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
3 2 5 3 6 3 4 3
- m2 *n1 *n2 *n3*r26 - m2 *n1*n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6
2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7
- a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 + a33*m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*a33*m1*m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 3 3 4 4 3 4 2 2
r11=(4*m1 *n1 *n2 *r26 + 4*m1 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
3 3 5 3 2 6 3 2 4 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *r26 + 4*m1 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
2 6 2 2 5 3 2 5 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 7*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r216
2 4 4 2 4 2 2 2 3 5
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r26 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 3 2 2 2 6
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 4 2 2 7
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r26 + 4*m1 *m2*n1*n2 *r216
2 5 2 2 6 2 2 7
- 5*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r216 + m1 *m2*n2 *n3 *r26 + 5*m1*m2 *n1 *n2*r26
2 6 2 2 6 2 2 5 3
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 3*m1*m2 *n1 *n3 *r216 - m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 2 4 4
- 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r26 - m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 2 2 3 5
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 2 2 2 6
- 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 7 2 5 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 + m1*m2 *n1*n2 *r26 - 2*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r26
2 8 2 6 2 3 8 3 7
+ m1*m2 *n2 *r216 - m1*m2 *n2 *n3 *r216 - m2 *n1 *r26 - m2 *n1 *n2*r216
3 6 2 3 6 2 3 5 3
+ m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n3 *r26 + m2 *n1 *n2 *r216
3 5 2 3 4 4 3 4 2 2
- 3*m2 *n1 *n2*n3 *r216 + m2 *n1 *n2 *r26 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r26
3 3 5 3 3 3 2 3 2 6
+ m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 - m2 *n1 *n2 *r26
3 2 4 2 3 7 3 5 2
+ m2 *n1 *n2 *n3 *r26 - m2 *n1*n2 *r216 + m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1*m2 *n1*n2 - 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 6 2 3 5 3 3 5 2
r12=(2*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *r216 - m1 *n1 *n2*n3 *r216
3 4 2 2 3 3 3 2 3 2 6
+ m1 *n1 *n2 *n3 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r26
3 2 4 2 3 7 3 5 2
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r26 - 2*m1 *n1*n2 *r216 + 3*m1 *n1*n2 *n3 *r216
3 6 2 2 7 2 6 2
+ m1 *n2 *n3 *r26 - 3*m1 *m2*n1 *n2*r26 - 3*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 6 2 2 5 3 2 5 2
+ m1 *m2*n1 *n3 *r216 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r26
2 4 4 2 4 2 2 2 3 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 3 3 2 2 2 6
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r26 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 7 2 5 2
- 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216 - m1 *m2*n1*n2 *r26 - 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r26
2 8 2 6 2 2 8
- m1 *m2*n2 *r216 + 3*m1 *m2*n2 *n3 *r216 + m1*m2 *n1 *r26
2 7 2 6 2 2 6 2
+ m1*m2 *n1 *n2*r216 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r26 + m1*m2 *n1 *n3 *r26
2 5 3 2 5 2 2 4 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 5*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r216 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 4 2 2 2 3 5
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 3 2 2 2 6
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 + 3*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 2 4 2 2 7 2 5 2
+ m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + 3*m1*m2 *n1*n2 *r216 - 7*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r216
3 7 3 6 2 3 4 2 2
+ 2*m2 *n1 *n2*r26 + 2*m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
3 3 5 3 2 6 3 2 4 2
- 2*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r216)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1*m2 *n1*n2 - 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 6 2 2 5 3 2 5 3
r13=( - 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 3*m1 *n1 *n2*n3 *r216
2 4 4 2 4 2 3 2 3 5
- 4*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + m1 *n1 *n2 *n3 *r26 - 4*m1 *n1 *n2 *n3*r216
2 3 3 3 2 2 6 2 2 4 3
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r26
2 7 2 5 3 2 6 3
- 2*m1 *n1*n2 *n3*r216 + 3*m1 *n1*n2 *n3 *r216 + m1 *n2 *n3 *r26
7 6 2 6 3
+ 3*m1*m2*n1 *n2*n3*r26 + 3*m1*m2*n1 *n2 *n3*r216 - 3*m1*m2*n1 *n3 *r216
5 3 5 3
+ 5*m1*m2*n1 *n2 *n3*r26 - 2*m1*m2*n1 *n2*n3 *r26
4 4 4 2 3
+ 5*m1*m2*n1 *n2 *n3*r216 - 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216
3 5 3 3 3 2 6
+ m1*m2*n1 *n2 *n3*r26 - 4*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r26 + m1*m2*n1 *n2 *n3*r216
2 4 3 7 5 3
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 - m1*m2*n1*n2 *n3*r26 - 2*m1*m2*n1*n2 *n3 *r26
8 6 3 2 8
- m1*m2*n2 *n3*r216 + 3*m1*m2*n2 *n3 *r216 - m2 *n1 *n3*r26
2 7 2 6 2 2 6 3
- m2 *n1 *n2*n3*r216 - m2 *n1 *n2 *n3*r26 + m2 *n1 *n3 *r26
2 5 3 2 5 3 2 4 4
- m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 3*m2 *n1 *n2*n3 *r216 + m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 4 2 3 2 3 5 2 3 3 3
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 2 6 2 2 4 3 2 7
+ m2 *n1 *n2 *n3*r26 + m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1*n2 *n3*r216
2 5 3 3 5 2 3 3 2 2
- 3*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2
- 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 6 3 2 5 4 2 5 2 2
r14=( - 2*m1 *n1 *n2 *r26 - 2*m1 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
2 4 5 2 4 3 2 2 3 6
- 4*m1 *n1 *n2 *r26 + m1 *n1 *n2 *n3 *r26 - 4*m1 *n1 *n2 *r216
2 3 4 2 2 2 7 2 2 5 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r26
2 8 2 6 2 2 7 2
- 2*m1 *n1*n2 *r216 + 3*m1 *n1*n2 *n3 *r216 + m1 *n2 *n3 *r26
7 2 6 3 6 2
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r26 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r216 - 3*m1*m2*n1 *n2*n3 *r216
5 4 5 2 2 4 5
+ 5*m1*m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r26 + 5*m1*m2*n1 *n2 *r216
4 3 2 3 6 3 4 2
- 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 + m1*m2*n1 *n2 *r26 - 4*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r26
2 7 2 5 2 8
+ m1*m2*n1 *n2 *r216 + 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 - m1*m2*n1*n2 *r26
6 2 9 7 2
- 2*m1*m2*n1*n2 *n3 *r26 - m1*m2*n2 *r216 + 3*m1*m2*n2 *n3 *r216
2 8 2 7 2 2 6 3 2 6 2
- m2 *n1 *n2*r26 - m2 *n1 *n2 *r216 - m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n2*n3 *r26
2 5 4 2 5 2 2 2 4 5
- m2 *n1 *n2 *r216 - 3*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 + m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 2 2 3 6 2 3 4 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1 *n2 *r216 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 2 7 2 2 5 2 2 8
+ m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1*n2 *r216
2 6 2 3 5 2 3 3 2 2
- 3*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2
- 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 7 2 2 6 3 2 6 2
r15=( - 2*m1 *n1 *n2 *r26 - 2*m1 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2*n3 *r216
2 5 4 2 5 2 2 2 4 5
- 4*m1 *n1 *n2 *r26 + m1 *n1 *n2 *n3 *r26 - 4*m1 *n1 *n2 *r216
2 4 3 2 2 3 6 2 3 4 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r26
2 2 7 2 2 5 2 2 6 2
- 2*m1 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 + m1 *n1*n2 *n3 *r26
8 7 2 7 2
+ 3*m1*m2*n1 *n2*r26 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r216 - 3*m1*m2*n1 *n3 *r216
6 3 6 2 5 4
+ 5*m1*m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1*m2*n1 *n2*n3 *r26 + 5*m1*m2*n1 *n2 *r216
5 2 2 4 5 4 3 2
- 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 + m1*m2*n1 *n2 *r26 - 4*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r26
3 6 3 4 2 2 7
+ m1*m2*n1 *n2 *r216 + 3*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 - m1*m2*n1 *n2 *r26
2 5 2 8 6 2
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r26 - m1*m2*n1*n2 *r216 + 3*m1*m2*n1*n2 *n3 *r216
2 9 2 8 2 7 2 2 7 2
- m2 *n1 *r26 - m2 *n1 *n2*r216 - m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n3 *r26
2 6 3 2 6 2 2 5 4
- m2 *n1 *n2 *r216 - 3*m2 *n1 *n2*n3 *r216 + m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 2 2 4 5 2 4 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1 *n2 *r216 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 3 6 2 3 4 2 2 2 7
+ m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n2 *n3 *r26 + m2 *n1 *n2 *r216
2 2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
- 3*m2 *n1 *n2 *n3 *r216)/(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2
- 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 7 4 6 2 4 5 3
r20=(m1 *n1 *n2*r216 - m1 *n1 *n2 *r26 - 3*m1 *n1 *n2 *r216
4 5 2 4 4 4 4 4 2 2
- 2*m1 *n1 *n2*n3 *r216 - 5*m1 *n1 *n2 *r26 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r26
4 3 5 4 2 6 4 2 4 2
- 5*m1 *n1 *n2 *r216 - 3*m1 *n1 *n2 *r26 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r26
4 7 4 5 2 4 8 3 8
- m1 *n1*n2 *r216 + 2*m1 *n1*n2 *n3 *r216 + m1 *n2 *r26 - m1 *m2*n1 *r216
3 7 3 6 2 3 6 2
+ m1 *m2*n1 *n2*r26 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*m1 *m2*n1 *n3 *r216
3 5 3 3 5 2 3 4 4
+ 11*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r26 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r216
3 4 2 2 3 3 5
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216 + 3*m1 *m2*n1 *n2 *r26
3 2 6 3 2 4 2 3 7
- 5*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216 - 7*m1 *m2*n1*n2 *r26
3 5 2 3 6 2 2 2 7
- 8*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r26 + 2*m1 *m2*n2 *n3 *r216 - 6*m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 6 2 2 2 6 2 2 2 5 3
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 4*m1 *m2 *n1 *n3 *r26 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 5 2 2 2 4 2 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r216 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r26
2 2 3 5 2 2 2 6
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 2 4 2 2 2 7
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r26 - 6*m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 5 2 2 2 6 2 3 7
- 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r216 - 4*m1 *m2 *n2 *n3 *r26 + 7*m1*m2 *n1 *n2*r26
3 6 2 3 6 2 3 5 3
- 5*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r216 - 3*m1*m2 *n1 *n2 *r26
3 5 2 3 4 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r26 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *r216
3 4 2 2 3 3 5
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 - 11*m1*m2 *n1 *n2 *r26
3 2 6 3 2 4 2 3 7
+ 9*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 - m1*m2 *n1*n2 *r26
3 5 2 3 8 3 6 2
+ 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r26 - m1*m2 *n2 *r216 - 2*m1*m2 *n2 *n3 *r216
4 8 4 7 4 6 2 4 5 3
- m2 *n1 *r26 - m2 *n1 *n2*r216 + 3*m2 *n1 *n2 *r26 - 5*m2 *n1 *n2 *r216
4 5 2 4 4 4 4 4 2 2
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r216 + 5*m2 *n1 *n2 *r26 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r26
4 3 5 4 2 6 4 2 4 2
- 3*m2 *n1 *n2 *r216 + m2 *n1 *n2 *r26 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r26
4 7 4 5 2 3 7 2 3 5 4
+ m2 *n1*n2 *r216 + 2*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2
3 5 2 2 3 3 6 3 3 4 2 3 8
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2
3 6 2 2 8 2 6 3
+ 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 2 4 5 2 4 3 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 2 7 2 9 2 7 2 2 9
+ 12*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1
2 7 2 2 7 2 2 5 4
- 12*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n3 - 24*m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 2 3 4 2 2 8
- 4*m1*m2 *n1 *n2 - 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1*m2 *n1*n2
2 6 2 3 8 3 6 3 3 6 2
- 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3
3 4 5 3 4 3 2 3 2 7 3 2 5 2
- 4*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 3 2 4 2 3 3 4
r21=( - 4*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 4*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 6*m1 *m2*n1 *n2*n3*r216
3 3 2 3 2 3
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216
3 4 2 2 5 2 2 4
- 6*m1 *m2*n1*n2 *n3*r26 - 2*m1 *m2 *n1 *n3*r216 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26
2 2 3 2 2 2 2 3
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 2 5 3 5
- 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r216 - 2*m1 *m2 *n2 *n3*r26 + 2*m1*m2 *n1 *n3*r26
3 4 3 3 2
- 4*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
3 2 3 3 4
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 4*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26
3 5 4 4 4 3 2
- 2*m1*m2 *n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2*n3*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216
4 2 3 4 4 3 5 2
- 2*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 7 4 6 2 4 5 3 4 4 4
r22=(m1 *n1 *n2*r216 + m1 *n1 *n2 *r26 - 5*m1 *n1 *n2 *r216 - 5*m1 *n1 *n2 *r26
4 3 5 4 2 6 4 7 4 8
- 5*m1 *n1 *n2 *r216 - 5*m1 *n1 *n2 *r26 + m1 *n1*n2 *r216 + m1 *n2 *r26
3 8 3 7 3 6 2
- m1 *m2*n1 *r216 - 2*m1 *m2*n1 *n2*r26 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r216
3 5 3 3 3 5 3 2 6
+ 18*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *r216
3 7 3 8 2 2 8
- 10*m1 *m2*n1*n2 *r26 + m1 *m2*n2 *r216 + m1 *m2 *n1 *r26
2 2 7 2 2 6 2
- 10*m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 3 2 2 3 5
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 6 2 2 7 2 2 8
+ 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 10*m1 *m2 *n1*n2 *r216 - m1 *m2 *n2 *r26
3 8 3 7 3 6 2
+ m1*m2 *n1 *r216 + 10*m1*m2 *n1 *n2*r26 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *r216
3 5 3 3 3 5 3 2 6
- 10*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 18*m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r216
3 7 3 8 4 8 4 7
+ 2*m1*m2 *n1*n2 *r26 - m1*m2 *n2 *r216 - m2 *n1 *r26 + m2 *n1 *n2*r216
4 6 2 4 5 3 4 4 4
+ 5*m2 *n1 *n2 *r26 - 5*m2 *n1 *n2 *r216 + 5*m2 *n1 *n2 *r26
4 3 5 4 2 6 4 7 3 7 2
- 5*m2 *n1 *n2 *r216 - m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1*n2 *r216)/(4*m1 *n1 *n2
3 5 4 3 5 2 2 3 3 6 3 3 4 2
+ 4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
3 8 3 6 2 2 8 2 6 3
- 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 2 4 5 2 4 3 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 2 7 2 9 2 7 2 2 9
+ 12*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1
2 7 2 2 7 2 2 5 4
- 12*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n3 - 24*m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 2 3 4 2 2 8
- 4*m1*m2 *n1 *n2 - 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1*m2 *n1*n2
2 6 2 3 8 3 6 3 3 6 2
- 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3
3 4 5 3 4 3 2 3 2 7 3 2 5 2
- 4*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 4 4 3 2 4 2 3
r23=( - 2*m1 *n1 *n2*n3*r216 - 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216
4 4 3 5 3 4
+ 2*m1 *n1*n2 *n3*r26 + 2*m1 *m2*n1 *n3*r216 + 4*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
3 3 2 3 2 3
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
3 4 3 5 2 2 5
+ 4*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 + 2*m1 *m2*n2 *n3*r26 - 2*m1 *m2 *n1 *n3*r26
2 2 4 2 2 3 2
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r216 + 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 2 3 2 2 4
- 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26
2 2 5 3 4
+ 2*m1 *m2 *n2 *n3*r216 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3*r26
3 3 2 3 2 3
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
3 4 4 3 2 4 2 3
- 6*m1*m2 *n1*n2 *n3*r216 - 4*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 4*m2 *n1 *n2 *n3*r216)/
3 5 2 3 3 2 2 3 6 3 4 2
(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
2 6 2 4 3 2 4 2 2 2 5
- 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2 3 6
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 4 2 4 3 3 4 2 4
r24=( - 2*m1 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *r216
4 5 3 5 3 4 2
+ 2*m1 *n1*n2 *r26 + 3*m1 *m2*n1 *n2*r216 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r26
3 3 3 3 2 4 3 5
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 3*m1 *m2*n1*n2 *r216
3 6 2 2 6 2 2 5
+ m1 *m2*n2 *r26 - m1 *m2 *n1 *r216 - 4*m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 4 2 2 2 3 3
+ 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 2 4 2 2 5 2 2 6
- 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *m2 *n1*n2 *r26 + m1 *m2 *n2 *r216
3 6 3 5 3 4 2
+ m1*m2 *n1 *r26 - 3*m1*m2 *n1 *n2*r216 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *r26
3 3 3 3 2 4 3 5
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 3*m1*m2 *n1*n2 *r216
4 5 4 4 2 4 3 3
+ 2*m2 *n1 *n2*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m2 *n1 *n2 *r26
4 2 4 3 5 2 3 3 2 2 3 6
+ 2*m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 4 2 3 3 3 3 2 4
r27=(2*m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216
3 5 2 5 2 4 2
+ 2*m1 *n1*n2 *n3*r26 - 3*m1 *m2*n1 *n2*n3*r216 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 5 2 6
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26 + 3*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 + m1 *m2*n2 *n3*r26
2 6 2 5 2 4 2
+ m1*m2 *n1 *n3*r216 + 4*m1*m2 *n1 *n2*n3*r26 - 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 3 3 2 2 4
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 3*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 2 6 3 6
- 2*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26 + m1*m2 *n2 *n3*r216 - m2 *n1 *n3*r26
3 5 3 2 4 3 5
+ m2 *n1 *n2*n3*r216 + m2 *n1 *n2 *n3*r26 - m2 *n1*n2 *n3*r216)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6 3 4 2
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
2 6 2 4 3 2 4 2
- 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3
2 2 5 2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2 2 3 4
+ m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 3 4 2 3 5
r28=(m1 *n1 *n2*n3*r216 + m1 *n1 *n2 *n3*r26 - m1 *n1*n2 *n3*r216
3 6 2 6 2 5
- m1 *n2 *n3*r26 - m1 *m2*n1 *n3*r216 - 2*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
2 4 2 2 3 3
+ 3*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 5 2 6
+ 3*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 4*m1 *m2*n1*n2 *n3*r26 - m1 *m2*n2 *n3*r216
2 6 2 5 2 4 2
+ m1*m2 *n1 *n3*r26 - 3*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 5 3 5
- 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 3*m1*m2 *n1*n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2*n3*r26
3 4 2 3 3 3 3 2 4
- 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6 3 4 2
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
2 6 2 4 3 2 4 2
- 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3
2 2 5 2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2 2 3 4
+ m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 4 2 3 3 3 3 2 4
r210=(2*m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216
3 5 2 5 2 4 2
+ 2*m1 *n1*n2 *n3*r26 - 2*m1 *m2*n1 *n2*n3*r216 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 3 3 2 2 4
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 5 2 6 2 5
+ 4*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 + 2*m1 *m2*n2 *n3*r26 + 2*m1*m2 *n1 *n2*n3*r26
2 4 2 2 3 3
- 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 5
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26
2 6 3 4 2 3 3 3
+ 2*m1*m2 *n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216
3 2 4 3 5 3 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 2 3 4 3 3 3 4
r212=(m1 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *r216
3 3 2 2 3 2 5 3 6
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r26 + m1 *n1*n2 *r216
3 4 2 3 7 2 6
- 2*m1 *n1*n2 *n3 *r216 - m1 *n2 *r26 - m1 *m2*n1 *n2*r216
2 5 2 2 4 3 2 4 2
- 7*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r216
2 3 4 2 2 5 2 2 3 2
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r216
2 6 2 5 2 2 6
+ 5*m1 *m2*n1*n2 *r26 - 2*m1 *m2*n2 *n3 *r216 + 5*m1*m2 *n1 *n2*r26
2 5 2 2 5 2 2 4 3
+ m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r216 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 2 3 2 2
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 2 5 2 6 2 4 2
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r26 + m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r216
3 7 3 6 3 5 2 3 4 3
- m2 *n1 *r26 - m2 *n1 *n2*r216 + 2*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*m2 *n1 *n2 *r216
3 4 2 3 3 4 3 2 5
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r216 + 3*m2 *n1 *n2 *r26 - m2 *n1 *n2 *r216
3 2 3 2 3 5 2 3 3 2 2
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
5 4 2 3 3
r213=( - m1*n1 *n2*n3*r216 - m1*n1 *n2 *n3*r26 - 2*m1*n1 *n2 *n3*r216
2 4 5 6
- 2*m1*n1 *n2 *n3*r26 - m1*n1*n2 *n3*r216 - m1*n2 *n3*r26
5 4 2 3 3
+ m2*n1 *n2*n3*r26 - m2*n1 *n2 *n3*r216 + 2*m2*n1 *n2 *n3*r26
2 4 5 6 2 5
- 2*m2*n1 *n2 *n3*r216 + m2*n1*n2 *n3*r26 - m2*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
2 3 2 2 5 2 3 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
2 6 2 2 5 3 2 5 2
r214=(2*m1 *n1 *n2 *r26 + m1 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2*n3 *r216
2 4 4 2 3 5 2 3 3 2
+ 3*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
2 7 2 5 2 2 8
+ m1 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r216 - m1 *n2 *r26
7 6 2 6 2
- 3*m1*m2*n1 *n2*r26 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r216 + 2*m1*m2*n1 *n3 *r216
5 3 4 4 4 2 2
- 3*m1*m2*n1 *n2 *r26 - 4*m1*m2*n1 *n2 *r216 + 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216
3 5 2 6 2 4 2
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r216 - 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216
7 6 2 2 8
+ 3*m1*m2*n1*n2 *r26 - 2*m1*m2*n2 *n3 *r216 + m2 *n1 *r26
2 7 2 5 3 2 5 2
+ m2 *n1 *n2*r216 + 2*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r216
2 4 4 2 3 5 2 3 3 2
- 3*m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r216
2 2 6 2 5 2 3 5 2
- 2*m2 *n1 *n2 *r26 + 2*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(4*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 14*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1*m2 *n1*n2 - 8*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 3 4 2 3 3 3
r215=(2*m1 *n1 *n2*n3*r216 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*m1 *n1 *n2 *n3*r216
3 2 4 2 6 2 5
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m1 *m2*n1 *n3*r216 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
2 4 2 2 3 3
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 2 4 2 5 2 6
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3*r26 + 2*m1*m2 *n1 *n3*r26
2 5 2 4 2
- 4*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 3 2 2 4
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 5 3 5 3 4 2
+ 2*m1*m2 *n1*n2 *n3*r216 + 2*m2 *n1 *n2*n3*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216
3 3 3 3 2 4 3 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*m2 *n1 *n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 6 3 5 2 3 4 3 3 3 4
r217=(m1 *n1 *n2*r216 + m1 *n1 *n2 *r26 - 2*m1 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r26
3 2 5 3 6 2 7
- 3*m1 *n1 *n2 *r216 - 3*m1 *n1*n2 *r26 - m1 *m2*n1 *r216
2 6 2 5 2 2 4 3
- 2*m1 *m2*n1 *n2*r26 + 6*m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 3 4 2 2 5 2 6
+ 3*m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 4*m1 *m2*n1*n2 *r216
2 7 2 7 2 6
- m1 *m2*n2 *r26 + m1*m2 *n1 *r26 - 4*m1*m2 *n1 *n2*r216
2 5 2 2 4 3 2 3 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 3*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 2 6 2 7
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1*m2 *n1*n2 *r26 - m1*m2 *n2 *r216
3 6 3 5 2 3 4 3
+ 3*m2 *n1 *n2*r26 - 3*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m2 *n1 *n2 *r26
3 3 4 3 2 5 3 6 3 5 2
- 2*m2 *n1 *n2 *r216 - m2 *n1 *n2 *r26 + m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
6 5 4 2
r218=( - m1*n1 *n3*r216 - m1*n1 *n2*n3*r26 - 2*m1*n1 *n2 *n3*r216
3 3 2 4 5
- 2*m1*n1 *n2 *n3*r26 - m1*n1 *n2 *n3*r216 - m1*n1*n2 *n3*r26
6 5 4 2
+ m2*n1 *n3*r26 - m2*n1 *n2*n3*r216 + 2*m2*n1 *n2 *n3*r26
3 3 2 4 5
- 2*m2*n1 *n2 *n3*r216 + m2*n1 *n2 *n3*r26 - m2*n1*n2 *n3*r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
6 5 2 4 3 3 4
r219=( - m1*n1 *n2*r216 - m1*n1 *n2 *r26 - 2*m1*n1 *n2 *r216 - 2*m1*n1 *n2 *r26
2 5 6 6 5 2
- m1*n1 *n2 *r216 - m1*n1*n2 *r26 + m2*n1 *n2*r26 - m2*n1 *n2 *r216
4 3 3 4 2 5 6
+ 2*m2*n1 *n2 *r26 - 2*m2*n1 *n2 *r216 + m2*n1 *n2 *r26 - m2*n1*n2 *r216)
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
2 7 2 6 2 2 5 2
r220=( - m1 *n1 *n2*r216 + m1 *n1 *n2 *r26 - 2*m1 *n1 *n2*n3 *r216
2 4 4 2 3 5 2 3 3 2
+ 2*m1 *n1 *n2 *r26 + 3*m1 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r216
2 2 6 2 7 2 5 2
+ m1 *n1 *n2 *r26 + 2*m1 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r216
8 7 6 2
+ m1*m2*n1 *r216 - m1*m2*n1 *n2*r26 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r216
6 2 5 3 4 4
+ 2*m1*m2*n1 *n3 *r216 - m1*m2*n1 *n2 *r26 - 6*m1*m2*n1 *n2 *r216
4 2 2 3 5 2 6
+ 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 + m1*m2*n1 *n2 *r26 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r216
2 4 2 7 8
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r216 + m1*m2*n1*n2 *r26 + m1*m2*n2 *r216
6 2 2 7 2 6 2
- 2*m1*m2*n2 *n3 *r216 + 2*m2 *n1 *n2*r216 - m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 2 5 2 2 4 4
+ 3*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r216 - 2*m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 2 2 2 6 2 7
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r216 - m2 *n1 *n2 *r26 - m2 *n1*n2 *r216
2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r216)/(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7 2 5 2
- 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 - 14*m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 2 3 4 2 3 2 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 4 2 3 6 3 4 2
+ 6*m1*m2 *n1*n2 - 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 8 6 4 2 8 5 5
r30=(2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 8 4 6 2 8 3 7
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 8 2 8 2 8 9
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *n3*r26
2 7 7 3 2 7 6 4
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 7 5 5 2 7 4 6
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 7 2 8 2 7 9
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3*r216
2 7 10 2 6 2 8 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *n3*r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 2 7 3 2 6 2 6 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 2 5 5 2 6 2 4 6
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 2 3 7 2 6 2 2 8
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 2 9 2 6 2 10
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *n3*r216
2 5 3 9 2 5 3 8 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 5 3 6 4 2 5 3 5 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 3 4 6 2 5 3 3 7
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 3 2 8 2 5 3 9
+ 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r216
2 5 3 10 2 4 4 10
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *n3*r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n3*r216
2 4 4 9 2 4 4 7 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 4 4 6 4 2 4 4 4 6
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 4 3 7 2 4 4 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26
2 4 4 10 2 3 5 10
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *n3*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n3*r26
2 3 5 9 2 3 5 8 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r216 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 5 7 3 2 3 5 6 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 5 5 5 2 3 5 4 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 5 2 8 2 3 5 9
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r216
2 2 6 10 2 2 6 9
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n3*r216 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26
2 2 6 8 2 2 2 6 7 3
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 6 6 4 2 2 6 5 5
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 6 4 6 2 2 6 3 7
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 6 2 8 2 7 10
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n3*r26
2 7 9 2 7 8 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 7 6 4 2 7 5 5
+ 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 7 4 6 2 7 3 7
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 8 9 2 8 8 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*n3*r26 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 8 7 3 2 8 6 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 8 5 5 2 8 4 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
6 10 4 6 8 6 6 8 4 3
- 2*m1 *n1 *n2 *n3*r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
6 6 6 3 6 4 10 6 4 8 3
- 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *n3*r420 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
6 2 12 6 2 10 3
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 11 3 5 9 5
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
5 9 3 3 5 7 7
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
5 7 5 3 5 5 9
+ 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 26*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
5 5 7 3 5 3 11
+ 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
5 3 9 3 5 13
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 3*m1 *m2*n1*n2 *n3*r420
5 11 3 4 2 12 2
- 4*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
4 2 10 4 4 2 10 2 3
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 8 6 4 2 8 4 3
+ 55*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 6 8 4 2 6 6 3
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 4 10 4 2 4 8 3
- 15*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 2 12 4 2 2 10 3
- 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 14 4 2 12 3
+ m1 *m2 *n2 *n3*r420 - 2*m1 *m2 *n2 *n3 *r420
3 3 13 3 3 11 3
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
3 3 11 3 3 3 9 5
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 55*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
3 3 7 5 3 3 3 5 9
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 55*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
3 3 5 7 3 3 3 3 11
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
3 3 13 3 3 11 3
- 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r420 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420
2 4 14 2 4 12 2
- m1 *m2 *n1 *n3*r420 + 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 12 3 2 4 10 4
- 2*m1 *m2 *n1 *n3 *r420 + 15*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 10 2 3 2 4 8 6
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 8 4 3 2 4 6 8
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 55*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 6 6 3 2 4 4 10
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 4 8 3 2 4 2 12
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 4 2 10 3 5 13
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 3*m1*m2 *n1 *n2*n3*r420
5 11 3 5 11 3
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 4*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420
5 9 5 5 9 3 3
+ 26*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 7 7 5 7 5 3
+ 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 5 9 5 5 7 3
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 3 11 5 3 9 3
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
6 12 2 6 10 4
- 2*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 4*m2 *n1 *n2 *n3*r420
6 10 2 3 6 8 4 3 6 6 8
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3*r420
6 6 6 3 6 4 10 6 4 8 3
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
)/(2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11 6 3 9 2
+ 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2 5 10 4
- 2*a33*m1 *n1*n2 + 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 9*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 13*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2 5 14
+ 11*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2*n2
5 12 2 4 2 11 3
+ 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 5 4 2 9 3 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 7 4 2 7 5 2
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 5 7 2
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 11 4 2 3 9 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 13 4 2 11 2
+ 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4
- 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 2 3 3 8 6
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 4 2 3 3 6 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 4 8 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 12 3 3 2 10 2
- 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 3
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 4 9 5
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 2 4 7 7
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 5 2 2 4 5 9
- 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 7 2 2 4 3 11
- 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 2 5 14 5 12 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1*m2 *n1 + 11*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 30*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 13*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13 6 11 3
+ 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 3 2 6 7 7
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9 6 5 7 2
- 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 8 6 5 2 8 5 6 2 8 4 7
r31=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 8 3 8 2 8 2 9
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 8 10 2 7 7 4
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 *r26 - 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 7 6 5 2 7 5 6
- 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 7 4 7 2 7 3 8
- 42*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 7 2 9 2 7 10
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 7 11 2 6 2 8 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *r26 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 7 4 2 6 2 6 5
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 5 6 2 6 2 4 7
+ 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 3 8 2 6 2 2 9
+ 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 10 2 6 2 11
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 3 9 2 2 5 3 8 3
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 7 4 2 5 3 6 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 122*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 5 6 2 5 3 4 7
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 3 8 2 5 3 2 9
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 10 2 5 3 11
- 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 4 4 10 2 4 4 9 2
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 8 3 2 4 4 7 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 6 5 2 4 4 5 6
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 4 7 2 4 4 3 8
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 2 9 2 4 4 10
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 4 4 11 2 3 5 11
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 3 5 10 2 3 5 9 2
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 5 8 3 2 3 5 7 4
- 78*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 5 6 5 2 3 5 5 6
- 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 5 4 7 2 3 5 3 8
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 5 2 9 2 3 5 10
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 6 11 2 2 6 10
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 6 9 2 2 2 6 8 3
+ 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 7 4 2 2 6 6 5
+ 58*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 5 6 2 2 6 4 7
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 3 8 2 2 6 2 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 7 11 2 7 10
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 - 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 7 9 2 2 7 8 3
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 7 7 4 2 7 6 5
+ 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 7 5 6 2 7 4 7
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 7 3 8 2 8 11
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 8 10 2 8 9 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 8 8 3 2 8 7 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 8 6 5 2 8 5 6
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 8 4 7 6 10 5 6 8 7
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *n1 *n2 *r420
6 8 5 2 6 6 7 2 6 4 11
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 8*m1 *n1 *n2 *r420
6 4 9 2 6 2 13 6 2 11 2
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 11 4 5 9 6
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 20*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 9 4 2 5 7 8
+ 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 32*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 7 6 2 5 5 10
+ 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 56*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 5 8 2 5 3 12
+ 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 14 5 12 2
+ 4*m1 *m2*n1*n2 *r420 - 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420
4 2 12 3 4 2 10 5
- 25*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 10 3 2 4 2 8 7
- 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 115*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 8 5 2 4 2 6 9
- 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 120*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 6 7 2 4 2 4 11
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 4 9 2 4 2 2 13
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 2 11 2 4 2 15
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2 *n2 *r420
4 2 13 2 3 3 13 2
- 2*m1 *m2 *n2 *n3 *r420 + 19*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 3 11 4 3 3 11 2 2
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 9 6 3 3 9 4 2
- 155*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 7 8 3 3 7 6 2
- 100*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 5 10 3 3 5 8 2
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 3 12 3 3 3 10 2
+ 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 14 3 3 12 2
- 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420
2 4 14 2 4 12 3
- 7*m1 *m2 *n1 *n2*r420 + 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 4 12 2 2 4 10 5
- 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 95*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 4 8 7 2 4 8 5 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 6 9 2 4 6 7 2
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 4 11 2 4 2 13
- 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 4 2 11 2 5 15
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n1 *r420
5 13 2 5 13 2
- 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
5 11 4 5 11 2 2
- 25*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 9 6 5 9 4 2
+ 12*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 7 8 5 7 6 2
+ 31*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 5 10 5 5 8 2
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 3 12 5 3 10 2 6 14
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420
6 12 3 6 12 2 6 10 5
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
6 10 3 2 6 8 7 6 6 9
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420
6 6 7 2 6 4 11 6 4 9 2
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11 6 3 9 2
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2 5 6 8
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 8 2 5 2 12
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 22*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 10 2 5 14 5 12 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2 5 14
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 12 2 5 12 2 5 10 4
+ 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13 6 11 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 3 2 6 7 7
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9 6 5 7 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 2 2
r32=( - m1 *n1*n2*n3*r420 + m1*m2*n1 *n3*r420 - m1*m2*n2 *n3*r420
2 2 2 2 2
+ m2 *n1*n2*n3*r420)/(a33*m1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n1*n2 + a33*m2 *n1 )
2 2 2 3 2 3
r33=( - 2*m1 *n1*n2 *r420 + 3*m1*m2*n1 *n2*r420 - m1*m2*n2 *r420 - m2 *n1 *r420
2 2 2 2 2 2
+ m2 *n1*n2 *r420)/(2*a33*m1 *n2 - 4*a33*m1*m2*n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 )
2 8 7 4 2 8 6 5 2 8 5 6
r34=(2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 8 4 7 2 8 3 8
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 8 2 9 2 8 10 2 8 11
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n2 *r26
2 7 8 3 2 7 7 4
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 7 6 5 2 7 5 6
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 7 4 7 2 7 3 8
+ 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 7 2 9 2 7 10
+ 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 14*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 7 11 2 6 2 9 2
- 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 8 3 2 6 2 7 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 6 5 2 6 2 5 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 4 7 2 6 2 3 8
- 58*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 2 2 9 2 6 2 10
- 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 6 2 11 2 5 3 10
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 5 3 9 2 2 5 3 8 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 3 7 4 2 5 3 6 5
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 3 5 6 2 5 3 4 7
+ 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 3 3 8 2 5 3 2 9
+ 78*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 3 10 2 5 3 11
+ 14*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 4 11 2 4 4 10
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 4 4 9 2 2 4 4 8 3
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 7 4 2 4 4 6 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 5 6 2 4 4 4 7
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 3 8 2 4 4 2 9
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 4 10 2 3 5 11
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26
2 3 5 10 2 3 5 9 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 5 8 3 2 3 5 7 4
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 5 6 5 2 3 5 5 6
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 122*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 5 4 7 2 3 5 3 8
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 5 2 9 2 2 6 11
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 2 6 10 2 2 6 9 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 8 3 2 2 6 7 4
- 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 6 5 2 2 6 5 6
- 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 4 7 2 2 6 3 8
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 7 11 2 7 10
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r26 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 7 9 2 2 7 8 3
+ 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 7 7 4 2 7 6 5
+ 42*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 7 5 6 2 7 4 7
+ 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 8 10 2 8 9 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2*r26 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 8 8 3 2 8 7 4
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 8 6 5 2 8 5 6 6 11 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
6 9 6 6 9 4 2 6 7 8
- 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420
6 7 6 2 6 5 10 6 3 12
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
6 3 10 2 6 14 6 12 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420
5 12 3 5 10 5
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 10 3 2 5 8 7
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 31*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 8 5 2 5 6 9
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 6 7 2 5 4 11
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 25*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 4 9 2 5 2 13
- 28*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
5 2 11 2 5 15 5 13 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
4 2 13 2 4 2 11 4
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 11 2 2 4 2 9 6
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
4 2 7 8 4 2 7 6 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 5 10 4 2 5 8 2
- 95*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 2 3 12 4 2 14
- 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 7*m1 *m2 *n1*n2 *r420
4 2 12 2 3 3 14
- 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420
3 3 12 3 3 3 12 2
- 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
3 3 10 5 3 3 10 3 2
- 45*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 8 7 3 3 8 5 2
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 6 9 3 3 6 7 2
+ 155*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 4 11 3 3 4 9 2
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 3 2 13 3 3 2 11 2
- 19*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 15 2 4 13 2 2 4 13 2
- m1 *m2 *n1 *r420 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *m2 *n1 *n3 *r420
2 4 11 4 2 4 11 2 2
- 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 9 6 2 4 9 4 2
- 120*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 7 8 2 4 7 6 2
- 115*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 5 10 2 4 5 8 2
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 4 3 12 2 4 3 10 2
+ 25*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 14 5 12 3
- 4*m1*m2 *n1 *n2*r420 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420
5 12 2 5 10 5
- 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 56*m1*m2 *n1 *n2 *r420
5 8 7 5 8 5 2
+ 32*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 6 9 5 6 7 2
- 20*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 48*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 4 11 5 4 9 2
- 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
6 13 2 6 11 4 6 11 2 2
- 4*m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
6 9 4 2 6 7 8 6 7 6 2
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 8*m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
6 5 10 6 5 8 2 6 9 5
+ 4*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(4*a33*m1 *n1 *n2
6 7 7 6 7 5 2 6 5 7 2
+ 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 3 11 6 3 9 2 6 13
- 8*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4 5 8 6
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 8 2 5 2 12
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 22*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 10 2 5 14 5 12 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2 5 14
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 12 2 5 12 2 5 10 4
+ 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13 6 11 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 3 2 6 7 7
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9 6 5 7 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
r35=0
2 6 2 4 3 2 2 5 2 7
r36=( - m1 *n1 *n2*r420 - m1 *n1 *n2 *r420 + m1 *n1 *n2 *r420 + m1 *n2 *r420
7 5 2 3 4
+ m1*m2*n1 *r420 - m1*m2*n1 *n2 *r420 - 5*m1*m2*n1 *n2 *r420
6 2 6 2 4 3
- 3*m1*m2*n1*n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
2 2 5 2 4 2 2 2 4
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420)/(2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2
2 6 5 3 3
+ 2*a33*m1 *n2 - 4*a33*m1*m2*n1 *n2 - 8*a33*m1*m2*n1 *n2
5 2 6 2 4 2 2 2 4
- 4*a33*m1*m2*n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
)
2 2 2
r37=( - m1 *n1*n2*n3*r420 + m1*m2*n1 *n3*r420 - m1*m2*n2 *n3*r420
2 2 2 2 2
+ m2 *n1*n2*n3*r420)/(a33*m1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n1*n2 + a33*m2 *n1 )
2 2 2 3 2 3
r38=( - 2*m1 *n1*n2 *r420 + 3*m1*m2*n1 *n2*r420 - m1*m2*n2 *r420 - m2 *n1 *r420
2 2 2 2 2 2
+ m2 *n1*n2 *r420)/(2*a33*m1 *n2 - 4*a33*m1*m2*n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 )
2 6 2 4 3 2 2 5 2 7
r39=( - m1 *n1 *n2*r420 - m1 *n1 *n2 *r420 + m1 *n1 *n2 *r420 + m1 *n2 *r420
7 5 2 3 4
+ m1*m2*n1 *r420 - m1*m2*n1 *n2 *r420 - 5*m1*m2*n1 *n2 *r420
6 2 6 2 4 3
- 3*m1*m2*n1*n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
2 2 5 2 4 2 2 2 4
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420)/(2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2
2 6 5 3 3
+ 2*a33*m1 *n2 - 4*a33*m1*m2*n1 *n2 - 8*a33*m1*m2*n1 *n2
5 2 6 2 4 2 2 2 4
- 4*a33*m1*m2*n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
)
2 7 5 4 2 7 4 5
r310=( - 10*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 10*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 7 3 6 2 7 2 7
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 7 8 2 7 9
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *n3*r216 - 2*a33 *m1 *n2 *n3*r26
2 6 6 3 2 6 5 4
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 50*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 6 4 5 2 6 3 6
+ 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 6 2 7 2 6 8
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3*r26
2 6 9 2 5 2 7 2
- 2*a33 *m1 *m2*n2 *n3*r216 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 2 6 3 2 5 2 5 4
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 2 4 5 2 5 2 3 6
- 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 5 2 2 7 2 5 2 8
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 18*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r216
2 5 2 9 2 4 3 8
- 10*a33 *m1 *m2 *n2 *n3*r26 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r216
2 4 3 7 2 2 4 3 6 3
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 3 5 4 2 4 3 4 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 3 3 6 2 4 3 2 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 3 8 2 4 3 9
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26 - 10*a33 *m1 *m2 *n2 *n3*r216
2 3 4 9 2 3 4 8
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n3*r216 - 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26
2 3 4 7 2 2 3 4 6 3
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 4 5 4 2 3 4 4 5
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 4 3 6 2 3 4 2 7
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 4 8 2 2 5 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3*r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n3*r26
2 2 5 8 2 2 5 7 2
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3*r216 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 5 6 3 2 2 5 5 4
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 5 4 5 2 2 5 3 6
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r26
2 2 5 2 7 2 6 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n3*r216
2 6 8 2 6 7 2
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3*r26 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 6 3 2 6 5 4
- 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 6 4 5 2 6 3 6
- 50*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 7 9 2 7 8
+ 2*a33 *m2 *n1 *n3*r26 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*n3*r216
2 7 7 2 2 7 6 3
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 7 5 4 2 7 4 5
+ 10*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 10*a33 *m2 *n1 *n2 *n3*r216
5 9 4 5 7 6 5 7 4 3
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3*r420 + 4*m1 *n1 *n2 *n3*r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 5 6 3 5 3 10
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3*r420
5 3 8 3 5 12 5 10 3
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3*r420 + 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420
4 10 3 4 8 5
- 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
4 8 3 3 4 6 7
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
4 6 5 3 4 4 9
- 22*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 26*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
4 4 7 3 4 2 11
- 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r420
4 2 9 3 4 13
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2*n2 *n3*r420
4 11 3 3 2 11 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
3 2 9 4 3 2 9 2 3
+ m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 7 6 3 2 7 4 3
- 46*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 5 8 3 2 5 6 3
- 54*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 3 10 3 2 3 8 3
- 11*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 12 3 2 10 3
+ 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r420 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420
2 3 12 2 3 10 3
- 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r420 + 11*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 3 10 3 2 3 8 5
- 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 54*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 3 8 3 3 2 3 6 7
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 46*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 3 6 5 3 2 3 4 9
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 3 4 7 3 2 3 2 11
+ 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r420
2 3 2 9 3 4 13
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n1 *n3*r420
4 11 2 4 11 3
- 9*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
4 9 4 4 9 2 3
- 26*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 7 6 4 7 4 3
- 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 5 8 4 5 6 3
+ 9*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 22*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 10 4 3 8 3
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r420 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 12 5 10 3 5 10 3
+ 2*m2 *n1 *n2*n3*r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
5 8 3 3 5 6 7 5 6 5 3
+ 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 4 9 5 4 7 3 6 7 5
- 2*m2 *n1 *n2 *n3*r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(4*a33*m1 *n1 *n2
6 5 7 6 5 5 2 6 3 9
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2
6 3 7 2 6 11 6 9 2
+ 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3
5 8 4 5 6 6 5 6 4 2
- 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 8 5 4 6 2 5 2 10
+ 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 8 2 5 12 5 10 2
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 9 3 4 2 7 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 3 2 4 2 5 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 108*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 5 2 4 2 3 9
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 52*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 11 4 2 9 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 10 2 3 3 8 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 2 2 3 3 6 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 152*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 4 2 3 3 4 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 2 3 3 2 10
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 8 2 2 4 11
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 4 9 2
- 52*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 7 5 2 4 5 7
- 108*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 5 2 2 4 3 9
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 5 12 5 10 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1 + 24*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 5 8 4 5 8 2 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 6 5 6 4 2 5 4 8
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 6 2 6 11 6 9 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 9 2 6 7 5 6 7 3 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 7 6 5 5 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 7 5 5 2 7 4 6
r311=( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 7 3 7 2 7 2 8
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 6 6 4 2 6 5 5
+ 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 4 6 2 6 3 7
+ 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 2 8 2 6 9
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 5 2 7 3 2 5 2 6 4
- 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 5 5 2 5 2 4 6
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 3 7 2 5 2 2 8
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 9 2 5 2 10
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 4 3 8 2 2 4 3 7 3
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 6 4 2 4 3 5 5
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 4 6 2 4 3 3 7
- 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 2 8 2 4 3 9
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 4 3 10 2 3 4 9
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 3 4 8 2 2 3 4 7 3
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 6 4 2 3 4 5 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 4 6 2 3 4 3 7
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 2 8 2 3 4 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 5 10 2 2 5 9
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 5 8 2 2 2 5 7 3
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 6 4 2 2 5 5 5
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 4 6 2 2 5 3 7
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 2 8 2 6 10
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r26
2 6 9 2 6 8 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 6 7 3 2 6 6 4
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 6 5 5 2 6 4 6
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 6 3 7 2 7 9
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r26
2 7 8 2 2 7 5 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 7 4 6 5 9 5 5 7 7
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *r420
5 7 5 2 5 5 7 2 5 3 11
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420
5 3 9 2 5 13 5 11 2
- 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420
4 10 4 4 8 6
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 8 4 2 4 6 8
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 6 6 2 4 4 10
+ 22*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 26*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 4 8 2 4 2 12
+ 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 2 10 2 4 14 4 12 2
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n2 *r420 - 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
3 2 11 3 3 2 9 5
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 9 3 2 3 2 7 7
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 46*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 7 5 2 3 2 5 9
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 54*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 5 7 2 3 2 3 11
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 3 9 2 3 2 13
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420
3 2 11 2 2 3 12 2
+ 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 10 4 2 3 10 2 2
- 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 8 6 2 3 8 4 2
- 54*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 6 8 2 3 6 6 2
- 46*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 4 10 2 3 4 8 2
+ m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 2 12 2 3 2 10 2
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 13 4 11 3
- m1*m2 *n1 *n2*r420 + 9*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 11 2 4 9 5
- 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 26*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 9 3 2 4 7 7
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 7 5 2 4 5 9
+ 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 9*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 5 7 2 4 3 11
+ 22*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 3 9 2 5 12 2 5 10 4
+ 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
5 10 2 2 5 8 4 2 5 6 8
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
5 6 6 2 5 4 10 5 4 8 2
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/
6 7 5 6 5 7 6 5 5 2
(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 3 9 6 3 7 2 6 11
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
6 9 2 5 8 4 5 6 6
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 4 2 5 4 8
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 6 2 5 2 10
- 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 8 2 5 12 5 10 2
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 9 3 4 2 7 5 4 2 7 3 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 7 4 2 5 5 2
- 108*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 9 4 2 11 4 2 9 2
- 52*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 10 2 3 3 8 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 2 2 3 3 6 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 152*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 4 2 3 3 4 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 2 3 3 2 10
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 8 2 2 4 11 2 4 9 3
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 52*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 2 2 4 7 5 2 4 5 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 108*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 5 2 2 4 3 9
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 5 12 5 10 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1 + 24*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 5 8 4 5 8 2 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 6 5 6 4 2 5 4 8
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 6 2 6 11 6 9 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 9 2 6 7 5 6 7 3 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 7 6 5 5 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 2
n1 *n3*r420 + n2 *n3*r420
r312=---------------------------
2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1
4 4 4 3 2 4 2 3
r313=( - 2*a33*m1 *n1 *n2*r216 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *r216
4 4 3 5 3 4
+ 6*a33*m1 *n1*n2 *r26 + 2*a33*m1 *m2*n1 *r216 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2*r26
3 3 2 3 2 3
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26
3 4 3 5
+ 10*a33*m1 *m2*n1*n2 *r216 + 4*a33*m1 *m2*n2 *r26
2 2 5 2 2 4
- 2*a33*m1 *m2 *n1 *r26 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 2 2 3
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 5
- 14*a33*m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 4*a33*m1 *m2 *n2 *r216
3 5 3 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *r216 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2*r26
3 3 2 3 2 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26
3 4 4 5 4 4
- 10*a33*m1*m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33*m2 *n1 *r26 - 2*a33*m2 *n1 *n2*r216
4 3 2 4 2 3 3 5 2
- 6*a33*m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33*m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r314=0
2 2
n1 *n3*r420 + n2 *n3*r420
r315=---------------------------
2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1
3 4 3 3 2
r316=(2*a33*m1 *n1 *n2*n3*r216 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r26
3 2 3 3 4
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 2*a33*m1 *n1*n2 *n3*r26
2 5 2 4
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n3*r216 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
2 3 2 2 2 3
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 4 2 5
+ 4*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3*r26
2 5 2 4
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n3*r26 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 3 2 2 2 3
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 2 5
- 4*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26 + 2*a33*m1*m2 *n2 *n3*r216
3 4 3 3 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2*n3*r26 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r216
3 2 3 3 4 3 5 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*a33*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r317=0
r318=0
r319=0
2 7 3 5 2 7 2 6
r320=( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 7 7 2 7 8
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n2 *r26
2 6 4 4 2 6 3 5
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 2 6 2 6 7
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 6 8 2 5 2 5 3
- 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 4 4 2 5 2 3 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 2 6 2 5 2 7
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 2 8 2 4 3 6 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 5 3 2 4 3 4 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 3 5 2 4 3 2 6
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 7 2 4 3 8
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 4 7 2 3 4 6 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 5 3 2 3 4 4 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 3 5 2 3 4 2 6
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 7 2 2 5 7
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 5 6 2 2 2 5 5 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 4 4 2 2 5 3 5
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 2 6 2 6 7
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 6 6 2 2 6 5 3
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 4 4 2 6 3 5
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 7 7 2 7 6 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r26 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 7 5 3 2 7 4 4 5 7 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 5 7 5 5 5 2 5 3 9
+ 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 3 7 2 5 11 5 9 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420
4 8 4 4 6 6
- 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 6 4 2 4 4 8
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 4 6 2 4 2 10
- 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 2 8 2 4 12 4 10 2
- 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
3 2 9 3 3 2 7 5
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 7 3 2 3 2 5 7
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 5 5 2 3 2 3 9
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 3 7 2 3 2 11
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420
3 2 9 2 2 3 10 2
- 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 8 4 2 3 8 2 2
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 6 6 2 3 6 4 2
+ 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 4 8 2 3 4 6 2
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 2 10 2 3 2 8 2
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 11 4 9 3 4 9 2
+ m1*m2 *n1 *n2*r420 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420
4 7 5 4 7 3 2
- 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 5 7 4 5 5 2
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 9 4 3 7 2 5 10 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 8 4 5 8 2 2 5 6 6
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 6 4 2 5 4 8 5 4 6 2
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
6 5 5 6 3 5 2 6 9
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
6 7 2 5 6 4 5 4 6
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 4 2 5 2 8
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 6 2 5 10 5 8 2
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 7 3 4 2 5 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 3 2 4 2 3 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 5 2 4 2 9
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 7 2 3 3 8 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 4 3 3 6 2 2
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 6 3 3 2 8
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 2 2 4 9
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 3 2 4 7 2
- 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 5 5 2 4 5 3 2
- 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 7 2 4 3 5 2 5 10
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 8 2 5 8 2 5 6 4
+ 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 2 2 5 4 6
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 4 2 6 9 6 7 2
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 5 5 6 5 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 2 2 4 3
r323=( - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 4*a33*m1 *n1*n2 *n3*r26
3 3 3 2 2
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3*r216 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
3 3 3 4
- 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 - 4*a33*m1 *m2*n2 *n3*r26
2 2 4 2 2 3
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3*r216 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26
2 2 2 2 2 2 3
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26
2 2 4 3 4
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3*r216 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3*r26
3 3 3 2 2
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
3 3 4 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3*r216 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3*r26
4 2 2 3 5 2 3 3 2 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 6 5 4 2 6 4 5
r325=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 6 8 2 6 9
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *n2 *r26
2 5 6 3 2 5 5 4
+ 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 5 4 5 2 5 3 6
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 5 2 7 2 5 8
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 28*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 5 9 2 4 2 7 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 6 3 2 4 2 5 4
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 4 5 2 4 2 3 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 2 7 2 4 2 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 3 8 2 3 3 7 2
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 6 3 2 3 3 5 4
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 4 5 2 3 3 3 6
- 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 2 7 2 2 4 9
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 2 4 8 2 2 4 7 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 6 3 2 2 4 5 4
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 4 5 2 2 4 3 6
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 9 2 5 8
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r26 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 5 7 2 2 5 6 3
- 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 5 5 4 2 5 4 5
- 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 8 2 6 7 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2*r26 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 6 3 2 6 5 4 4 9 4
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420
4 7 6 4 7 4 2 4 5 6 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 10 4 3 8 2 4 12
- 4*m1 *n1 *n2 *r420 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *r420
4 10 2 3 10 3 3 8 5
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 8 3 2 3 6 7
- 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 6 5 2 3 4 9
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 22*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 4 7 2 3 2 11 3 13
- 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - m1 *m2*n2 *r420
3 11 2 2 2 11 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 9 4 2 2 9 2 2
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 7 6 2 2 7 4 2
- 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 5 8 2 2 3 10
- 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 3 8 2 2 2 12
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *m2 *n1*n2 *r420
2 2 10 2 3 12
- 6*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 - m1*m2 *n1 *n2*r420
3 10 3 3 10 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420
3 8 5 3 6 7
+ 22*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 6 5 2 3 4 9
+ 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 4 7 2 3 2 11
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 2 9 2 4 11 2 4 9 4
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 8
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 5 6 2 4 3 10 4 3 8 2
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/
5 7 4 5 5 6 5 5 4 2
(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 8 5 3 6 2 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
5 8 2 4 8 3 4 6 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 2 4 4 7
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 2 4 2 9 4 2 7 2
- 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 11 4 9 2 3 2 9 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 4 3 2 7 2 2 3 2 5 6
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 2 3 2 3 8
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 2 3 2 10
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 8 2 2 3 10 2 3 8 3
- 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 2 2 3 6 5
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 2 3 4 7
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 2 2 3 2 9
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 4 11 4 9 2
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 2 4 7 4 4 7 2 2
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 6 4 5 4 2 4 3 8
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 2 5 10 5 8 3
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 8 2 5 6 5 5 6 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 7 5 4 5 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 4 2 3 3 3 3 2 4
r326=(4*a33*m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *r216
3 5 2 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *r26 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 2 3 3
- 9*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 4 2 5
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 7*a33*m1 *m2*n1*n2 *r216
2 6 2 6 2 5
+ 3*a33*m1 *m2*n2 *r26 + a33*m1*m2 *n1 *r216 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 2 4
- 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 6 3 6
- 6*a33*m1*m2 *n1*n2 *r26 + 3*a33*m1*m2 *n2 *r216 - a33*m2 *n1 *r26
3 5 3 4 2 3 3 3
+ a33*m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *r216
3 2 4 3 5 3 5 2
+ 3*a33*m2 *n1 *n2 *r26 - 3*a33*m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 3 2 2 2
r328=(2*a33*m1 *n1 *n2*n3*r216 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 2 4
+ 2*a33*m1 *n1*n2 *n3*r216 + 2*a33*m1 *n2 *n3*r26
4 3
- 2*a33*m1*m2*n1 *n3*r216 - 4*a33*m1*m2*n1 *n2*n3*r26
3 4
- 4*a33*m1*m2*n1*n2 *n3*r26 + 2*a33*m1*m2*n2 *n3*r216
2 4 2 3
+ 2*a33*m2 *n1 *n3*r26 - 2*a33*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 2 2 2 3 2 5
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r26 - 2*a33*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
2 3 2 2 5 2 3 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
r329=0
3 4 3 3 2
r330=( - 2*a33*m1 *n1 *n2*n3*r216 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r26
3 2 3 3 4
- 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3*r26
2 5 2 4
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n3*r216 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
2 3 2 2 2 3
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 4 2 5
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3*r26
2 5 2 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3*r26 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 3 2 2 2 3
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 2 5
+ 4*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26 - 2*a33*m1*m2 *n2 *n3*r216
3 4 3 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3*r26 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r216
3 2 3 3 4 3 5 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 3 4 2 3 3 3
r332=( - a33*m1 *n1 *n2*r216 - a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *r216
3 2 4 3 5 3 6
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 3*a33*m1 *n1*n2 *r216 + 3*a33*m1 *n2 *r26
2 6 2 5
+ a33*m1 *m2*n1 *r216 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 3
- 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 4 2 5
- 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 10*a33*m1 *m2*n1*n2 *r26
2 6 2 6 2 5
+ 3*a33*m1 *m2*n2 *r216 - a33*m1*m2 *n1 *r26 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2*r216
2 4 2 2 3 3
+ 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 5
+ 11*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 7*a33*m1*m2 *n1*n2 *r216
3 5 3 4 2 3 3 3
- 4*a33*m2 *n1 *n2*r26 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *r26
3 2 4 3 5 2 3 3 2 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
5 4 3 2
r333=(a33*m1*n1 *n3*r216 + a33*m1*n1 *n2*n3*r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *n3*r216
2 3 4 5
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *n3*r26 + a33*m1*n1*n2 *n3*r216 + a33*m1*n2 *n3*r26
5 4 3 2
- a33*m2*n1 *n3*r26 + a33*m2*n1 *n2*n3*r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *n3*r26
2 3 4 5
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *n3*r216 - a33*m2*n1*n2 *n3*r26 + a33*m2*n2 *n3*r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
5 4 2 3 3
r334=(a33*m1*n1 *n2*r216 + a33*m1*n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *r216
2 4 5 6
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *r26 + a33*m1*n1*n2 *r216 + a33*m1*n2 *r26
5 4 2 3 3
- a33*m2*n1 *n2*r26 + a33*m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *r26
2 4 5 6
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *r216 - a33*m2*n1*n2 *r26 + a33*m2*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
2 7 4 4 2 7 3 5
r335=( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 7 2 6 2 7 7
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r26
2 6 5 3 2 6 4 4
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 3 5 2 6 2 6
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 7 2 5 2 6 2
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 5 3 2 5 2 4 4
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 3 5 2 5 2 2 6
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 7 2 4 3 7
- 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 3 6 2 2 4 3 5 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 4 4 2 4 3 3 5
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 2 6 2 4 3 7
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 8 2 3 4 7
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 3 4 6 2 2 3 4 5 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 4 4 2 3 4 3 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 2 6 2 2 5 8
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26
2 2 5 7 2 2 5 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 5 3 2 2 5 4 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 3 5 2 6 8
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 6 7 2 6 6 2
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 5 3 2 6 4 4
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 7 8 2 7 7 2 7 6 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *r26 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 7 5 3 5 8 4 5 6 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 6 4 2 5 4 8 5 4 6 2
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 2 10 5 2 8 2 4 9 3
- 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 7 5 4 7 3 2
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 5 7 4 5 5 2
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 3 9 4 3 7 2
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 11 4 9 2
- m1 *m2*n1*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420
3 2 10 2 3 2 8 4
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 8 2 2 3 2 6 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 6 4 2 3 2 4 8
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 4 6 2 3 2 2 10
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 2 8 2 2 3 11
- 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420
2 3 9 3 2 3 9 2
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 7 5 2 3 7 3 2
+ 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 5 7 2 3 5 5 2
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 3 9 2 3 3 7 2 4 12
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n1 *r420
4 10 2 4 10 2
- 10*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
4 8 4 4 8 2 2
- 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 6 6 4 6 4 2
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 4 8 4 4 6 2 5 11
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420
5 9 3 5 9 2 5 7 5
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 7 3 2 5 5 7 5 5 5 2
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
6 5 5 6 3 5 2 6 9
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
6 7 2 5 6 4 5 4 6
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 4 2 5 2 8
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 6 2 5 10 5 8 2
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 7 3 4 2 5 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 3 2 4 2 3 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 5 2 4 2 9
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 7 2 3 3 8 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 4 3 3 6 2 2
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 6 3 3 2 8
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 2 2 4 9
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 3 2 4 7 2
- 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 5 5 2 4 5 3 2
- 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 7 2 4 3 5 2 5 10
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 8 2 5 8 2 5 6 4
+ 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 2 2 5 4 6
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 4 2 6 9 6 7 2
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 5 5 6 5 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 2 2 4 3
r336=(4*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r216 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3*r26
3 3 3 2 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3*r216 - 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
3 3 3 4
+ 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3*r26
2 2 4 2 2 3
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3*r216 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3*r26
2 2 2 2 2 2 3
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3*r216 - 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3*r26
2 2 4 3 4
+ 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3*r216 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3*r26
3 3 3 2 2
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26
3 3 4 3
- 8*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3*r216 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3*r26
4 2 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 6 4 5 2 6 3 6 2 6 2 7
r337=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 6 8 2 5 5 4
+ 8*a33 *m1 *n1*n2 *r26 - 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 4 5 2 5 3 6
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 2 7 2 5 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 5 9 2 4 2 6 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r26 + 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 4 2 4 2 4 5
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 3 6 2 4 2 2 7
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 8 2 4 2 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 3 7 2 2 3 3 6 3
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 5 4 2 3 3 4 5
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 3 6 2 3 3 2 7
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 8 2 2 4 8
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 4 7 2 2 2 4 6 3
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 5 4 2 2 4 4 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 3 6 2 2 4 2 7
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 9 2 5 8
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 5 7 2 2 5 6 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 5 4 2 5 4 5
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 6 2 6 9
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 6 8 2 6 5 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 6 4 5 4 10 3 4 8 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 8 3 2 4 6 5 2 4 4 9
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 4 7 2 4 2 11 4 2 9 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
3 11 2 3 9 4
- 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 9 2 2 3 7 6
- 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 7 4 2 3 5 8
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 22*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 5 6 2 3 3 10
- 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 12 3 10 2
- m1 *m2*n1*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420
2 2 12 2 2 10 3
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2*r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 10 2 2 2 8 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 8 3 2 2 2 6 7
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 4 9 2 2 4 7 2
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 2 11 2 2 2 9 2 3 13
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1*m2 *n1 *r420
3 11 2 3 11 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
3 9 4 3 7 6
+ 22*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 7 4 2 3 5 8
+ 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 5 6 2 3 3 10
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 3 8 2 4 12 4 10 3
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 10 2 4 8 3 2 4 6 7
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 6 5 2 4 4 9 4 4 7 2
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
5 7 4 5 5 6 5 5 4 2
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 8 5 3 6 2 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
5 8 2 4 8 3 4 6 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 2 4 4 7
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 2 4 2 9
- 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 2 7 2 4 11 4 9 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
3 2 9 2 3 2 7 4
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 2 2 3 2 5 6
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 2 3 2 3 8
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 2 3 2 10
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 8 2 2 3 10
- 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 3 2 3 8 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 6 5 2 3 6 3 2
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 7 2 3 4 5 2
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 9 2 3 2 7 2 4 11
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1
4 9 2 4 9 2 4 7 4
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 2 2 4 5 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 4 2 4 3 8
- 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 2 5 10 5 8 3
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 8 2 5 6 5 5 6 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 7 5 4 5 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
r338=0
2 6 5 4 2 6 4 5 2 6 8
r339=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 6 9 2 5 6 3
- 4*a33 *m1 *n2 *r26 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 5 4 2 5 4 5
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 3 6 2 5 2 7
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 8 2 5 9
+ 28*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 - 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 4 2 7 2 2 4 2 6 3
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 2 5 4 2 4 2 4 5
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 2 3 6 2 4 2 2 7
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 2 8 2 3 3 8
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 3 3 7 2 2 3 3 6 3
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 3 5 4 2 3 3 4 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 3 3 6 2 3 3 2 7
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 9 2 2 4 8
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 4 7 2 2 2 4 6 3
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 4 5 4 2 2 4 4 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 4 3 6 2 5 9
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r26
2 5 8 2 5 7 2
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 6 3 2 5 5 4
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 4 5 2 6 8
- 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m2 *n1 *n2*r26
2 6 7 2 2 6 6 3
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 6 5 4 4 9 4 4 7 6
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 7 4 2 4 5 6 2 4 3 10
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 3 8 2 4 12 4 10 2
- 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420
3 10 3 3 8 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 8 3 2 3 6 7
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 6 5 2 3 4 9
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 22*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 4 7 2 3 2 11 3 13
+ 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + m1 *m2*n2 *r420
3 11 2 2 2 11 2
- 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 9 4 2 2 9 2 2
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 7 6 2 2 7 4 2
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 5 8 2 2 3 10
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 3 8 2 2 2 12
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1 *m2 *n1*n2 *r420
2 2 10 2 3 12
+ 6*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n1 *n2*r420
3 10 3 3 10 2
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420
3 8 5 3 6 7
- 22*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 6 5 2 3 4 9
- 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 4 7 2 3 2 11
- 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 2 9 2 4 11 2 4 9 4
- 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 8
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 5 6 2 4 3 10 4 3 8 2
+ 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/
5 7 4 5 5 6 5 5 4 2
(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 8 5 3 6 2 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
5 8 2 4 8 3 4 6 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 2 4 4 7
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 2 4 2 9 4 2 7 2
- 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 11 4 9 2 3 2 9 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 4 3 2 7 2 2 3 2 5 6
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 2 3 2 3 8
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 2 3 2 10
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 8 2 2 3 10 2 3 8 3
- 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 2 2 3 6 5
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 2 3 4 7
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 2 2 3 2 9
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 4 11 4 9 2
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 2 4 7 4 4 7 2 2
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 6 4 5 4 2 4 3 8
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 2 5 10 5 8 3
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 8 2 5 6 5 5 6 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 7 5 4 5 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 6 4 5 2 6 3 6 2 6 2 7
r340=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 6 8 2 5 5 4
+ 8*a33 *m1 *n1*n2 *r26 - 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 4 5 2 5 3 6
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 2 7 2 5 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 5 9 2 4 2 6 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r26 + 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 4 2 4 2 4 5
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 3 6 2 4 2 2 7
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 8 2 4 2 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 3 7 2 2 3 3 6 3
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 5 4 2 3 3 4 5
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 3 6 2 3 3 2 7
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 8 2 2 4 8
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 4 7 2 2 2 4 6 3
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 5 4 2 2 4 4 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 3 6 2 2 4 2 7
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 9 2 5 8
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 5 7 2 2 5 6 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 5 4 2 5 4 5
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 5 3 6 2 6 9
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 6 8 2 6 5 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 6 4 5 4 10 3 4 8 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 8 3 2 4 6 5 2 4 4 9
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *r420
4 4 7 2 4 2 11 4 2 9 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
3 11 2 3 9 4
- 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 9 2 2 3 7 6
- 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 7 4 2 3 5 8
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 22*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 5 6 2 3 3 10
- 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
3 12 3 10 2
- m1 *m2*n1*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420
2 2 12 2 2 10 3
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2*r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 10 2 2 2 8 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 8 3 2 2 2 6 7
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 2 4 9 2 2 4 7 2
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 2 2 11 2 2 2 9 2 3 13
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1*m2 *n1 *r420
3 11 2 3 11 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
3 9 4 3 7 6
+ 22*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 7 4 2 3 5 8
+ 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 5 6 2 3 3 10
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
3 3 8 2 4 12 4 10 3
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420 - 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 10 2 4 8 3 2 4 6 7
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *r420
4 6 5 2 4 4 9 4 4 7 2
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
5 7 4 5 5 6 5 5 4 2
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 8 5 3 6 2 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
5 8 2 4 8 3 4 6 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 2 4 4 7
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 2 4 2 9
- 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 2 7 2 4 11 4 9 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
3 2 9 2 3 2 7 4
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 2 2 3 2 5 6
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 2 3 2 3 8
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 2 3 2 10
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 8 2 2 3 10
- 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 3 2 3 8 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 6 5 2 3 6 3 2
+ 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 7 2 3 4 5 2
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 9 2 3 2 7 2 4 11
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1
4 9 2 4 9 2 4 7 4
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 2 2 4 5 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 4 2 4 3 8
- 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 2 5 10 5 8 3
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 8 2 5 6 5 5 6 3 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 7 5 4 5 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 5 2 4 2 3 2
r341=(2*a33*m1 *n1 *r216 + 2*a33*m1 *n1 *n2*r26 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *r216
2 2 3 2 4 2 5
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1 *n1*n2 *r216 + 2*a33*m1 *n2 *r26
5 4 3 2
- 2*a33*m1*m2*n1 *r26 + 2*a33*m1*m2*n1 *n2*r216 - 4*a33*m1*m2*n1 *n2 *r26
2 3 4
+ 4*a33*m1*m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33*m1*m2*n1*n2 *r26
5 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*a33*m1*m2*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2
2 3 2 6 4 2 4 2
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1 + 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3
2 4 6 4 2 2 5
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2 + 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 5 2 3 2
- 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2 *n3 )
2 3 2 2 2
r342=( - 2*a33*m1 *n1 *n2*n3*r216 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r26
2 3 2 4
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *n2 *n3*r26
4 3
+ 2*a33*m1*m2*n1 *n3*r216 + 4*a33*m1*m2*n1 *n2*n3*r26
3 4
+ 4*a33*m1*m2*n1*n2 *n3*r26 - 2*a33*m1*m2*n2 *n3*r216
2 4 2 3
- 2*a33*m2 *n1 *n3*r26 + 2*a33*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 2 2 2 3 2 5
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
2 3 2 2 5 2 3 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
r343=0
r344=0
r345=0
3 4 2 3 3 3 3 2 4
r347=(4*a33*m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *r216
3 5 2 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *r26 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 2 3 3
- 11*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 4 2 5
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 5*a33*m1 *m2*n1*n2 *r216
2 6 2 6 2 5
+ a33*m1 *m2*n2 *r26 + 3*a33*m1*m2 *n1 *r216 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 3
- 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 2 4 2 5
- 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33*m1*m2 *n1*n2 *r26
2 6 3 6 3 5
+ a33*m1*m2 *n2 *r216 - 3*a33*m2 *n1 *r26 + 3*a33*m2 *n1 *n2*r216
3 4 2 3 3 3 3 2 4
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *r26 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *r216 + a33*m2 *n1 *n2 *r26
3 5 3 5 2 3 3 2 2 3 6
- a33*m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r348=0
6 5 4 2
r349=(a33*m1*n1 *r216 + a33*m1*n1 *n2*r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *r216
3 3 2 4 5
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *r26 + a33*m1*n1 *n2 *r216 + a33*m1*n1*n2 *r26
6 5 4 2
- a33*m2*n1 *r26 + a33*m2*n1 *n2*r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *r26
3 3 2 4 5
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *r216 - a33*m2*n1 *n2 *r26 + a33*m2*n1*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
3 4 3 3 2
r350=( - 2*a33*m1 *n1 *n2*n3*r216 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r26
3 2 3 3 4
- 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3*r26
2 5 2 4
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n3*r216 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2*n3*r26
2 3 2 2 2 3
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r216 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3*r26
2 4 2 5
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3*r216 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3*r26
2 5 2 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3*r26 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3*r216
2 3 2 2 2 3
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3*r216
2 4 2 5
+ 4*a33*m1*m2 *n1*n2 *n3*r26 - 2*a33*m1*m2 *n2 *n3*r216
3 4 3 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3*r26 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r216
3 2 3 3 4 3 5 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3*r26 + 2*a33*m2 *n1*n2 *n3*r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 4 2 3 3 3 3 2 4
r351=( - 4*a33*m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *r26 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *r216
3 5 2 5
- 4*a33*m1 *n1*n2 *r26 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 2 3 3
+ 11*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 4 2 5
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 5*a33*m1 *m2*n1*n2 *r216
2 6 2 6 2 5
- a33*m1 *m2*n2 *r26 - 3*a33*m1*m2 *n1 *r216 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 3
+ 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 2 4 2 5
+ 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 *r26
2 6 3 6 3 5
- a33*m1*m2 *n2 *r216 + 3*a33*m2 *n1 *r26 - 3*a33*m2 *n1 *n2*r216
3 4 2 3 3 3 3 2 4
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *r216 - a33*m2 *n1 *n2 *r26
3 5 3 5 2 3 3 2 2 3 6
+ a33*m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 5 3 4 2 3 3 3
r352=( - a33*m1 *n1 *n2*r216 - a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *r216
3 2 4 3 5 3 6
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 *r26 + 3*a33*m1 *n1*n2 *r216 + 3*a33*m1 *n2 *r26
2 6 2 5
+ a33*m1 *m2*n1 *r216 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 3
- 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 4 2 5
- 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 10*a33*m1 *m2*n1*n2 *r26
2 6 2 6 2 5
+ 3*a33*m1 *m2*n2 *r216 - a33*m1*m2 *n1 *r26 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2*r216
2 4 2 2 3 3
+ 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 5
+ 11*a33*m1*m2 *n1 *n2 *r26 - 7*a33*m1*m2 *n1*n2 *r216
3 5 3 4 2 3 3 3
- 4*a33*m2 *n1 *n2*r26 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *r26
3 2 4 3 5 2 3 3 2 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
5 4 3 2
r353=(a33*m1*n1 *n3*r216 + a33*m1*n1 *n2*n3*r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *n3*r216
2 3 4 5
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *n3*r26 + a33*m1*n1*n2 *n3*r216 + a33*m1*n2 *n3*r26
5 4 3 2
- a33*m2*n1 *n3*r26 + a33*m2*n1 *n2*n3*r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *n3*r26
2 3 4 5
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *n3*r216 - a33*m2*n1*n2 *n3*r26 + a33*m2*n2 *n3*r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
5 4 2 3 3
r354=(a33*m1*n1 *n2*r216 + a33*m1*n1 *n2 *r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *r216
2 4 5 6
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *r26 + a33*m1*n1*n2 *r216 + a33*m1*n2 *r26
5 4 2 3 3
- a33*m2*n1 *n2*r26 + a33*m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *r26
2 4 5 6
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *r216 - a33*m2*n1*n2 *r26 + a33*m2*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
6 5 4 2
r355=(a33*m1*n1 *r216 + a33*m1*n1 *n2*r26 + 2*a33*m1*n1 *n2 *r216
3 3 2 4 5
+ 2*a33*m1*n1 *n2 *r26 + a33*m1*n1 *n2 *r216 + a33*m1*n1*n2 *r26
6 5 4 2
- a33*m2*n1 *r26 + a33*m2*n1 *n2*r216 - 2*a33*m2*n1 *n2 *r26
3 3 2 4 5
+ 2*a33*m2*n1 *n2 *r216 - a33*m2*n1 *n2 *r26 + a33*m2*n1*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
2 9 4 2 9 5 2 8 2 3
r40=( - a33 *m1 *n1*n2 *r216 - a33 *m1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 8 4 2 8 5
+ 5*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 - a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 7 2 3 2 2 7 2 2 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 7 2 4 2 7 2 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 6 3 4 2 6 3 3 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 6 3 2 3 2 6 3 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 6 3 5 2 5 4 5
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 5 4 4 2 5 4 3 2
- 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 4 2 3 2 5 4 4
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 7*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 4 5 2 4 5 5 2 4 5 4
- a33 *m1 *m2 *n2 *r26 + a33 *m1 *m2 *n1 *r26 + 7*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 5 3 2 2 4 5 2 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 5 4 2 4 5 5
+ 5*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 - a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 6 5 2 3 6 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 3 6 3 2 2 3 6 2 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 6 4 2 2 7 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26
2 2 7 4 2 2 7 3 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 7 2 3 2 8 5
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 8 4 2 8 3 2 2 9 5
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + a33 *m2 *n1 *r26
2 9 4 7 5 4 7 3 4 2
- a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
7 8 7 6 2 6 6 3
- 2*m1 *n1*n2 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
6 4 5 6 4 3 2
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
6 2 7 6 2 5 2 6 9
+ 11*m1 *m2*n1 *n2 *r420 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2*n2 *r420
6 7 2 5 2 7 2 5 2 5 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
5 2 5 2 2 5 2 3 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
5 2 3 4 2 5 2 8
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 3*m1 *m2 *n1*n2 *r420
5 2 6 2 4 3 8
- 6*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420
4 3 6 3 4 3 6 2
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
4 3 4 5 4 3 4 3 2
+ 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 2 7 4 3 2 5 2 4 3 9
+ 2*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2 *n2 *r420
4 3 7 2 3 4 9 3 4 7 2
+ 2*m1 *m2 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2 *n1 *r420 - 2*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 4 7 2 3 4 5 4
+ 2*m1 *m2 *n1 *n3 *r420 - 22*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 4 5 2 2 3 4 3 6
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 14*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 4 3 4 2 3 4 8
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420
3 4 6 2 2 5 8
- 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 - 3*m1 *m2 *n1 *n2*r420
2 5 6 3 2 5 6 2
+ 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 6*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 5 4 5 2 5 4 3 2
+ 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 5 2 7 2 5 2 5 2 6 9
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n1 *r420
6 7 2 6 7 2 6 5 4
- 11*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
6 5 2 2 6 3 6
- 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420
6 3 4 2 7 8 7 6 2
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
7 4 5 7 4 3 2 6 5 5
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(4*m1 *n1 *n2
6 3 5 2 6 9 6 7 2 5 6 4
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 18*m1 *m2*n1 *n2
5 4 6 5 4 4 2 5 2 8
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*m1 *m2*n1 *n2
5 2 6 2 5 10 5 8 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3
4 2 7 3 4 2 5 5 4 2 5 3 2
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 7 4 2 3 5 2 4 2 9
- 64*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1*n2
4 2 7 2 3 3 8 2 3 3 6 4
- 20*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 + 76*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 2 2 3 3 4 6 3 3 2 8
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 76*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 2 2 4 9 2 4 7 3
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 64*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 2 2 4 5 5 2 4 5 3 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 7 2 4 3 5 2 5 10
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1
5 8 2 5 8 2 5 6 4
+ 26*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2
5 6 2 2 5 4 6 5 4 4 2
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 9 6 7 2 6 5 5 6 5 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
r41=0
3 2 2 3
m1 *n2*r420 - m1 *m2*n1*r420 + m1*m2 *n2*r420 - m2 *n1*r420
r42=-------------------------------------------------------------
2 2 2 2
2*m1 *n2 - 4*m1*m2*n1*n2 + 2*m2 *n1
r43=0
r44=0
r45=0
r46=0
r47=0
r48=0
3 2 2 3
m1 *n2*r420 - m1 *m2*n1*r420 + m1*m2 *n2*r420 - m2 *n1*r420
r49=-------------------------------------------------------------
2 2 2 2
2*m1 *n2 - 4*m1*m2*n1*n2 + 2*m2 *n1
r410=0
r411=0
r412=0
r413=0
2 5 2 2 5 2 2 4 3
r415=(2*a33 *m1 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216
2 4 2 2 4 2
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r26 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 4 3 2 3 2 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26
2 3 2 2 2 3 2 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 3 2 3 2 2 3 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 2 3 2 2 2 3 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 3 3 2 4 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *r26
2 4 2 2 4 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r26
2 4 3 2 5 2 2 5 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2*r26 - 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216
3 6 3 4 2 3 2 5
- 2*m1 *n1 *n2*r420 - 2*m1 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420
3 2 3 2 2 7 2 5 2
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n1 *r420 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 5 2 2 3 4
+ 2*m1 *m2*n1 *n3 *r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 3 2 2 2 6
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + 3*m1 *m2*n1*n2 *r420
2 4 2 2 6 2 4 3
- 4*m1 *m2*n1*n2 *n3 *r420 + 3*m1*m2 *n1 *n2*r420 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420
2 4 2 2 2 5
+ 4*m1*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420
2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n2 *n3 *r420
3 5 2 3 3 2 2 3 6
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1*n2 *r420
3 4 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r420)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r416=0
2 2 2 2
- m1 *n1*n2*r420 + m1*m2*n1 *r420 - m1*m2*n2 *r420 + m2 *n1*n2*r420
r417=----------------------------------------------------------------------
2 2 2 2
m1 *n2 - 2*m1*m2*n1*n2 + m2 *n1
r418=0
r419=0
r421=0
2 2 2 2
- m1 *n1*n2*r420 + m1*m2*n1 *r420 - m1*m2*n2 *r420 + m2 *n1*n2*r420
r422=----------------------------------------------------------------------
2 2 2 2
m1 *n2 - 2*m1*m2*n1*n2 + m2 *n1
r423=0
r424=0
2 7 5 4 2 7 4 5
r425=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 7 3 6 2 7 2 7
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 6 6 3 2 6 5 4
+ 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 4 5 2 6 3 6
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 6 2 7 2 6 8
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 5 2 7 2 2 5 2 6 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 5 4 2 5 2 3 6
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 2 7 2 5 2 8
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 2 9 2 4 3 8
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r26 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 3 7 2 2 4 3 6 3
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 5 4 2 4 3 4 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 3 6 2 4 3 2 7
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 3 8 2 4 3 9
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 4 9 2 3 4 8
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 3 4 7 2 2 3 4 6 3
+ 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 5 4 2 3 4 4 5
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 3 6 2 3 4 2 7
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 3 4 8 2 2 5 9
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r26
2 2 5 8 2 2 5 7 2
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 2 5 6 3 2 2 5 4 5
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 5 3 6 2 2 5 2 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 8 2 6 7 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 6 3 2 6 5 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 4 5 2 6 3 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 7 7 2 2 7 6 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 7 5 4 2 7 4 5 5 9 4
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 7 6 5 7 4 2 5 5 6 2
- 4*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 3 10 5 3 8 2 5 12
+ 4*m1 *n1 *n2 *r420 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *r420
5 10 2 4 10 3 4 8 5
- 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 8 3 2 4 6 7
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 6 5 2 4 4 9
+ 22*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 26*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 4 7 2 4 2 11
+ 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 2 9 2 4 13 4 11 2
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n2 *r420 - 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
3 2 11 2 3 2 9 4
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 9 2 2 3 2 7 6
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 46*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 7 4 2 3 2 5 8
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 54*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 5 6 2 3 2 3 10
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 3 8 2 3 2 12
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420
3 2 10 2 2 3 12
+ 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420
2 3 10 3 2 3 10 2
- 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 8 5 2 3 8 3 2
- 54*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 6 7 2 3 6 5 2
- 46*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 4 9 2 3 4 7 2
+ m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 2 11 2 3 2 9 2
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 13 4 11 2 4 11 2
- m1*m2 *n1 *r420 + 9*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
4 9 4 4 9 2 2
+ 26*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 7 6 4 7 4 2
+ 14*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 5 8 4 5 6 2
- 9*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 22*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 10 4 3 8 2 5 12
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420
5 10 3 5 10 2 5 8 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 6 7 5 6 5 2 5 4 9
+ 4*m2 *n1 *n2 *r420 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 4 7 2 6 7 5 6 5 7
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2
6 5 5 2 6 3 9 6 3 7 2 6 11
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2
6 9 2 5 8 4 5 6 6
+ 4*m1 *n1*n2 *n3 - 18*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2
5 6 4 2 5 4 8 5 4 6 2
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 36*m1 *m2*n1 *n2 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 10 5 2 8 2 5 12
+ 24*m1 *m2*n1 *n2 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*m1 *m2*n2
5 10 2 4 2 9 3 4 2 7 5
+ 4*m1 *m2*n2 *n3 + 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 3 2 4 2 5 7 4 2 5 5 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 108*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 9 4 2 11 4 2 9 2
- 52*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1*n2 - 20*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 10 2 3 3 8 4 3 3 8 2 2
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 + 48*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 6 3 3 6 4 2 3 3 4 8
+ 152*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 48*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 2 3 3 2 10 3 3 2 8 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 11 2 4 9 3 2 4 9 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 52*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 7 5 2 4 5 7 2 4 5 5 2
- 108*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 9 2 4 3 7 2 5 12
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1
5 10 2 5 10 2 5 8 4
+ 24*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n3 + 36*m1*m2 *n1 *n2
5 8 2 2 5 6 6 5 6 4 2
+ 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 8 5 4 6 2 6 11 6 9 3
- 18*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2
6 9 2 6 7 5 6 7 3 2 6 5 7
- 4*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2
6 5 5 2
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
r426=0
r427=0
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r431=0
r432=0
r433=0
r435=0
2 5 2 2 5 3 2 4 2
r439=(2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *n2 *r26 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 2 4 3
- 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 2 3 2 3 2 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 3 2 3
- 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 2 3 3 2 2 3 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 2 3 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 3 2 4 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 5 3 2 5 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *r26 + 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
3 5 2 3 3 2 2 3 6
- 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1*n2 *r420
3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + 3*m1 *m2*n1 *n2*r420 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 2 2 5
+ 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r420 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n2 *r420 - 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 2 5 2
- m1*m2 *n1 *r420 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
2 3 4 2 3 2 2
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 6 2 4 2 3 6
- 3*m1*m2 *n1*n2 *r420 + 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420
3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6 3 4 2
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
2 6 2 4 3 2 4 2
- 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3
2 2 5 2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2 2 3 4
+ m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r442=0
r444= - r420
r445=0
2 4 2 2 2 4 3
r448=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r26
2 3 3 2 3 2 2
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 3 3 2 3 4
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2*n2 *r26
2 2 2 4 2 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 2 2 2 2 2 2 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 2 2 4 2 3 4
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r26
2 3 3 2 3 2 2
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 2 4 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 5 2 3 3 2 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r450=0
r451=0
r453=0
r454=0
2 7 3 4 2 7 2 5 2 7 6
r455=(2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 7 7 2 6 4 3
+ 2*a33 *m1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 6 3 4 2 6 2 5
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 6 6 2 6 7
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 5 2 5 2 2 5 2 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 3 4 2 5 2 2 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 6 2 5 2 7
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 4 3 6 2 4 3 5 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 4 3 2 4 3 3 4
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 2 5 2 4 3 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 4 3 7 2 3 4 7
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 3 4 6 2 3 4 5 2
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 4 3 2 3 4 3 4
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 2 5 2 3 4 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 5 7 2 2 5 6
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 5 5 2 2 2 5 4 3
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
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- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
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+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
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- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 6 3 4 2 7 7
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 7 6 2 7 5 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 7 4 3 5 7 4 5 5 6
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 5 4 2 5 3 8 5 3 6 2
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 10 5 8 2 4 8 3
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 6 5 4 6 3 2
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 4 7 4 4 5 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 2 9 4 2 7 2 4 11
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n2 *r420
4 9 2 3 2 9 2 3 2 7 4
- 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 7 2 2 3 2 5 6
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 5 4 2 3 2 3 8
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 3 6 2 3 2 10
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420
3 2 8 2 2 3 10
+ 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420 + 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420
2 3 8 3 2 3 8 2
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 6 5 2 3 6 3 2
- 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 4 7 2 3 4 5 2
- 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 3 2 9 2 3 2 7 2 4 11
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1*m2 *n1 *r420
4 9 2 4 9 2 4 7 4
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 7 2 2 4 5 6
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 5 4 2 4 3 8
+ 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420
4 3 6 2 5 10 5 8 3
+ 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 8 2 5 6 5 5 6 3 2
- 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
5 4 7 5 4 5 2 6 5 5
+ 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(4*m1 *n1 *n2
6 3 5 2 6 9 6 7 2 5 6 4
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 18*m1 *m2*n1 *n2
5 4 6 5 4 4 2 5 2 8
+ 10*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*m1 *m2*n1 *n2
5 2 6 2 5 10 5 8 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3
4 2 7 3 4 2 5 5 4 2 5 3 2
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 7 4 2 3 5 2 4 2 9
- 64*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1*n2
4 2 7 2 3 3 8 2 3 3 6 4
- 20*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 + 76*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 2 2 3 3 4 6 3 3 2 8
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 76*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 2 2 4 9 2 4 7 3
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 64*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 2 2 4 5 5 2 4 5 3 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 7 2 4 3 5 2 5 10
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1
5 8 2 5 8 2 5 6 4
+ 26*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2
5 6 2 2 5 4 6 5 4 4 2
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 9 6 7 2 6 5 5 6 5 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
r458=0
2 4 3 2 4 4
r460=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n2 *r26
2 3 2 2 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 3 4 2 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 2 2 2 2 2 2 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 2 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 4 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 4 3 2 7 2 5 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*m1 *n1 *n2*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
2 5 2 2 3 5 2 3 3 2
- 2*m1 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 8
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + m1*m2*n1 *r420
6 2 6 2 4 4
- 4*m1*m2*n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2*n1 *n3 *r420 - 10*m1*m2*n1 *n2 *r420
4 2 2 2 6
+ 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1*m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 8 6 2
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2*n2 *r420 - 2*m1*m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 3 2 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2*r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 5 2 3 3 2 2 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1*n2 *r420
2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r420)/(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7 2 5 2
- 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 - 14*m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 2 3 4 2 3 2 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 4 2 3 6 3 4 2
+ 6*m1*m2 *n1*n2 - 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 3 4 2 3 3 2
r461=( - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 3 2 3 2 3 4
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r26
2 2 5 2 2 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r26
2 2 3 2 2 2 2 3
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 4 2 2 5
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r26
2 2 5 2 2 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r26 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216
2 3 4 2 3 3 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r26 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 3 2 3 4 3 5 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r463=0
r464=0
r465=0
2 2 2 2 2 2 2
r467=( - 2*a33 *m1 *n1*n2*r216 - 2*a33 *m1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 2 2 2 2 2
+ 4*a33 *m1*m2*n1*n2*r26 - 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*a33 *m2 *n1*n2*r216)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3
4 2 2 2 2 4
- m1*m2*n1 + 6*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )
r468=0
2 5 2 4 2 3 2
r469=( - a33 *m1*n1 *r216 - a33 *m1*n1 *n2*r26 - 2*a33 *m1*n1 *n2 *r216
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m1*n1 *n2 *r26 - a33 *m1*n1*n2 *r216 - a33 *m1*n2 *r26
2 5 2 4 2 3 2
+ a33 *m2*n1 *r26 - a33 *m2*n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m2*n1 *n2 *r216 + a33 *m2*n1*n2 *r26 - a33 *m2*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2
4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2*n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3
6 4 2 4 2 2 4
- 2*m1*m2*n1 + 10*m1*m2*n1 *n2 - 4*m1*m2*n1 *n3 + 10*m1*m2*n1 *n2
6 4 2 2 5 2 3 2
- 2*m1*m2*n2 + 4*m1*m2*n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2*n3
2 5 2 3 2
+ 4*m2 *n1*n2 - 4*m2 *n1*n2 *n3 )
r470=0
2 5 2 2 5 3 2 4 2
r471=( - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 2 4 3
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 2 3 2 3 2 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 3 2 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 2 3 3 2 2 3 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 2 3 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 3 2 4 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 5 3 2 5 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *r26 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
3 5 2 3 3 2 2 3 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *r420
3 4 2 2 6 2 4 3
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 - 3*m1 *m2*n1 *n2*r420 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 2 2 5
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
2 2 3 2 2 7 2 5 2
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 - m1 *m2*n2 *r420 + 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 2 5 2
+ m1*m2 *n1 *r420 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
2 3 4 2 3 2 2
- 5*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
2 6 2 4 2 3 6
+ 3*m1*m2 *n1*n2 *r420 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*r420
3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/(
3 5 2 3 3 2 2 3 6 3 4 2
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
2 6 2 4 3 2 4 2
- 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3
2 2 5 2 2 3 2 2 7 2 5 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3
2 7 2 5 2 2 5 2 2 3 4
+ m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r472=0
r473=r420
r474=0
r475=0
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r477=0
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r479=0
r480=0
2 4 2 2 2 4 3
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2 3 3 2 3 2 2
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 3 3 2 3 4
+ 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2*n2 *r26
2 2 2 4 2 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26
2 2 2 2 2 2 2 2 3
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 2 2 4 2 3 4
+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r26
2 3 3 2 3 2 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 3 3 2 4 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r26
2 4 2 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r482=0
r484=0
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2 7 3 4 2 7 2 5 2 7 6
r4105=(2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 7 7 2 6 4 3
+ 2*a33 *m1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 6 3 4 2 6 2 5
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 6 6 2 6 7
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26 + 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 5 2 5 2 2 5 2 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 3 4 2 5 2 2 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 5 2 6 2 5 2 7
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r26
2 4 3 6 2 4 3 5 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 4 3 2 4 3 3 4
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26
2 4 3 2 5 2 4 3 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r26
2 4 3 7 2 3 4 7
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216
2 3 4 6 2 3 4 5 2
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 4 3 2 3 4 3 4
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 4 2 5 2 3 4 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 5 7 2 2 5 6
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r26 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 5 5 2 2 2 5 4 3
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 5 3 4 2 2 5 2 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 6 7 2 6 6
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 6 5 2 2 6 4 3
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26
2 6 3 4 2 7 7
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 7 6 2 7 5 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26
2 7 4 3 5 7 4 5 5 6
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
5 5 4 2 5 3 8 5 3 6 2
- 2*m1 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
5 10 5 8 2 4 8 3
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r420
4 6 5 4 6 3 2
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 4 7 4 4 5 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420
4 2 9 4 2 7 2 4 11
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *r420 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1 *m2*n2 *r420
4 9 2 3 2 9 2
- 2*m1 *m2*n2 *n3 *r420 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
3 2 7 4 3 2 7 2 2
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 5 6 3 2 5 4 2
+ 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 3 8 3 2 3 6 2
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420
3 2 10 3 2 8 2
- 5*m1 *m2 *n1*n2 *r420 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 *r420
2 3 10 2 3 8 3
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2*r420 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 8 2 2 3 6 5
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 *r420 - 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 6 3 2 2 3 4 7
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 4 5 2 2 3 2 9
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r420
2 3 2 7 2 4 11
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - m1*m2 *n1 *r420
4 9 2 4 9 2
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m1*m2 *n1 *n3 *r420
4 7 4 4 7 2 2
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 5 6 4 5 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420
4 3 8 4 3 6 2 5 10
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r420 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*r420
5 8 3 5 8 2 5 6 5
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420
5 6 3 2 5 4 7 5 4 5 2
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 *r420)/
6 5 5 6 3 5 2 6 9 6 7 2
(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3
5 6 4 5 4 6 5 4 4 2
- 18*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 8 5 2 6 2 5 10 5 8 2
+ 26*m1 *m2*n1 *n2 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3
4 2 7 3 4 2 5 5 4 2 5 3 2
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 7 4 2 3 5 2 4 2 9
- 64*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1*n2
4 2 7 2 3 3 8 2 3 3 6 4
- 20*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*m1 *m2 *n1 *n2 + 76*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 2 2 3 3 4 6 3 3 2 8
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 76*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 2 2 4 9 2 4 7 3
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 64*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 2 2 4 5 5 2 4 5 3 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 44*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 7 2 4 3 5 2 5 10
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1
5 8 2 5 8 2 5 6 4
+ 26*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2
5 6 2 2 5 4 6 5 4 4 2
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 9 6 7 2 6 5 5 6 5 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
r4106=0
2 4 3 2 4 4
r4107=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n2 *r26
2 3 2 2 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 3 4 2 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 2 2 2 2 2 2 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 2 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 4 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 4 3 2 7 2 5 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*m1 *n1 *n2*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
2 5 2 2 3 5 2 3 3 2
- 2*m1 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 8
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + m1*m2*n1 *r420
6 2 6 2 4 4
- 4*m1*m2*n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2*n1 *n3 *r420 - 10*m1*m2*n1 *n2 *r420
4 2 2 2 6
+ 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1*m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 8 6 2
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2*n2 *r420 - 2*m1*m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 3 2 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2*r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 5 2 3 3 2 2 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1*n2 *r420
2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r420)/(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 2 5 2 2 7 2 5 2
- 2*m1 *m2*n2 + 4*m1 *m2*n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 - 14*m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 2 3 4 2 3 2 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 4 2 3 6 3 4 2
+ 6*m1*m2 *n1*n2 - 8*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2*n3
3 2 5 3 2 3 2
- 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
r4108=0
r4109=0
2 4 3 2 4 4
r4110=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n2 *r26
2 3 2 2 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 3 4 2 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 2 2 2 2 2 2 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 2 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 4 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 4 3 2 7 2 5 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*m1 *n1 *n2*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
2 5 2 2 3 5 2 3 3 2
- 2*m1 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 8
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + m1*m2*n1 *r420
6 2 6 2 4 4
- 4*m1*m2*n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2*n1 *n3 *r420 - 10*m1*m2*n1 *n2 *r420
4 2 2 2 6
+ 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1*m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 8 6 2
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2*n2 *r420 - 2*m1*m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 3 2 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2*r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 5 2 3 3 2 2 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1*n2 *r420
2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r420)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 3 4 2 3 3 2
r4111=( - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r26
2 3 2 3 2 3 4
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r26
2 2 5 2 2 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r26
2 2 3 2 2 2 2 3
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 4 2 2 5
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r26
2 2 5 2 2 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r26 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r26 - 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216
2 3 4 2 3 3 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r26 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 3 2 3 4 3 5 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r26 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216)/(2*m1 *n1 *n2
3 3 2 2 3 6 3 4 2 2 6
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 2 4 2 2 2 5
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 2 7 2 5 2 2 7
- 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1
2 5 2 2 5 2 2 3 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 2 2 6 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1*n2 *n3
3 6 3 4 2 3 2 5 3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
r4112=0
r4113=0
r4114=0
r4115=0
2 2 2 2 2 2 2
r4117=( - 4*a33 *m1 *n1*n2*r216 - 4*a33 *m1 *n2 *r26 + 4*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 2 2 2 2 2
+ 8*a33 *m1*m2*n1*n2*r26 - 4*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 4*a33 *m2 *n1*n2*r216)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3
4 2 2 2 2 4
- m1*m2*n1 + 6*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )
r4118=0
2 5 2 4 2 3 2
r4119=( - a33 *m1*n1 *r216 - a33 *m1*n1 *n2*r26 - 2*a33 *m1*n1 *n2 *r216
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m1*n1 *n2 *r26 - a33 *m1*n1*n2 *r216 - a33 *m1*n2 *r26
2 5 2 4 2 3 2
+ a33 *m2*n1 *r26 - a33 *m2*n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m2*n1 *n2 *r216 + a33 *m2*n1*n2 *r26 - a33 *m2*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2 6
2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2*n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - m1*m2*n1
4 2 4 2 2 4 6
+ 5*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 + 5*m1*m2*n1 *n2 - m1*m2*n2
4 2 2 5 2 3 2 2 5
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1*n2
2 3 2
- 2*m2 *n1*n2 *n3 )
r4120=0
2 2 2 2 2 2 2
r4121=(2*a33 *m1 *n1*n2*r216 + 2*a33 *m1 *n2 *r26 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 2 2 2 2 2
- 4*a33 *m1*m2*n1*n2*r26 + 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 2 2 3 2 3 2 2
- 2*a33 *m2 *n1*n2*r216)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3
4 2 2 2 2 4
- m1*m2*n1 + 6*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )
r4122=0
r4123=0
r4124=0
2 5 2 4 2 3 2
r4125=( - a33 *m1*n1 *r216 - a33 *m1*n1 *n2*r26 - 2*a33 *m1*n1 *n2 *r216
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m1*n1 *n2 *r26 - a33 *m1*n1*n2 *r216 - a33 *m1*n2 *r26
2 5 2 4 2 3 2
+ a33 *m2*n1 *r26 - a33 *m2*n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2*n1 *n2 *r26
2 2 3 2 4 2 5
- 2*a33 *m2*n1 *n2 *r216 + a33 *m2*n1*n2 *r26 - a33 *m2*n2 *r216)/(
2 5 2 3 2 2 5 2 3 2
4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2*n3 - 4*m1 *n1*n2 + 4*m1 *n1*n2 *n3
6 4 2 4 2 2 4
- 2*m1*m2*n1 + 10*m1*m2*n1 *n2 - 4*m1*m2*n1 *n3 + 10*m1*m2*n1 *n2
6 4 2 2 5 2 3 2
- 2*m1*m2*n2 + 4*m1*m2*n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2*n3
2 5 2 3 2
+ 4*m2 *n1*n2 - 4*m2 *n1*n2 *n3 )
m3=0
c33=0
c23=0
c22=0
c13=0
c12=0
c11=0
b33=0
b32=0
b31=0
b23=0
b22=0
b21=0
b13=0
b12=0
b11=0
a23=0
a22=0
a13=0
a12=0
a11=0
2 2 2 2 2 2 2
r496=( - 2*a33 *m1 *n1*n2*r216 - 2*a33 *m1 *n2 *r26 + 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 2 2 2 2 2
+ 4*a33 *m1*m2*n1*n2*r26 - 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *r26
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*a33 *m2 *n1*n2*r216)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3
4 2 2 2 2 4
- m1*m2*n1 + 6*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2
2 2 2 3 2 3 2 2
+ 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )
2 4 3 2 4 4
r483=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *n2 *r26
2 3 2 2 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r26
2 3 4 2 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 2 2 2 2 2 2 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r26 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 2 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r26
2 3 2 2 2 4 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *r26
2 4 3 2 7 2 5 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*m1 *n1 *n2*r420 - 2*m1 *n1 *n2 *r420
2 5 2 2 3 5 2 3 3 2
- 2*m1 *n1 *n2*n3 *r420 + 2*m1 *n1 *n2 *r420 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 *r420
2 7 2 5 2 8
+ 2*m1 *n1*n2 *r420 - 2*m1 *n1*n2 *n3 *r420 + m1*m2*n1 *r420
6 2 6 2 4 4
- 4*m1*m2*n1 *n2 *r420 + 2*m1*m2*n1 *n3 *r420 - 10*m1*m2*n1 *n2 *r420
4 2 2 2 6
+ 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 - 4*m1*m2*n1 *n2 *r420
2 4 2 8 6 2
- 2*m1*m2*n1 *n2 *n3 *r420 + m1*m2*n2 *r420 - 2*m1*m2*n2 *n3 *r420
2 7 2 5 3 2 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2*r420 + 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 2*m2 *n1 *n2*n3 *r420
2 3 5 2 3 3 2 2 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r420 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 *r420 - 2*m2 *n1*n2 *r420
2 5 2 3 5 2 3 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 *n3 *r420)/(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
3 6 3 4 2 2 6 2 4 3
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 3*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 2 2 5 2 2 3 2 2 7
- 4*m1 *m2*n1 *n2*n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
2 5 2 2 7 2 5 2 2 5 2
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
2 3 4 2 3 2 2 2 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1*n2
2 4 2 3 6 3 4 2 3 2 5
- 4*m1*m2 *n1*n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
3 2 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
Parameters
Apart from the condition that they must not vanish to give
a non-trivial solution and a non-singular solution with
non-vanishing denominators, the following parameters are free:
r26, r420, r216, m1, n3, m2, n1, n2, a33
Inequalities
In the following not identically vanishing expressions are shown.
Any auxiliary variables g00?? are used to express that at least
one of their coefficients must not vanish, e.g. g0019*p4 + g0020*p3
means that either p4 or p3 or both are non-vanishing.
{n3,
a33,
n2,
n1,
n1 + i*n2,
n1 - i*n2,
m2,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n1 + m2*n2}
Relevance for the application:
The new Hamiltonian in form of a list of vanishing expressions:
{a11,
a12,
a13,
a22,
a23,
b11,
b12,
b13,
b21,
b22,
b23,
b31,
b32,
b33,
c11,
c12,
c13,
c22,
c23,
c33,
m3}$
The system of equations related to the Hamiltonian HAM:
2
HAM=u1*n1 + u2*n2 + u3 *a33 + u3*n3 + v1*m1 + v2*m2
has apart from the Hamiltonian and Casimirs the following 3 first integrals:
4 3 5 9 4 3 5 7 6 3 5 5 8
FI=u1 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 3 10 3 5 12 3 4 10 3
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 8 5 3 4 6 7
+ 15*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 4 9 3 4 13 3 3 2 11 2
+ 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 9 4 3 3 2 7 6
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 3 10 3 3 2 12
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 3 12 3 2 3 10 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 7 3 2 3 4 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 2 11 3 4 13 3 4 9 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 15*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 5 12 3 5 10 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 8 5 3 5 6 7 3 5 4 9 3
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*
3 6 7 5 3 6 5 7 3 6 3 9
(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 11 3 5 8 4 3 5 6 6
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9 3 5 12
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1
3 5 10 2 3 5 8 4 3 5 6 6
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 4 8 3 6 11 3 6 9 3
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 7 5 3 6 5 7 3 2 5 10 4
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 8 6 2 5 6 8 2 5 4 10
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 12 2 4 11 3 2 4 9 5
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 7 2 4 5 9 2 4 13
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 12 2 2 3 2 10 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 6 2 3 2 4 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 12 2 2 3 13
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 11 3 2 2 3 7 7
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 9 2 2 3 3 11 2 4 14
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1
2 4 10 4 2 4 8 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 6 8 2 4 4 10 2 5 13
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 11 3 2 5 9 5 2 5 7 7
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 5 9 2 2 3 5 9 4
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 7 6 3 5 5 8 3 5 3 10
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 12 3 4 10 3 3 4 8 5
- 2*a33 *m1 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 6 7 3 4 4 9 3 4 13
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2
3 3 2 11 2 3 3 2 9 4
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 7 6 3 3 2 3 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 12 3 2 3 12
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 3 3 2 3 6 7
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 4 9 3 2 3 2 11 3 4 13
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1
3 4 9 4 3 4 7 6
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 5 8 3 4 3 10 3 5 12
+ 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 10 3 3 5 8 5 3 5 6 7
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 4 9 2 3 6 7 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2*v1*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 7 3 6 3 9 3 6 11
- 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1*n2
3 5 8 4 3 5 6 6
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 112*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
+ 96*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9 3 5 12
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1
3 5 10 2 3 5 8 4
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 96*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 6 3 5 4 8 3 6 11
- 112*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 9 3 3 6 7 5 3 6 5 7 2
+ 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 5 9 5 2 5 7 7 2 5 5 9
*u2*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 11 2 5 13 2 4 10 4
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 8 6 2 4 6 8
- 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 10 2 4 14
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2
2 3 2 11 3 2 3 2 9 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 7 2 3 2 3 11
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 13 2 2 3 12 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 10 4 2 2 3 6 8
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 4 10 2 2 3 2 12
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 4 9 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 7 2 4 5 9
- 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 11 2 5 12 2 2 5 10 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 8 6 2 5 6 8 2 5 4 10 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
3 6 8 4 3 6 6 6 3 6 4 8
*u3*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 2 10 3 5 9 3
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 7 5 3 5 5 7
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 9 3 5 11
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 10 2 3 4 2 8 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 6 3 4 2 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 10 3 4 2 12
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 3 11 3 3 3 7 5
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 7 3 3 3 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 4 12 3 2 4 10 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 8 4 3 2 4 6 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 8 3 2 4 2 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 11 3 5 9 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 7 5 3 5 5 7
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 3 9 3 6 10 2 3 6 8 4
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 6 6 3 6 4 8 2
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u3*(
2 5 9 4 2 5 7 6 2 5 5 8
2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 5 3 10 2 5 12
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 4 10 3 2 4 8 5
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 4 9
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 13 2 3 2 11 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *n3 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 9 4 2 3 2 7 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 3 10 2 3 2 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 3 12 2 2 3 10 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 6 7 2 2 3 4 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 2 11 2 4 13
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 4 9 4 2 4 7 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 8 2 4 3 10
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 12 2 5 10 3 2 5 8 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 7 2 5 4 9 2 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u1 *v1 *(
3 7 5 6 3 7 3 8 3 7 10
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1*n2
3 6 6 5 3 6 4 7
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 2 9 3 6 11 3 5 2 7 4
+ 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 5 6 3 5 2 3 8
- 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 10 3 4 3 8 3
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 5 3 4 3 4 7
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 2 9 3 3 4 9 2
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 7 4 3 3 4 5 6
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 3 8 3 2 5 10
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 8 3 3 2 5 6 5
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 7 3 6 11 3 6 9 2
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 7 10
+ 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 8 3 3 7 6 5 2
- 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v1*(
2 6 9 4 2 6 5 8 2 6 3 10
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 12 2 5 10 3 2 5 8 5
+ 6*a33 *m1 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9
- 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 76*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 11 2 5 13 2 4 2 11 2
- 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 9 4 2 4 2 7 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 8 2 4 2 3 10
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 12 2 3 3 12
- 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 10 3 2 3 3 8 5
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 7 2 3 3 4 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 2 11 2 2 4 13
+ 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 4 11 2 2 2 4 9 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 6 2 2 4 5 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 170*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 10 2 5 12
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 84*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9 2 6 11 2
+ 104*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 38*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 9 4 2 6 7 6 2 6 5 8 2
- 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 3 7 5 6 3 7 3 8 3 7 10
*v2 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2
3 6 6 5 3 6 4 7
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 2 9 3 6 11
+ 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 7 4 3 5 2 5 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 3 8 3 5 2 10
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 9 2 3 3 4 7 4
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 5 6 3 3 4 3 8
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 11 3 6 9 2 3 6 7 4
- 4*a33 *m1*m2 *n1 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 5 6 3 7 10 3 7 8 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 2 2 6 8 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 6 7 2 6 4 9 2 6 2 11
- 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 9 4 2 5 7 6
+ 38*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 104*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
+ 84*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 12 2 4 2 10 3
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 170*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 9 2 4 2 2 11
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 13 2 3 3 11 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 5 8 2 3 3 3 10
- 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 12 2 2 4 12
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 10 3 2 2 4 8 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 7 2 2 4 4 9
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 2 11 2 5 13 2 5 11 2
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 - 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 9 4 2 5 7 6
- 76*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10 2 6 12
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 10 3 2 6 8 5 2 6 4 9 2
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 3 7 7 4 3 7 5 6 3 7 3 8
*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 10 3 6 8 3 3 6 6 5
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 7 3 6 2 9 3 6 11
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 9 2 3 5 2 7 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 5 6 3 5 2 3 8
+ 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 10 3 4 3 10
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 11 3 3 4 11 3 3 4 9 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 7 4 3 3 4 5 6
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 3 8 3 3 4 10
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7
+ 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 2 9 3 6 11 3 6 9 2
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6
- 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 3 8 3 7 10 3 7 8 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 3 7 4 7 2
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v3*(
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 2 10 2 5 9 3
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 11
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 4 2 10 2 2 4 2 8 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 6 6 2 4 2 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 2 10 2 4 2 12
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 3 3 11 2 3 3 7 5
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 5 7 2 3 3 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 4 12 2 2 4 10 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 8 4 2 2 4 6 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 4 8 2 2 4 2 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 6 10 2
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
) + u1 *( - a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 7*a33*m1 *n1 *n2
5 3 10 2 5 14
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 5 4 10 3 2
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 2
- 15*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 2
- 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 11 4 4 9 2
- 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 13 4 15
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 4 3 2 11 2 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 8 3 2 7 6 2
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 10 3 2 3 12
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 2 3 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 12 2 2 3 14
+ 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1*m2 *n1
4 13 2 4 13 2
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n3
4 11 4 4 9 6
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 15*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2
- 7*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2*n3
5 10 5 5 10 3 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + a33*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 2 2 5 10 4
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*u2 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 8 6 2 5 6 8 2 5 4 10
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 12 2 4 11 3 2 4 9 5
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 7 2 4 5 9 2 4 13
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 12 2 2 3 2 10 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 6 2 3 2 4 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 12 2 2 3 13
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 11 3 2 2 3 7 7
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 9 2 2 3 3 11 2 4 14
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1
2 4 10 4 2 4 8 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 6 8 2 4 4 10 2 5 13
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 11 3 2 5 9 5 2 5 7 7
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 5 9 3 6 7 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*u3*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 7 3 6 3 9 3 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2
3 5 8 4 3 5 6 6
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9 3 5 12
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1
3 5 10 2 3 5 8 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 6 3 5 4 8 3 6 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 9 3 3 6 7 5 3 6 5 7
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2
2 6 8 5 2 6 6 7 2 6 4 9
*v1*(8*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 2 11 2 5 9 4
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 38*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8
- 104*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 10 2 5 12
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 4 2 10 3 2 4 2 8 5
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 170*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 6 7 2 4 2 4 9
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 2 11 2 4 2 13
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 11 2 2 3 3 9 4
- 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 6 2 3 3 5 8
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 10 2 3 3 12
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 4 12 2 2 4 10 3
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 8 5 2 2 4 6 7
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 4 9 2 2 4 2 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 13 2 5 11 2 2 5 9 4
- 6*a33 *m1*m2 *n1 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 76*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8
+ 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 3 10 2 6 12 2 6 10 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 8 5 2 6 4 9
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*(
5 10 5 5 8 7 5 6 9
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2
5 4 11 5 2 13 4 11 4
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 9 6 4 7 8 4 5 10
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 14 3 2 12 3
- 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 5 3 2 8 7
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 11 3 2 2 13
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 13 2 2 3 11 4
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 8 2 3 5 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 12 4 14 4 10 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 8 7 4 6 9 4 4 11
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 13 2 5 11 4 5 9 6
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2
5 7 8 5 5 10
- 8*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v1*v3*(
3 7 5 6 3 7 3 8 3 7 10
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1*n2
3 6 6 5 3 6 4 7
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 2 9 3 6 11 3 5 2 7 4
+ 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 5 6 3 5 2 3 8
- 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 10 3 4 3 8 3
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 5 3 4 3 4 7
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 2 9 3 3 4 9 2
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 7 4 3 3 4 5 6
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 3 8 3 2 5 10
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 8 3 3 2 5 6 5
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 7 3 6 11 3 6 9 2
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 7 10
+ 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 8 3 3 7 6 5
- 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v2*v3*(
3 7 6 5 3 7 4 7 3 7 2 9
8*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 6 3 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 64*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 8 3
+ 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 6 5 3 5 2 4 7
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 9 3 5 2 11 3 4 3 9 2
- 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 5 6 3 4 3 3 8
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 3 4 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 3 3 3 4 6 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 9 3 2 5 11 3 2 5 9 2
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 + 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 7 4 3 2 5 5 6
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 3 8 3 6 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 8 3 3 6 6 5 3 6 4 7
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 64*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
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- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3
2 6 7 5 2 6 5 7
*v2*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 3 9 2 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3
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+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
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- 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
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+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 7 5 2 6 5 7
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u1*u3*v3*(
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4*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2
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+ 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1*n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 8 5 2 5 6 7
- 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2*n1 *n2
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- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
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+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
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- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 5 8 2 2 4 3 10
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 12 2 5 10 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 8 5 2 5 6 7 2 5 4 9
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
5 10 4 5 8 6
) + u1*u3*( - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 6 8 5 4 10
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 2 12 4 11 3
- 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 9 5 4 7 7
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 5 9 4 13
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
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- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 12 2 3 13
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 11 3 2 3 7 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 9 2 3 3 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 14 4 10 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 8 6 4 6 8
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 10 5 13
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2*n3
5 11 3 5 9 5
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 7 5 5 9 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u1*v1 *(
2 7 6 6 2 7 4 8 2 7 2 10
8*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 7 5 2 6 5 7
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 76*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 8 4 2 5 2 6 6
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 5 2 4 3 5 7
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 3 9 2 4 3 11
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 4 10 2 2 3 4 6 6
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 4 8 2 3 4 2 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
+ 132*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 3 9 2 6 12 2 6 10 2
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 11 2 7 9 3 2 7 7 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 5 7 2 7 7 5 2 7 5 7
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*v2*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 3 9 2 7 11 2 6 8 4
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 6 12 2 5 2 9 3
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 132*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
- 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 28*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 10 2 2 4 3 8 4
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 2 10
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 11 2 3 4 9 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 5 10 2 2 2 5 8 4
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 6 2 2 5 4 8
- 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 76*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 8 4 2 7 6 6 6 10 4
- 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*(2*a33*m1 *n1 *n2
6 6 8 6 4 10 6 2 12
- 12*a33*m1 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2
5 11 3 5 9 5 5 7 7
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 64*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 5 9 5 3 11 5 13
+ 64*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1*n2
4 2 12 2 4 2 10 4
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
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+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2
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+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 13 5 11 3 5 9 5
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 64*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 7 5 5 9 5 3 11
- 64*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 12 2 6 10 4 6 8 6
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 + 16*a33*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m2 *n1 *n2
6 4 10 2 2 7 6 6 2 7 4 8
- 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *(8*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 2 10 2 6 7 5 2 6 5 7
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 76*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 8 4 2 5 2 6 6
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 4 8 2 5 2 2 10
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 12 2 4 3 9 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 5 2 4 3 5 7
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 3 9 2 4 3 11
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 4 10 2 2 3 4 6 6
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 4 8 2 3 4 2 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
+ 132*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 3 9 2 6 12 2 6 10 2
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 11 2 7 9 3 2 7 7 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 5 7 2 3 8 5 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2*v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 8 3 7 3 8 9 3 7 6 4
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 7 4 6 3 7 2 8 3 7 10
+ 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 6 2 7 3 3 6 2 5 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 3 7 3 6 2 9
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 5 3 8 2 3 5 3 6 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 4 6 3 5 3 2 8 3 5 3 10
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2
3 4 4 9 3 4 4 7 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 3 7 3 4 4 9 3 3 5 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 3 5 8 2 3 3 5 6 4
+ 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 4 6 3 3 5 2 8
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 9 3 2 6 7 3
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 5 5 3 2 6 3 7 3 7 10
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1
3 7 8 2 3 7 6 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 4 6 3 8 9 3 8 7 3
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 8 5 5 2 7 6 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 7 4 7 2 7 2 9
+ 16*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 7 4 2 6 5 6
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 64*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 3 8 2 6 10
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 5 2 8 3 2 5 2 6 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 4 7 2 5 2 2 9
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 4 3 9 2
+ 8*a33 *m1 *m2 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 5 6 2 4 3 3 8
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 10 2 3 4 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 4 8 3 2 3 4 6 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 2 9 2 2 5 11
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n3
2 2 5 9 2 2 2 5 7 4
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 5 6 2 2 5 3 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 10 2 6 8 3
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 6 5 2 6 4 7
+ 64*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 7 9 2 2 7 7 4 2 7 5 6
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3)
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
+ u1*v2*(4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2
6 3 9 2 6 13
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2
+ 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2
- 2*a33*m1*m2 *n1 + 22*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 9 3 2 6 7 7
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 2 7 8 4
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 6 6 2 7 4 8 2 7 2 10
- 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 9 3 2 6 7 5 2 6 5 7
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 10 2 2 5 2 8 4
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 6 2 5 2 4 8
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 2 10 2 4 3 11
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 3 2 4 3 7 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5 7 2 4 3 3 9
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 11 2 3 4 12 2 3 4 10 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 8 4 2 3 4 6 6
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 4 8 2 3 4 2 10
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 3 9 2 6 12 2 6 10 2
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
+ 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 11 2 7 9 3 2 7 7 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 5 7 6 9 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v3*(4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 7 6 6 5 8 6 3 10
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 10 3 5 8 5
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
- 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 11 4 2 11 2
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 9 4 4 2 7 6
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 8 4 2 3 10
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 12 3 3 12
+ 4*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 8 5 3 3 6 7
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 11 2 4 13
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 11 2 2 4 9 4
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 6 2 4 5 8
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 10 5 12
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
5 10 3 5 8 5
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
- 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 11 2 6 9 4 6 7 6
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 8 5 10 6 5 10 4 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u1*( - 2*m1 *n1 *n2 + 3*m1 *n1 *n2 *n3
5 8 8 5 8 6 2 5 6 10
- 8*m1 *n1 *n2 + 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2
5 6 8 2 5 4 12 5 4 10 2
+ 18*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 2 14 5 2 12 2 4 11 5
- 2*m1 *n1 *n2 + 3*m1 *n1 *n2 *n3 + 9*m1 *m2*n1 *n2
4 11 3 2 4 9 7 4 9 5 2
- 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 - 45*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 7 9 4 7 7 2 4 5 11
+ 50*m1 *m2*n1 *n2 - 60*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2
4 5 9 2 4 3 13 4 15
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2*n1*n2
4 13 2 3 2 12 4 3 2 12 2 2
+ 3*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 10 6 3 2 10 4 2 3 2 8 8
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 8 6 2 3 2 6 10 3 2 4 10 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 14 3 2 2 12 2 2 3 13 3
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 13 2 2 3 11 5 2 3 11 3 2
- 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 50*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 9 7 2 3 7 9 2 3 7 7 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 11 2 3 5 9 2 2 3 3 13
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 11 2 4 14 2 4 14 2
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2 + 3*m1*m2 *n1 *n3
4 12 4 4 10 6 4 10 4 2
- 20*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 8 6 2 4 6 10 4 6 8 2
- 60*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 - 45*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 12 4 4 10 2 5 15
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 - 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2
5 13 3 5 13 2 5 11 5
+ 3*m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 11 3 2 5 9 7 5 9 5 2
+ 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 18*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 9 5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
- 3*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 *n3 )
4 3 5 9 4 3 5 7 6 3 5 5 8
+ u2 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 3 10 3 5 12 3 4 10 3
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 8 5 3 4 6 7
+ 15*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 4 9 3 4 13 3 3 2 11 2
+ 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 9 4 3 3 2 7 6
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 3 10 3 3 2 12
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 3 12 3 2 3 10 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 7 3 2 3 4 9
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 2 11 3 4 13 3 4 9 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 15*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 5 12 3 5 10 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 8 5 3 5 6 7 3 5 4 9 3
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
3 6 7 5 3 6 5 7 3 6 3 9
*v1*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 11 3 5 8 4 3 5 6 6
- 4*a33 *m1 *n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 12 3 5 10 2 3 5 8 4
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 6 3 5 4 8 3 6 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 9 3 3 6 7 5 3 6 5 7 3
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 5 9 5 2 5 7 7 2 5 5 9
*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 11 2 5 13 2 4 10 4
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 8 6 2 4 6 8
- 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 10 2 4 14 2 3 2 11 3
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 9 5 2 3 2 7 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 11 2 3 2 13
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 3 12 2 2 2 3 10 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 6 8 2 2 3 4 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 12 2 4 13
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 9 5 2 4 7 7 2 4 5 9
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 11 2 5 12 2 2 5 10 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 8 6 2 5 6 8 2 5 4 10 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *u3
3 6 8 4 3 6 6 6 3 6 4 8
*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 2 10 3 5 9 3 3 5 7 5
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 5 7 3 5 3 9
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 11 3 4 2 10 2
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 8 4 3 4 2 6 6
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 8 3 4 2 2 10
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 12 3 3 3 11
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 5 3 3 3 5 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 11 3 2 4 12
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 4 10 2 3 2 4 8 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 6 6 3 2 4 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 2 10 3 5 11
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 9 3 3 5 7 5
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 7 3 5 3 9 3 6 10 2
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 8 4 3 6 6 6 3 6 4 8 2
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 5 9 4 2 5 7 6 2 5 5 8
*u3*(2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 5 3 10 2 5 12
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 4 10 3 2 4 8 5
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 4 9
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 13 2 3 2 11 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *n3 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 9 4 2 3 2 7 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 3 10 2 3 2 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 3 12 2 2 3 10 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 6 7 2 2 3 4 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 2 11 2 4 13
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 4 9 4 2 4 7 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 8 2 4 3 10
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 12 2 5 10 3
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 8 5 2 5 6 7
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 9 2 2 3 7 5 6
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2 *v1 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 3 8 3 7 10 3 6 6 5
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 7 3 6 2 9 3 6 11
+ 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 7 4 3 5 2 5 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 3 8 3 5 2 10
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 9 2 3 3 4 7 4
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 5 6 3 3 4 3 8
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7 3 6 11
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1
3 6 9 2 3 6 7 4
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 5 6 3 7 10 3 7 8 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 2 2 6 9 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v1*( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 5 8 2 6 3 10 2 6 12
+ 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1*n2
2 5 10 3 2 5 8 5
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9
- 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 76*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 11 2 5 13 2 4 2 11 2
- 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 9 4 2 4 2 7 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 8 2 4 2 3 10
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 12 2 3 3 12
- 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 10 3 2 3 3 8 5
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 7 2 3 3 4 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 2 11 2 2 4 13
+ 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 4 11 2 2 2 4 9 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 6 2 2 4 5 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 170*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 10 2 5 12
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 84*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9 2 6 11 2
+ 104*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 38*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 9 4 2 6 7 6 2 6 5 8 2
- 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 3 7 7 4 3 7 5 6 3 7 3 8
*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 10 3 6 8 3 3 6 6 5
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 7 3 6 2 9 3 6 11
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 9 2 3 5 2 7 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 5 6 3 5 2 3 8
+ 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 10 3 4 3 10
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 11 3 3 4 11 3 3 4 9 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 7 4 3 3 4 5 6
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 3 8 3 3 4 10
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7
+ 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 2 9 3 6 11 3 6 9 2
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6
- 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 3 8 3 7 10 3 7 8 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 3 7 4 7 2
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v3*(
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 2 10 2 5 9 3
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 11
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 4 2 10 2 2 4 2 8 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 6 6 2 4 2 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 2 10 2 4 2 12
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 3 3 11 2 3 3 7 5
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 5 7 2 3 3 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 4 12 2 2 4 10 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 8 4 2 2 4 6 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 4 8 2 2 4 2 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 6 10 2
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 9 6 5 9 4 2 5 7 8
) + u2 *(a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
5 7 6 2 5 5 10
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
5 3 10 2 5 14
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 10 5
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 3 2 4 8 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 5 2 4 6 9
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 7 2 4 4 11
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 9 2 4 2 13
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 13 2 3 2 11 4
- 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 2 2 3 2 9 6
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 4 2 3 2 7 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 6 2 3 2 5 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 12 3 2 3 10 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 12 2 2 3 12 3
+ 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 3 10 5
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 3 2 2 3 8 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 9 2 3 6 7 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 2
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 11 2 4 13 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 6 4 9 4 2
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 8 4 7 6 2
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 10 4 5 8 2
+ 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 10 2 5 14
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2*n3
5 10 5 5 10 3 2
- 6*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 9 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2*u3*v1*v3*(
3 7 6 5 3 7 4 7 3 7 2 9
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 6 3 8
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 64*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 8 3
- 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 6 5 3 5 2 4 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 9 3 5 2 11 3 4 3 9 2
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 5 6 3 4 3 3 8
- 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 3 4 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 3 3 3 4 6 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 9 3 2 5 11 3 2 5 9 2
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 7 4 3 2 5 5 6
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 3 8 3 6 10
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 8 3 3 6 6 5 3 6 4 7
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 64*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 9 2 3 7 7 4 3 7 5 6
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3
2 6 7 5 2 6 5 7 2 6 3 9
*v1*(4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 11 2 5 8 4
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 6 6 2 5 4 8
- 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 2 10 2 5 12
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3
2 4 2 9 3 2 4 2 7 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 5 7 2 4 2 3 9
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 11 2 3 3 10 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 8 4 2 3 3 4 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 2 10 2 2 4 11
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 2 4 9 3 2 2 4 7 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 5 7 2 2 4 3 9
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 12 2 5 10 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n3 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 8 4 2 5 6 6
+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 8 2 6 11
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3
2 6 9 3 2 6 7 5
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 5 7 2 6 8 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2*u3*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 6 7 2 6 4 9 2 6 2 11
+ 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 9 4 2 5 7 6
- 34*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
- 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 12 2 4 2 10 3
+ 14*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 8 5 2 4 2 4 9
+ 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 2 11 2 4 2 13
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 11 2 2 3 3 9 4
- 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 6 2 3 3 5 8
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 10 2 3 3 12
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 4 12 2 2 4 10 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 8 5 2 2 4 6 7
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 4 9 2 2 4 2 11 2 5 13
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1
2 5 11 2 2 5 9 4
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 50*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 3 10 2 6 12 2 6 8 5
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 6 7 2 6 4 9
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3*(
5 9 5 5 7 7 5 5 9
- 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 11 5 13 4 10 4
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 6 4 6 8
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 10 4 14
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
3 2 11 3 3 2 9 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 7 3 2 3 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 13 2 3 12 2
+ 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 10 4 2 3 6 8
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 10 2 3 2 12
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 13 4 9 5
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 7 4 5 9
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 11 5 12 2
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 10 4 5 8 6 5 6 8
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 2 2 7 7 5
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u2*v1 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 5 7 2 7 3 9 2 7 11
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1*n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 6 12 2 5 2 9 3
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 132*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
+ 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 10 2 2 4 3 8 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 2 10
- 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 11 2 3 4 9 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 7 5 2 3 4 5 7
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 3 9 2 2 5 12
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 5 10 2 2 2 5 8 4
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 6 2 2 5 4 8
+ 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 11 2 6 9 3
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 7 5 2 6 5 7 2 7 10 2
- 76*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 8 4 2 7 6 6 2
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v1*v3 *(
3 8 5 5 3 8 3 7 3 8 9
4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1*n2
3 7 6 4 3 7 4 6
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 7 2 8 3 7 10 3 6 2 7 3
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 5 5 3 6 2 3 7
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 9 3 5 3 8 2
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 6 4 3 5 3 4 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 2 8 3 5 3 10 3 4 4 9
+ 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 7 3 3 4 4 3 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 9 3 3 5 10 3 3 5 8 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 6 4 3 3 5 4 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 2 8 3 2 6 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 7 3 3 2 6 5 5
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 3 7 3 7 10 3 7 8 2
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 6 4 3 7 4 6 3 8 9
+ 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 8 7 3 3 8 5 5
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v1*v3*(
2 7 6 5 2 7 4 7 2 7 2 9
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 7 4 2 6 5 6
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 64*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 3 8 2 6 10
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 5 2 8 3 2 5 2 6 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 4 7 2 5 2 2 9
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 4 3 9 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 5 6 2 4 3 3 8
- 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 10 2 3 4 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 4 8 3 2 3 4 6 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 2 9 2 2 5 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n3
2 2 5 9 2 2 2 5 7 4
- 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 5 6 2 2 5 3 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 10 2 6 8 3
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 6 5 2 6 4 7
- 64*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 7 9 2 2 7 7 4 2 7 5 6
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3)
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
+ u2*v1*(2*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 9 6 5 7 2 6 3 11
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2
6 3 9 2 6 13
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
- 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 12 2 4 2 11 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 5 4 2 9 3 2
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 7 4 2 7 5 2
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 5 7 2
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 11 4 2 3 9 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 13 4 2 11 2
+ 2*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 2 3 3 8 6
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 4 2 3 3 6 8
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 4 8 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 12 3 3 2 10 2
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 3
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 4 9 5
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 2 4 7 7
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 5 2 2 4 5 9
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 7 2 2 4 3 11
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 2 5 12 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 48*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
- 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2 6 9 5
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2
6 9 3 2 6 7 7
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 2 7 7 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2*v3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 5 7 2 7 3 9 2 7 11
- 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1*n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 6 12 2 5 2 9 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 10 2 2 4 3 8 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 4 8
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 2 10 2 4 3 12 2 3 4 11
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 3 2 3 4 7 5
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 7 2 3 4 3 9
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 11 2 2 5 10 2
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 8 4 2 2 5 6 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 4 8 2 2 5 2 10
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 11 2 6 9 3 2 6 7 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 5 7 2 6 3 9 2 7 10 2
+ 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 8 4 2 7 6 6 2 7 4 8
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v3*(
6 8 5 6 6 7 6 4 9
4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 11 5 9 4
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 6 5 5 8
- 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 10 5 12
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 10 3 4 2 8 5
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 7 4 2 4 9
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 11 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3
3 3 11 2 3 3 7 6
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 8 3 3 12
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 12 2 4 10 3
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 5 2 4 6 7
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 9 2 4 2 11
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 11 2 5 9 4
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 6 5 5 8
- 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 3 10 6 10 3
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 5 6 6 7 6 4 9
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) +
5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
u2*( - 2*m1 *n1 *n2 + 3*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 + 18*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 13 5 3 11 2 5 15
- 8*m1 *n1 *n2 + 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2
5 13 2 4 10 6 4 10 4 2
+ 3*m1 *n1*n2 *n3 + 9*m1 *m2*n1 *n2 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 8 4 8 6 2 4 6 10
+ 35*m1 *m2*n1 *n2 - 45*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 50*m1 *m2*n1 *n2
4 6 8 2 4 4 12 4 4 10 2
- 60*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 14 4 16 4 14 2
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2*n2 + 3*m1 *m2*n2 *n3
3 2 11 5 3 2 11 3 2 3 2 9 7
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 5 2 3 2 7 9 3 2 7 7 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 11 3 2 3 11 2 3 2 15
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1*n2
3 2 13 2 2 3 12 4
- 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 14*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 2 3 10 6
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 50*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 2 2 3 8 8 2 3 6 10
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 8 2 2 3 4 12
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 2 3 2 14
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 12 2 4 13 3 4 13 2
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2 + 3*m1*m2 *n1 *n2*n3
4 11 5 4 9 7 4 9 5 2
- 20*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 7 2 4 5 11 4 5 9 2
- 60*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 - 45*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 13 4 3 11 2 5 14 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 - 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2
5 12 4 5 12 2 2 5 10 6
+ 3*m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2
+ 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 18*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 10 5 6 8 2 5 4 12
- 3*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n2
5 4 10 2 2 2 3 7 7 4
+ 3*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3 *v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 5 6 3 7 3 8 3 6 8 3
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 6 5 3 6 4 7 3 6 2 9
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 2 9 2 3 5 2 5 6
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 3 8 3 5 2 10
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 3 10 3 4 3 8 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 5 3 4 3 4 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 2 9 3 4 3 11 3 3 4 11
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 3 4 9 2 3 3 4 7 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 5 6 3 3 4 3 8
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 2 5 10
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 8 3 3 2 5 6 5
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 2 9 3 6 9 2
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 6 3 8
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 8 3 3 7 6 5 3 7 4 7 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v3*
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
(4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 2 10 2 5 9 3
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 11
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 4 2 10 2 2 4 2 8 4
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 6 6 2 4 2 4 8
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 2 10 2 4 2 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 3 3 11 2 3 3 7 5
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 5 7 2 3 3 11
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 4 12 2 2 4 10 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 8 4 2 2 4 6 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 4 8 2 2 4 2 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 6 10 2
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 8 4 2 6 6 6 2 6 4 8
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3)
2 7 8 4 2 7 6 6 2 7 4 8
+ u3*v1*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 2 10 2 6 9 3
+ 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 7 5 2 6 5 7
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 116*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
- 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 10 2 2 5 2 8 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 6 2 5 2 4 8
+ 236*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 2 10 2 5 2 12
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2
2 4 3 11 2 4 3 9 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 5 2 4 3 5 7
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 260*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 3 9 2 4 3 11
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 44*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 4 12 2 3 4 10 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 + 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 8 4 2 3 4 6 6
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 380*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 4 8 2 3 4 2 10
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
- 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
+ 228*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 3 9 2 6 12
- 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1
2 6 10 2 2 6 8 4
- 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8
+ 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 11 2 7 9 3 2 7 7 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 5 7 6 9 4
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*(2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 7 6 6 3 10 6 12
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3
5 10 3 5 8 5
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 11 5 13
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 2 4 2 7 6
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 8 4 2 12
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 3 3 10 3
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 5 3 3 6 7
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 9 3 3 2 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 2
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 9 4 2 4 7 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 8 2 4 3 10
+ 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 12 5 8 5
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
- 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 11 2 6 9 4 6 7 6
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 8 2 7 7 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u3*v2*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 5 7 2 7 3 9 2 6 8 4
- 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8
+ 52*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 5 2 9 3
- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 10 2 2 4 3 8 4
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 4 8
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 2 10 2 4 3 12
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 4 11 2 3 4 9 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 7 5 2 3 4 5 7
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 3 9 2 3 4 11 2 2 5 12
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 5 10 2 2 2 5 8 4
- 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 6 2 2 5 4 8
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 2 10 2 6 11
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 9 3 2 6 7 5
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 3 9 2 7 10 2 2 7 8 4
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 6 6 2 7 4 8 6 8 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*(4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 7 6 4 9 6 2 11
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 9 4 5 7 6
- 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 8 5 12
- 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 10 3 4 2 8 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 7 4 2 4 9
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 11 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2 *n2 *n3
3 3 11 2 3 3 9 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 6 3 3 5 8
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 10 3 3 12
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 12 2 4 8 5
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 2 11
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 2
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 9 4 5 7 6
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 8 5 3 10
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
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- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 9 3 3 8 6 4 3 8 4 6
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u3*v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 8 2 8 3 7 7 3 3 7 5 5
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 7 9 3 6 2 8 2
+ 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 6 4 3 6 2 4 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 5 5 3 5 3 3 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 9 3 4 4 10 3 4 4 6 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 7 3 3 3 5 5 5
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 9 3 2 6 10 3 2 6 8 2
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 2 8 3 7 9 3 7 5 5
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 3 7 3 8 8 2 3 8 6 4
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 8 4 6 2 2 7 7 4
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v3 *( - 10*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 7 5 6 2 7 3 8 2 7 10
- 22*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 14*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 6 8 3 2 6 6 5
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 62*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 4 7 2 6 2 9
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 11 2 5 2 9 2
- 2*a33 *m1 *m2*n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 7 4 2 5 2 5 6
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 102*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 3 8 2 5 2 10
+ 54*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 3 10 2 4 3 8 3
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 6 5 2 4 3 4 7
- 150*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 2 9 2 4 3 11
+ 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 2
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 + 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 7 4 2 3 4 5 6
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 150*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 3 8 2 3 4 10
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 5 10 2 2 5 8 3
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 54*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 6 5 2 2 5 4 7
+ 102*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 2 9 2 6 11
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 6 9 2 2 6 7 4
- 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 5 6 2 6 3 8
+ 62*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 7 10 2 7 8 3 2 7 6 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*n3 - 14*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 22*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 7 4 7 5 9 6 5 9 4 3
- 10*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u3*( - 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 3*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 3 5 5 10
- 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 5 8 3 5 3 12 5 3 10 3
+ 18*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 3 4 10 5
- 2*m1 *n1*n2 *n3 + 3*m1 *n1*n2 *n3 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 10 3 3 4 8 7 4 8 5 3
- 12*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 3 4 4 11
+ 50*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 9 3 4 2 13 4 15
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 *n3
4 13 3 3 2 11 4 3 2 11 2 3
+ 3*m1 *m2*n2 *n3 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 3 3 2 7 8
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 6 3 3 2 5 10
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 3 10 3 3 2 14 3 2 12 3
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 12 3 2 3 12 3
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 3
+ 50*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9 2 3 6 7 3
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 3 2 3 2 13
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 11 3 4 13 2 4 13 3
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m1*m2 *n1 *n3
4 11 4 4 9 6 4 9 4 3
- 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 6 3 4 5 10 4 5 8 3
- 60*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 12 4 3 10 3 5 14
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2*n3
5 12 3 5 12 3 5 10 5
+ 3*m2 *n1 *n2 *n3 + 3*m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3
5 10 3 3 5 8 7 5 8 5 3
+ 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 18*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 3 5 4 11
- 3*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n2 *n3
5 4 9 3 7 8 5 7 6 7
+ 3*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1*v2*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2
7 4 9 7 2 11 6 9 4
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 7 6 6 5 8 6 3 10
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 12 5 2 10 3 5 2 8 5
+ 6*a33*m1 *m2*n1*n2 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 6 7 5 2 4 9
+ 116*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 2 11 5 2 13 4 3 11 2
- 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2 + 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 9 4 4 3 7 6
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 140*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 5 8 4 3 3 10
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 12 3 4 12
- 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 10 3 3 4 8 5
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 6 7 3 4 4 9
- 140*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 2 5 13 2 5 11 2
+ 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 9 4 2 5 7 6
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 116*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10 6 12
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 10 3 6 8 5 6 6 7
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 4 9 7 11 2 7 9 4
+ 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
7 7 6 7 5 8 2 2 8 7 4
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 8 5 6 2 8 3 8 2 8 10
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1*n2
2 7 8 3 2 7 6 5 2 7 4 7
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 7 2 9 2 7 11 2 6 2 9 2
+ 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 7 4 2 6 2 5 6
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 3 8 2 6 2 10
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 5 3 10 2 5 3 8 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 6 5 2 5 3 4 7
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 2 9 2 5 3 11 2 4 4 11
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 4 4 9 2 2 4 4 7 4
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 5 6 2 4 4 3 8
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 10 2 3 5 10
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 8 3 2 3 5 6 5
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 4 7 2 3 5 2 9 2 2 6 11
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 6 9 2 2 2 6 7 4
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 5 6 2 2 6 3 8
+ 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 7 10 2 7 8 3 2 7 6 5
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 4 7 2 8 9 2 2 8 7 4
- 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 8 5 6 7 8 4
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1*v3*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 6 6 7 4 8 7 2 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 9 3 6 5 7
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 3 9 6 11
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
5 2 10 2 5 2 8 4
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 6 6 5 2 4 8
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 2 10 5 2 12
- 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3
4 3 11 4 3 9 3
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 7 5 4 3 5 7
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 3 9 4 3 11
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 4 12 3 4 10 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 8 4 3 4 6 6
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 180*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 4 8 3 4 2 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 96*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 9 6 10 2
- 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 4 6 6 6
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 52*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 8 7 9 3 7 7 5
+ 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 5 7 6 9 6 6 9 4 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + v1*(2*m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 *n3
6 7 8 6 5 8 2 6 3 12 6 3 10 2
+ 4*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
6 14 6 12 2 5 10 5
- 2*m1 *n1*n2 + 3*m1 *n1*n2 *n3 - 9*m1 *m2*n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7 5 8 5 2
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 13*m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 2 5 4 11
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2
5 4 9 2 5 2 13 5 2 11 2
- 38*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 11*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 15 5 13 2 4 2 11 4
- m1 *m2*n2 + 3*m1 *m2*n2 *n3 + 16*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 11 2 2 4 2 9 6 4 2 9 4 2
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 8 4 2 7 6 2 4 2 5 10
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 8 2 4 2 3 12 4 2 3 10 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 14 4 2 12 2 3 3 12 3
+ 6*m1 *m2 *n1*n2 - 16*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 14*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 12 2 3 3 10 5 3 3 10 3 2
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 7 3 3 8 5 2 3 3 6 9
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 7 2 3 3 4 11 3 3 4 9 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 13 3 3 2 11 2 2 4 13 2
- 14*m1 *m2 *n1 *n2 + 34*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 2 4 11 4 2 4 11 2 2
- m1 *m2 *n1 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 9 6 2 4 9 4 2 2 4 7 8
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 6 2 2 4 5 10 2 4 5 8 2
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 - 85*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 12 2 4 3 10 2 5 14
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 - 36*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
+ 11*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 30*m1*m2 *n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7 5 8 5 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*m1*m2 *n1 *n2 + 42*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 2 5 4 11
- 13*m1*m2 *n1 *n2 + 52*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 9*m1*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 6 13 2 6 11 4
+ 19*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2
6 11 2 2 6 9 4 2 6 7 8
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2
6 7 6 2 6 5 10 6 5 8 2 2
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v2 *(
7 9 4 7 7 6 7 5 8
a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *n1 *n2
7 3 10 7 12 6 10 3
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1*n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 8 5 6 6 7 6 4 9
+ 25*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 44*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 2 11 6 13 5 2 11 2
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 9 4 5 2 7 6
- 61*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 8 5 2 3 10
+ 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 12 4 3 12
- 13*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 10 3 4 3 8 5
+ 74*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 6 7 4 3 4 9
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 2 11 4 3 13 3 4 13
+ 46*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2 + a33*m1 *m2 *n1
3 4 11 2 3 4 9 4
- 46*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 4 12
- 74*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1*n2
2 5 12 2 5 10 3
+ 13*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 8 5 2 5 6 7
- 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 4 9 2 5 2 11 6 13
+ 61*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1*m2 *n1
6 11 2 6 9 4 6 7 6
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 44*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 8 6 3 10 7 12
- 25*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2
7 10 3 7 8 5 7 6 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
7 4 9 2 2 8 6 5 2 8 4 7
- a33*m2 *n1 *n2 ) + v2*v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 8 2 9 2 7 7 4 2 7 5 6
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 7 3 8 2 7 10 2 6 2 8 3
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 6 5 2 6 2 4 7
+ 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 2 9 2 6 2 11 2 5 3 9 2
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 7 4 2 5 3 5 6
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 3 8 2 5 3 10
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 4 10 2 4 4 8 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 6 5 2 4 4 4 7
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 2 9 2 4 4 11 2 3 5 11
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 3 5 9 2 2 3 5 7 4
- 18*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 5 6 2 3 5 3 8
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 10 2 2 6 10
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 8 3 2 2 6 6 5
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 4 7 2 2 6 2 9 2 7 11
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1
2 7 9 2 2 7 7 4 2 7 5 6
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 3 8 2 8 10 2 8 8 3
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 8 6 5 2 8 4 7
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v2*v3*(
7 7 5 7 5 7 7 3 9
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 8 4 6 6 6
+ 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 52*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 4 8 6 2 10
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 9 3 5 2 7 5
- 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 5 7 5 2 3 9
+ 96*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 11 4 3 10 2
- 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 8 4 4 3 6 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 180*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 4 8 4 3 2 10
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 12 3 4 11
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 4 9 3 3 4 7 5
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 5 7 3 4 3 9
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 11 2 5 12
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3
2 5 10 2 2 5 8 4
- 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 6 2 5 4 8
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 10 6 11
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
6 9 3 6 7 5
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 3 9 7 10 2 7 8 4
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 6 6 7 4 8 6 8 7
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + v2*(4*m1 *n1 *n2
6 8 5 2 6 6 9 6 6 7 2
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 4 11 6 4 9 2 6 2 13
+ 12*m1 *n1 *n2 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2
6 2 11 2 5 9 6 5 9 4 2
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2*n1 *n2 + 19*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 56*m1 *m2*n1 *n2 + 52*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*m1 *m2*n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
+ 42*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 4 2 10 5
+ 4*m1 *m2*n1*n2 - 5*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 41*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 3 2 4 2 8 7 4 2 8 5 2
- 36*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 105*m1 *m2 *n1 *n2 - 85*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 9 4 2 6 7 2 4 2 4 11
+ 70*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 9 2 4 2 2 13 4 2 2 11 2
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 15*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 15 4 2 13 2 3 3 11 4
+ m1 *m2 *n2 - m1 *m2 *n2 *n3 - 44*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 2 2 3 3 9 6 3 3 9 4 2
+ 34*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 8 3 3 7 6 2 3 3 5 10
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 8 2 3 3 3 12 3 3 3 10 2
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 14 3 3 12 2 2 4 12 3
- 4*m1 *m2 *n1*n2 + 4*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 26*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 12 2 2 4 10 5 2 4 10 3 2
- 16*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 50*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 5 2 2 4 6 9 2 4 6 7 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 11 2 4 4 9 2 2 4 2 13
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 11 2 5 13 2 5 13 2
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 + 3*m1*m2 *n1 *n3
5 11 4 5 11 2 2 5 9 6
- 12*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m1*m2 *n1 *n2
5 9 4 2 5 7 8 5 7 6 2
- 38*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
- 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 14 6 12 3 6 12 2 6 10 5
+ m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2*n3 - 2*m2 *n1 *n2
6 10 3 2 6 8 7 6 8 5 2 6 6 9
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 6*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2
6 4 11 6 4 9 2 4 3 9 5 4
+ m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 *n3 ) + v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
3 9 3 6 3 9 8 3 8 6 3
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 8 4 5 3 8 2 7 3 8 9
+ 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n2
3 7 2 7 2 3 7 2 5 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 7 2 3 6 3 7 2 8 3 6 3 8
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 3 6 3 3 6 3 4 5
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 3 2 7 3 6 3 9 3 5 4 9
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1
3 5 4 7 2 3 5 4 5 4
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 4 3 6 3 5 4 8 3 4 5 8
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 7*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 6 3 3 4 5 4 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 2 7 3 4 5 9 3 3 6 9
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 3 6 7 2 3 3 6 5 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 3 6 3 3 6 8 3 2 7 8
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 6 3 3 2 7 4 5
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 2 7 3 8 9 3 8 7 2
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 8 5 4 3 8 3 6 3 9 8
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
3 9 6 3 3 9 4 5 3 2 8 6 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 8 4 6 2 8 2 8
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 7 7 3 2 7 5 5
- 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 9 2 6 2 8 2
+ 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 6 4 2 6 2 4 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 2 8 2 6 2 10
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 3 5 5
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 3 7 2 5 3 9
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 4 10 2 4 4 6 4
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 4 6 2 4 4 10
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 3 5 9 2 3 5 7 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 5 5 2 3 5 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 2 6 10 2 2 6 8 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 6 6 4 2 2 6 4 6
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 6 2 8 2 7 9
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3
2 7 5 5 2 7 3 7
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 8 8 2 2 8 6 4 2 8 4 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3)
2 7 9 4 7 7 6 7 7 4 2
+ v3 *(a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 5 8 7 5 6 2 7 3 10
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1 *n1 *n2
7 3 8 2 7 12 7 10 2
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - a33*m1 *n1*n2 + 2*a33*m1 *n1*n2 *n3
6 10 3 6 8 5
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 8 3 2 6 6 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 38*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 6 5 2 6 4 9
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 4 7 2 6 2 11
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 2 9 2 6 11 2
- 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
5 2 11 2 5 2 9 4
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 9 2 2 5 2 7 6
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 7 4 2 5 2 5 8
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 6 2 5 2 3 10
+ 78*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 3 8 2 5 2 12
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
5 2 10 2 4 3 12
- 18*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 10 3 4 3 10 2
+ 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
4 3 8 5 4 3 8 3 2
+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 6 7 4 3 6 5 2
- 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 4 7 2 4 3 2 11
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 2 9 2 4 3 13
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2 *n2
4 3 11 2 3 4 13 3 4 11 2
- 2*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + a33*m1 *m2 *n1 - 26*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 11 2 3 4 9 2 2
- 2*a33*m1 *m2 *n1 *n3 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 7 6 3 4 7 4 2
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 5 8 3 4 5 6 2
- 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 3 10 3 4 3 8 2
- 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 12 3 4 10 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 5 12 2 5 10 3
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 10 2 2 5 8 5
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 8 3 2 2 5 6 7
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 6 5 2 2 5 4 9
+ 78*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 4 7 2 2 5 2 11
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 9 2 6 11 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 4
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 9 2 2 6 7 6
- 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 38*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 7 4 2 6 5 8
- 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 6 2 6 3 10
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 3 8 2 7 12 7 10 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + a33*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m2 *n1 *n2
7 10 2 7 8 5 7 8 3 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 6 7 7 6 5 2 7 4 9
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m2 *n1 *n2
7 4 7 2 6 8 6 6 8 4 3
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v3*(4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 8 6 6 6 3 6 4 10
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 4 8 3 6 2 12 6 2 10 3
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 9 5 5 9 3 3 5 7 7
- 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 5 3 5 5 9 5 5 7 3
+ 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 9 3 5 13 5 11 3
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 10 4 4 2 10 2 3
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 8 6 4 2 8 4 3 4 2 6 8
+ 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 6 3 4 2 4 10
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 8 3 4 2 2 12
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 10 3 4 2 14 4 2 12 3
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *m2 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n2 *n3
3 3 11 3 3 3 11 3 3 3 9 5
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 7 3 3 7 5 3 3 3 5 9
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 7 3 3 3 3 11 3 3 13
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 11 3 2 4 12 2 2 4 12 3
+ 16*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 10 2 3 2 4 8 6
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 4 3 2 4 6 8 2 4 6 6 3
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 8 3 2 4 2 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 10 3 5 13 5 11 3
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 11 3 5 9 5 5 9 3 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 3 5 5 9
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 24*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 7 3 5 3 11 5 3 9 3
+ 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 12 2 6 10 4 6 10 2 3
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 4 3 6 6 8 6 6 6 3
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 10 6 4 8 3
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
Stop of a subroutine.
Number of garbage collections exceeds max_gc_fac.
The factorization crashed!
which the program can not factorize further.
{HAM,FI} = {16,
- m1*n2 + m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
n1 - i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
a33,
a33,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
m1*n1 + m2*n2,
2
u1 *u3
2 2 2 3 2 3 2 2
- a33 *m1*n1 *n2 - a33 *m1*n2 + a33 *m2*n1 + a33 *m2*n1*n2
*---------------------------------------------------------------- +
2
2 2 3 3
u1 *( - a33*m1*n1 *n2*n3 - a33*m1*n2 *n3 + a33*m2*n1 *n3
2
+ a33*m2*n1*n2 *n3)/4
2 2 2 2 2 2 2
+ u1*u3*v2*(a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1*n2 + a33 *m2 *n1 ) + u1
3 3 4
*u3*(3*a33*m1*n1 *n2 + 3*a33*m1*n1*n2 - 2*a33*m2*n1
2 2 4
- a33*m2*n1 *n2 + a33*m2*n2 )/4
2 2 2 2
a33*m1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2*n1*n2*n3 + a33*m2 *n1 *n3
+ u1*v2*-------------------------------------------------------- +
2
2 2 2 3 3
u1*v3*(a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n2 - a33*m1*m2*n1
2 2 2
+ 3*a33*m1*m2*n1*n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2)/4
3 3 4 4
2*m1*n1 *n2*n3 + 2*m1*n1*n2 *n3 - m2*n1 *n3 + m2*n2 *n3
+ u1*--------------------------------------------------------- +
8
2 2 2 3 2 3 2 2
2 a33 *m1*n1 *n2 + a33 *m1*n2 - a33 *m2*n1 - a33 *m2*n1*n2
u2 *u3*-------------------------------------------------------------
2
2 2 3 3
+ u2 *(a33*m1*n1 *n2*n3 + a33*m1*n2 *n3 - a33*m2*n1 *n3
2
- a33*m2*n1*n2 *n3)/4
2 2 2 2 2 2 2
+ u2*u3*v1*(a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1*n2 + a33 *m2 *n1 ) + u2
2 2 4 3
*u3*( - 3*a33*m1*n1 *n2 - 3*a33*m1*n2 + 3*a33*m2*n1 *n2
3
+ 3*a33*m2*n1*n2 )/4
2 2 2 2
a33*m1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2*n1*n2*n3 + a33*m2 *n1 *n3
+ u2*v1*-------------------------------------------------------- +
2
u2*v3*
2 3 2 3 2 2
- a33*m1*m2*n1 *n2 - a33*m1*m2*n2 + a33*m2 *n1 + a33*m2 *n1*n2
--------------------------------------------------------------------
4
2 2 4 3 3
- m1*n1 *n2 *n3 - m1*n2 *n3 + m2*n1 *n2*n3 + m2*n1*n2 *n3
+ u2*------------------------------------------------------------
4
2 3 2 2 2
- a33*m1 *n2 + 2*a33*m1*m2*n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2
+ u3*v1*------------------------------------------------------ + u3
2
2 2 2 3
*v2*( - 2*a33*m1 *n1*n2 + 3*a33*m1*m2*n1 *n2 - a33*m1*m2*n2
2 3 2 2
- a33*m2 *n1 + a33*m2 *n1*n2 )/2 + u3
4 5 5 3 2 4
- 2*m1*n1 *n2 + 2*m1*n2 + m2*n1 - 2*m2*n1 *n2 - 3*m2*n1*n2
*-----------------------------------------------------------------
8
2 2 2 3 2
- a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1
+ v1*v3*------------------------------------------------------ + v2
2
2 2 2 3 2 3
*( - 2*m1 *n1*n2 *n3 + 3*m1*m2*n1 *n2*n3 - m1*m2*n2 *n3 - m2 *n1 *n3
2 2 2 3 2 3
+ m2 *n1*n2 *n3)/4 + v3*( - 2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1*n2
4 2 2 4 2 3
+ m1*m2*n1 - 4*m1*m2*n1 *n2 + 3*m1*m2*n2 - 4*m2 *n1*n2 )/8}
2 2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
FI=u1 *v1 *( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12
- 24*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2
5 3 10 2 5 14
- 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3
- 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 5 4 10 3 2
+ 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 2
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 2
- 80*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 11 4 4 9 2
- 70*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 13 4 15
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2
- 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 4 3 2 11 2 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 2
+ 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 8 3 2 7 6 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 10 3 2 3 12
+ 130*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 2 3 2 14
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 12 2 2 3 14
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 130*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
4 13 2 4 13 2
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
4 11 4 4 9 6
+ 70*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 80*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
- 12*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7
- 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
5 8 5 2 5 6 9
- 24*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11
- 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 2 2 5 11 4
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1 *v2 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2
5 9 6 5 9 4 2 5 7 8
- 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2
5 7 6 2 5 5 10 5 5 8 2
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 12 5 3 10 2 5 14
+ 6*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3 4 10 5
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 3 2 4 8 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 5 2 4 6 9
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 7 2 4 4 11
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 35*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 9 2 4 2 13 4 15
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 4 3 2 11 2 2
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 2
+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 8 3 2 7 6 2
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 10 3 2 3 12
+ 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 2 3 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 12 2 2 3 14
+ 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15 4 13 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 4 4 9 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 35*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14 5 12 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 5 5 10 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
u1 *v3 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2
5 3 10 2 5 14
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 5 4 10 3 2
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 2
- 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 2
- 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 11 4 4 9 2
- 35*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 13 4 15 4 13 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
3 2 13 2 3 2 11 4
- 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 2 2 3 2 9 6
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 4 2 3 2 7 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 6 2 3 2 5 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 12 3 2 3 10 2
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 14 3 2 12 2
- 5*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 3 12 3
+ 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 3 10 5
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 3 2 2 3 8 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 9 2 3 6 7 2
- 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 13 2 3 2 11 2
+ 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 15 4 13 2 4 13 2
- a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n3
4 11 4 4 9 6
+ 35*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
- 6*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 8 5 2 5 6 9
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 5 11 4
- 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*u3*v1*v3*( - 4*a33*m1 *n1 *n2
5 9 6 5 9 4 2 5 7 8
- 12*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2
5 7 6 2 5 5 10 5 5 8 2
- 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 12 5 3 10 2 5 14
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3 4 10 5
- 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 3 2 4 8 7
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 5 2 4 6 9
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 7 2 4 4 11
+ 80*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 70*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 9 2 4 2 13 4 15
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2
- 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 4 3 2 11 2 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 2
+ 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 8 3 2 7 6 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 10 3 2 3 12
+ 130*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 2 3 2 14
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 12 2 2 3 14
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 130*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
4 13 2 4 13 2 4 11 4
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 70*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 6 4 9 4 2
+ 80*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 8 4 7 6 2
+ 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 10 4 5 8 2
- 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 12 4 3 10 2 5 14
- 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
- 12*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7 5 8 5 2
- 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 - 24*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 2 5 4 11
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 - 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 2 6 9 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v1 *v2*(8*a33*m1 *n1 *n2
6 7 7 6 7 5 2 6 5 7 2
+ 16*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 3 11 6 3 9 2 6 13
- 16*a33*m1 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4 5 8 6
+ 8*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 52*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
- 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 56*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 112*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 8 2 5 2 12
- 96*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 44*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 10 2 5 14 5 12 2
- 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 8*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 240*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 320*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
+ 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
+ 400*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
+ 400*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
- 320*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
- 240*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2
+ 64*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 5 12 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 + 44*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n3
5 10 4 5 10 2 2
+ 120*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 6 5 8 4 2
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 96*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
- 52*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 112*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2 6 13
- 36*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2 6 9 3 2
- 16*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 24*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 7 7 6 7 5 2 6 5 9
+ 16*a33*m2 *n1 *n2 - 24*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 5 12 4 5 10 6
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v1 *(2*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2 5 6 10
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 6 8 2 5 4 12 5 4 10 2
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 2 14 5 2 12 2 4 13 3
- 2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2
4 11 5 4 11 3 2 4 9 7
- 16*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 9 5 2 4 7 9 4 7 7 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 5 11 4 5 9 2 4 3 13
+ 35*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2
4 15 4 13 2 3 2 14 2
- m1 *m2*n1*n2 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 12 4 3 2 12 2 2 3 2 10 6
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 4 2 3 2 8 8 3 2 8 6 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 6 10 3 2 4 12 3 2 4 10 2
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 14 3 2 2 12 2 2 3 15
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 13 3 2 3 13 2 2 3 11 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 11 3 2 2 3 9 7 2 3 7 9
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 7 2 2 3 5 11 2 3 5 9 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 13 2 3 3 11 2 4 16
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1
4 14 2 4 14 2 4 12 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2
4 10 6 4 10 4 2 4 8 8
- 40*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 8 6 2 4 6 10 4 6 8 2
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 12 4 4 10 2 5 15
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 13 3 5 13 2 5 11 5
+ 6*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2
5 11 3 2 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v1*v2*(
5 11 5 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
- 2*m1 *n1 *n2 - 6*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
- 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 13 5 3 11 2 5 15 5 13 2
+ 6*m1 *n1 *n2 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *n1*n2 - 2*m1 *n1*n2 *n3
4 12 4 4 10 6 4 10 4 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 + 16*m1 *m2*n1 *n2 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 8 4 8 6 2 4 6 10
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2*n1 *n2
4 6 8 2 4 4 12 4 4 10 2
+ 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 35*m1 *m2*n1 *n2 + 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 14 4 16 4 14 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2*n2 - 2*m1 *m2*n2 *n3
3 2 13 3 3 2 11 5 3 2 11 3 2
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 7 3 2 9 5 2 3 2 7 9
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 7 2 3 2 5 11 3 2 3 13
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 11 2 3 2 15 3 2 13 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1*n2 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 2 3 12 4 2 3 12 2 2
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 10 6 2 3 10 4 2 2 3 8 8
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 10 2 3 6 8 2 2 3 4 12
- 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 2 3 2 14 2 3 2 12 2
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 15 4 13 3 4 13 2
- m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2*n3
4 11 5 4 9 7 4 9 5 2
+ 35*m1*m2 *n1 *n2 + 40*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 9 4 7 7 2 4 5 11
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 + 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*m1*m2 *n1 *n2
4 5 9 2 4 3 13 4 3 11 2
+ 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 14 2 5 12 4 5 12 2 2 5 10 6
- 2*m2 *n1 *n2 - 6*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2
- 8*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 10 5 6 8 2 5 4 12
+ 6*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 4 10 2 3 6 9 5 6 7 7
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v2 *(4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 7 2 6 3 11
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2
6 3 9 2 6 13 6 11 2
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3
5 10 4 5 8 6
- 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 8 2 5 2 12
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 22*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 10 2 5 14 5 12 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
+ 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 5 12 2
- 2*a33*m1*m2 *n1 + 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
5 10 4 5 10 2 2
+ 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 6 5 8 4 2
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
- 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2 6 13
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2 6 9 3 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 7 7 6 7 5 2 6 5 9
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 5 12 4 5 10 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v2 *(2*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2 5 6 10
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 6 8 2 5 4 12 5 4 10 2
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 2 14 5 2 12 2 4 13 3
- 2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2
4 11 5 4 11 3 2 4 9 7
- 16*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 9 5 2 4 7 9 4 7 7 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 5 11 4 5 9 2 4 3 13
+ 35*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2
4 15 4 13 2 3 2 14 2
- m1 *m2*n1*n2 + 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 12 4 3 2 12 2 2 3 2 10 6
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 4 2 3 2 8 8 3 2 8 6 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 6 10 3 2 4 12 3 2 4 10 2
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 14 3 2 2 12 2 2 3 15
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 13 3 2 3 13 2 2 3 11 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 11 3 2 2 3 9 7 2 3 7 9
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 7 2 2 3 5 11 2 3 5 9 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 13 2 3 3 11 2 4 16
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1
4 14 2 4 14 2 4 12 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2
4 10 6 4 10 4 2 4 8 8
- 40*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 8 6 2 4 6 10 4 6 8 2
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 12 4 4 10 2 5 15
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 13 3 5 13 2 5 11 5
+ 6*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2
5 11 3 2 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u1*v2*v3 *(
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11 6 3 9 2
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2 5 14
+ 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2
5 12 2 4 2 11 3
+ 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 5 4 2 9 3 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 7 4 2 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 5 7 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 11 4 2 3 9 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 13 4 2 11 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 2 3 3 8 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 4 2 3 3 6 8
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 4 8 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 12 3 3 2 10 2
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 3
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 4 9 5
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 2 4 7 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 5 2 2 4 5 9
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 7 2 2 4 3 11
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 2 5 14 5 12 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1 + 22*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13 6 11 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 3 2 6 7 7
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9 6 5 7 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 5 12 4 5 10 6 5 10 4 2 5 8 8
u1*v3 *(2*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2
5 8 6 2 5 6 10 5 6 8 2
+ 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 4 12 5 4 10 2 5 2 14
- 6*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1 *n2
5 2 12 2 4 13 3 4 11 5
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2 - 16*m1 *m2*n1 *n2
4 11 3 2 4 9 7 4 9 5 2
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 7 9 4 7 7 2 4 5 11
+ 40*m1 *m2*n1 *n2 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2
4 5 9 2 4 3 13 4 15
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2*n1*n2
4 13 2 3 2 14 2 3 2 12 4
+ 2*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 12 2 2 3 2 10 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 4 2 3 2 8 8
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 8 6 2 3 2 6 10 3 2 4 12
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 10 2 3 2 2 14
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 12 2 2 3 15 2 3 13 3
- 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 13 2 2 3 11 5
- 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 11 3 2 2 3 9 7 2 3 7 9
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 7 2 2 3 5 11
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 9 2 2 3 3 13
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 11 2 4 16 4 14 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 - 8*m1*m2 *n1 *n2
4 14 2 4 12 4 4 10 6
+ 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2 - 40*m1*m2 *n1 *n2
4 10 4 2 4 8 8 4 8 6 2
- 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2 - 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 6 10 4 6 8 2 4 4 12
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*m1*m2 *n1 *n2
4 4 10 2 5 15 5 13 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 6*m2 *n1 *n2
5 13 2 5 11 5 5 11 3 2
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 *n3
5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
- 4*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2 2 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2 *v1 *
5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 4 12 3
+ 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 5 4 10 3 2 4 8 7
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 5 2 4 6 9
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 7 2 4 4 11
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 35*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 9 2 4 2 13 4 15
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2 3 2 11 4
- 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 2 2 3 2 9 6
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 4 2 3 2 7 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 6 2 3 2 5 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 12 3 2 3 10 2
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 14 3 2 12 2 2 3 14
- 5*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15 4 13 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 4 4 9 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 35*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14 5 12 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 5 5 10 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2
2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
*v3 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 4 12 3
+ 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 5 4 10 3 2
+ 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 2
- 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 2
- 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 11 4 4 9 2
- 35*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 13 4 15 4 13 2
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2 - 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
3 2 13 2 3 2 11 4
- 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 2 2 3 2 9 6
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 4 2 3 2 7 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 6 2 3 2 5 10
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 12 3 2 3 10 2
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 14 3 2 12 2
- 5*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 3 12 3
+ 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 3 10 5
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 3 2 2 3 8 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 9 2 3 6 7 2
- 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 13 2 3 2 11 2
+ 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 15 4 13 2 4 13 2
- a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n3
4 11 4 4 9 6
+ 35*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14 5 12 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 5 5 10 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 )
3 6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
+ u2*v1 *( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2
6 3 9 2 6 13
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
+ 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
- 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
- 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2
- 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2
+ 2*a33*m1 *m2*n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
- 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
+ 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2
- 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 - 22*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
- 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
- 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 9 3 2 6 7 7
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 5 11 5 5 9 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2*v1 *(2*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2
5 9 5 2 5 7 9 5 7 7 2 5 5 11
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 5 9 2 5 3 13 5 3 11 2
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 15 5 13 2 4 12 4
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2
4 10 6 4 10 4 2 4 8 8
- 16*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 8 6 2 4 6 10 4 6 8 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 12 4 4 10 2 4 2 14
+ 35*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2
4 16 4 14 2 3 2 13 3
- m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 5 3 2 11 3 2 3 2 9 7
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 5 2 3 2 7 9 3 2 7 7 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 11 3 2 3 13 3 2 3 11 2
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 15 3 2 13 2 2 3 14 2
+ 5*m1 *m2 *n1*n2 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 4 2 3 12 2 2 2 3 10 6
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 2 2 3 8 8 2 3 6 10
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 8 2 2 3 4 12 2 3 4 10 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 14 2 3 2 12 2 4 15
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 *n2
4 13 3 4 13 2 4 11 5
- 8*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2
4 9 7 4 9 5 2 4 7 9
- 40*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 7 7 2 4 5 11 4 5 9 2
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 13 4 3 11 2 5 14 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 12 4 5 12 2 2 5 10 6
+ 6*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 10 5 6 8 2 5 4 12
- 6*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
5 4 10 2 2 6 9 5
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2*v1*v3 *( - 4*a33*m1 *n1 *n2
6 7 7 6 7 5 2 6 5 7 2
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 3 11 6 3 9 2 6 13
+ 8*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1*n2
6 11 2 5 10 4 5 8 6
- 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 8 2 5 2 12
+ 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 22*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 2 10 2 5 14 5 12 2
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2*n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5
- 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 3 2 4 2 7 7
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 5 2 4 2 5 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 7 2 4 2 3 11
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 9 2 4 2 13
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 2 11 2 3 3 12 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 4 3 3 10 2 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 6 3 3 8 4 2
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 2 3 3 2 12
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 10 2 2 4 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 3 2 4 11 2
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 9 5 2 4 9 3 2
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 7 2 4 7 5 2
+ 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 5 9 2 4 5 7 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 2 4 3 9 2
- 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 5 12 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 - 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
5 10 4 5 10 2 2
- 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 6 5 8 4 2
- 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2 6 13
+ 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 11 2 6 9 3 2
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 7 7 6 7 5 2 6 5 9
- 8*a33*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 5 7 2 2 5 11 5 5 9 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2*v3 *(2*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2
5 9 5 2 5 7 9 5 7 7 2 5 5 11
+ 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 5 9 2 5 3 13 5 3 11 2
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 15 5 13 2 4 12 4
- 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2
4 10 6 4 10 4 2 4 8 8
- 16*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 8 6 2 4 6 10 4 6 8 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 12 4 4 10 2 4 2 14
+ 35*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2
4 16 4 14 2 3 2 13 3
- m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 5 3 2 11 3 2 3 2 9 7
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 5 2 3 2 7 9 3 2 7 7 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 11 3 2 3 13 3 2 3 11 2
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 15 3 2 13 2 2 3 14 2
+ 5*m1 *m2 *n1*n2 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 4 2 3 12 2 2 2 3 10 6
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 2 2 3 8 8 2 3 6 10
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 8 2 2 3 4 12 2 3 4 10 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 14 2 3 2 12 2 4 15
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 *n2
4 13 3 4 13 2 4 11 5
- 8*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2
4 9 7 4 9 5 2 4 7 9
- 40*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 7 7 2 4 5 11 4 5 9 2
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 13 4 3 11 2 5 14 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 12 4 5 12 2 2 5 10 6
+ 6*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 12*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 10 5 6 8 2 5 4 12
- 6*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
5 4 10 2 2 2 5 11 4
+ 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3 *v3 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2
5 9 6 5 9 4 2 5 7 8
- 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2
5 7 6 2 5 5 10 5 5 8 2
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 12 5 3 10 2 5 14
+ 6*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *n1*n2
5 12 2 4 12 3 4 10 5
- 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 10 3 2 4 8 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 5 2 4 6 9
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 7 2 4 4 11
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 35*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 9 2 4 2 13 4 15
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n2
4 13 2 3 2 13 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 *n3 - 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 4 3 2 11 2 2
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 6 3 2 9 4 2
+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 8 3 2 7 6 2
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 10 3 2 3 12
+ 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 10 2 3 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 2 12 2 2 3 14
+ 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 3 2 3 12 2
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 2
- 65*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 7 2 2 3 4 11
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 2 2 3 2 13
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 11 2 4 15 4 13 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 4 4 9 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 35*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 2 4 7 8
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 6 2 4 5 10
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 8 2 4 3 12
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 10 2 5 14 5 12 3
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 5 5 10 3 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 6 10 4 6 8 6 6 8 4 2
u3*v1 *v3*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 6 2 6 4 10
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2
6 4 8 2 6 2 12
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2
6 2 10 2 5 11 3
- 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 9 5 5 9 3 2
+ 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 2
- 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 9 5 5 7 2
- 52*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 11 5 3 9 2
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 13 5 11 2
+ 6*a33*m1 *m2*n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 12 2 4 2 10 4
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 2 2 4 2 8 6
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 8 4 2 4 2 6 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 6 6 2 4 2 4 10
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 8 2 4 2 2 12
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 10 2 4 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2 *n2
4 2 12 2 3 3 13
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 3 3 3 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 9 5 3 3 7 5 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 9 3 3 5 7 2
+ 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 11 3 3 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 3 11 2 2 4 14
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 4 12 2 2 4 12 2
+ 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 10 4 2 4 10 2 2
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 6 2 4 8 4 2
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 8 2 4 6 6 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 10 2 4 4 8 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 12 2 4 2 10 2
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 3
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 5 9 5
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 52*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 9 3 2 5 7 7
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 5 2 5 5 9
+ 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 5 7 2 5 3 11
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 3 9 2 6 12 2
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
6 10 4 6 10 2 2
- 8*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 4 2 6 6 8
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 6 6 2 6 4 10
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2
6 4 8 2 2 5 11 4
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3*v1 *(2*m1 *n1 *n2 *n3
5 9 6 5 9 4 3 5 7 8
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 6 3 5 5 10 5 5 8 3
+ 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 12 5 3 10 3 5 14
- 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 *n3
5 12 3 4 12 3 4 10 5
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 10 3 3 4 8 7 4 8 5 3
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 9 4 6 7 3 4 4 11
+ 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 9 3 4 2 13 4 15
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 *n3
4 13 3 3 2 13 2 3 2 11 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 11 2 3 3 2 9 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 4 3 3 2 7 8
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 6 3 3 2 5 10 3 2 3 12
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 3 10 3 3 2 14 3 2 12 3
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 3 12 3 2 3 12 3
- 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 10 5 2 3 10 3 3
+ 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 7 2 3 6 9 2 3 6 7 3
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 3 2 3 2 13
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 11 3 4 15 4 13 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 13 3 4 11 4 4 9 6
+ 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 9 4 3 4 7 8 4 7 6 3
- 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 10 4 5 8 3 4 3 12
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 10 3 5 14 5 12 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2*n3 + 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 12 3 5 10 5 5 10 3 3
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 3 5 6 9
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 3 5 4 11 5 4 9 3
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3*v1*v2
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
*v3*(4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11 6 3 9 2
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2
+ 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 4 2 11 3
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 5 4 2 9 3 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 7 4 2 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 5 7 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 11 4 2 3 9 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 13 4 2 11 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 2 3 3 8 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 4 2 3 3 6 8
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 4 8 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 12 3 3 2 10 2
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 3
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 4 9 5
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 2 4 7 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 5 2 2 4 5 9
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 7 2 2 4 3 11
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 2 5 14
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 12 2 5 12 2
+ 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
5 10 4 5 10 2 2
+ 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 6 5 8 4 2
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
- 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 3 6 11 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 9 3 2 6 7 7 6 7 5 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 9 6 5 7 2 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3*v2 *v3*(
6 10 4 6 8 6 6 8 4 2
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 6 2 6 4 10 6 4 8 2
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 12 6 2 10 2 5 11 3
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 9 5 5 9 3 2
+ 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 2
- 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 9 5 5 7 2
- 52*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 11 5 3 9 2
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 13 5 11 2
+ 6*a33*m1 *m2*n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 12 2 4 2 10 4
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 2 2 4 2 8 6
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 8 4 2 4 2 6 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 6 6 2 4 2 4 10
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 8 2 4 2 2 12
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 10 2 4 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2 *n2
4 2 12 2 3 3 13
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 3 3 3 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 9 5 3 3 7 5 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 9 3 3 5 7 2
+ 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 11 3 3 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 3 11 2 2 4 14
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 4 12 2 2 4 12 2
+ 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 10 4 2 4 10 2 2
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 6 2 4 8 4 2
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 8 2 4 6 6 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 10 2 4 4 8 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 12 2 4 2 10 2
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 3
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 5 9 5
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 52*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 9 3 2 5 7 7
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 5 2 5 5 9
+ 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 5 7 2 5 3 11
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 3 9 2 6 12 2 6 10 4
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 10 2 2 6 8 4 2 6 6 8
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 6 6 2 6 4 10 6 4 8 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 3
u3*v2 *(2*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 3 5 5 10
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 5 8 3 5 3 12 5 3 10 3
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 3 4 12 3
- 2*m1 *n1*n2 *n3 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 10 5 4 10 3 3
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 3 4 6 9
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 7 3 4 4 11
- 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 9 3 4 2 13 4 15
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 *n3
4 13 3 3 2 13 2 3 2 11 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 11 2 3 3 2 9 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 4 3 3 2 7 8
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 6 3 3 2 5 10
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 3 12 3 2 3 10 3
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 14 3 2 12 3
+ 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 3 12 3
- 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 12 3 2 3 10 5
- 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 10 3 3 2 3 8 7
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 6 9 2 3 6 7 3
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 3
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 13 2 3 2 11 3 4 15
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 *n3
4 13 2 4 13 3 4 11 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 9 6 4 9 4 3 4 7 8
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 6 3 4 5 10
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 8 3 4 3 12
- 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 10 3 5 14 5 12 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2*n3 + 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 12 3 5 10 5 5 10 3 3
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 3 5 6 9
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 3 5 4 11 5 4 9 3
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3*v2
5 11 5 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
*v3*( - 2*m1 *n1 *n2 - 6*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
- 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 13 5 3 11 2 5 15
+ 6*m1 *n1 *n2 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *n1*n2
5 13 2 4 12 4 4 10 6
- 2*m1 *n1*n2 *n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 + 16*m1 *m2*n1 *n2
4 10 4 2 4 8 8 4 8 6 2
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2*n1 *n2 + 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 10 4 6 8 2 4 4 12
- 40*m1 *m2*n1 *n2 + 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 35*m1 *m2*n1 *n2
4 4 10 2 4 2 14 4 16
+ 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2*n2
4 14 2 3 2 13 3 3 2 11 5
- 2*m1 *m2*n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 3 2 3 2 9 7 3 2 9 5 2
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 9 3 2 7 7 2 3 2 5 11
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 13 3 2 3 11 2 3 2 15
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1*n2
3 2 13 2 2 3 14 2 2 3 12 4
+ 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 2 3 10 6
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 2 2 3 8 8 2 3 6 10
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 8 2 2 3 4 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 2 3 2 14
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 12 2 4 15 4 13 3
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 5 4 9 7
- 2*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 35*m1*m2 *n1 *n2 + 40*m1*m2 *n1 *n2
4 9 5 2 4 7 9 4 7 7 2
+ 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1*m2 *n1 *n2 + 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 11 4 5 9 2 4 3 13
- 16*m1*m2 *n1 *n2 + 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*m1*m2 *n1 *n2
4 3 11 2 5 14 2 5 12 4
+ 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 6*m2 *n1 *n2
5 12 2 2 5 10 6 5 10 4 2
- 2*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 8 5 8 6 2 5 6 10
+ 4*m2 *n1 *n2 - 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m2 *n1 *n2
5 6 8 2 5 4 12 5 4 10 2 3
- 8*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3*v3 *(
6 10 4 6 8 6 6 8 4 2
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 6 2 6 4 10 6 4 8 2
- 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 12 6 2 10 2 5 11 3
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 9 5 5 9 3 2
+ 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 2
- 36*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 9 5 5 7 2
- 52*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 11 5 3 9 2
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 13 5 11 2
+ 6*a33*m1 *m2*n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 12 2 4 2 10 4
- 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 2 2 4 2 8 6
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 8 4 2 4 2 6 8
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 6 6 2 4 2 4 10
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 8 2 4 2 2 12
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 10 2 4 2 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m1 *m2 *n2
4 2 12 2 3 3 13
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 3 3 3 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 9 5 3 3 7 5 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 9 3 3 5 7 2
+ 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 11 3 3 13
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 3 11 2 2 4 14
+ 16*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 4 12 2 2 4 12 2
+ 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 10 4 2 4 10 2 2
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 6 2 4 8 4 2
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 8 2 4 6 6 2
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 10 2 4 4 8 2
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 12 2 4 2 10 2
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 3
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 5 9 5
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 52*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 9 3 2 5 7 7
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 5 2 5 5 9
+ 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 5 7 2 5 3 11
+ 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 3 9 2 6 12 2 6 10 4
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 10 2 2 6 8 4 2 6 6 8
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 6 6 2 6 4 10 6 4 8 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 5 11 4 5 9 6 5 9 4 3
u3*v3 *(2*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 3 5 5 10
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 5 8 3 5 3 12 5 3 10 3
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 3 4 12 3
- 2*m1 *n1*n2 *n3 + 2*m1 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 10 5 4 10 3 3
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 7 4 8 5 3 4 6 9
+ 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 7 3 4 4 11
- 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 4 9 3 4 2 13 4 15
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2 *n3
4 13 3 3 2 13 2 3 2 11 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 11 2 3 3 2 9 6
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 4 3 3 2 7 8
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 7 6 3 3 2 5 10
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 3 12 3 2 3 10 3
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 14 3 2 12 3
+ 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 14 2 3 12 3
- 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 12 3 2 3 10 5
- 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 10 3 3 2 3 8 7
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 6 9 2 3 6 7 3
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 11 2 3 4 9 3
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 13 2 3 2 11 3 4 15
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1 *n3
4 13 2 4 13 3 4 11 4
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 35*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 9 6 4 9 4 3 4 7 8
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 6 3 4 5 10
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 8 3 4 3 12
- 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 3 10 3 5 14 5 12 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2*n3 + 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 12 3 5 10 5 5 10 3 3
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 3 5 6 9
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 3 5 4 11 5 4 9 3 3
+ 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1 *(
6 11 4 6 9 6 6 9 4 2 6 7 8
- 2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2
6 7 6 2 6 5 10 6 3 12
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2
6 3 10 2 6 14 6 12 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
5 12 3 5 10 5 5 10 3 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
- 31*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 12*m1 *m2*n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 25*m1 *m2*n1 *n2 - 28*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 13 5 2 11 2 5 15
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
5 13 2 4 2 13 2 4 2 11 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 22*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 11 2 2 4 2 9 6 4 2 7 8
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 6 2 4 2 5 10 4 2 5 8 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 95*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 12 4 2 14 4 2 12 2
- 34*m1 *m2 *n1 *n2 + 7*m1 *m2 *n1*n2 - 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 14 3 3 12 3 3 3 12 2
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 34*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 10 5 3 3 10 3 2 3 3 8 7
- 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 5 2 3 3 6 9 3 3 6 7 2
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 155*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 11 3 3 4 9 2 3 3 2 13
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 19*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 11 2 2 4 15 2 4 13 2
+ 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1 *m2 *n1 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 2 4 11 4 2 4 11 2 2
- 2*m1 *m2 *n1 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 9 6 2 4 9 4 2 2 4 7 8
- 120*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 115*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 6 2 2 4 5 10 2 4 5 8 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 12 2 4 3 10 2 5 14
+ 25*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 56*m1*m2 *n1 *n2
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 32*m1*m2 *n1 *n2 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
+ 48*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*m1*m2 *n1 *n2 + 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 13 2 6 11 4 6 11 2 2
- 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 9 4 2 6 7 8 6 7 6 2
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 10 6 5 8 2 2 6 10 5
+ 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1 *v2*( - 4*m1 *n1 *n2
6 8 7 6 8 5 2 6 6 7 2 6 4 11
- 8*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2
6 4 9 2 6 2 13 6 2 11 2
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 + 20*m1 *m2*n1 *n2 + 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 32*m1 *m2*n1 *n2 + 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 56*m1 *m2*n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 14
+ 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1*n2
5 12 2 4 2 12 3 4 2 10 5
- 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 25*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 3 2 4 2 8 7 4 2 8 5 2
- 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 115*m1 *m2 *n1 *n2 - 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 9 4 2 6 7 2 4 2 4 11
+ 120*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 9 2 4 2 2 13 4 2 2 11 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 15 4 2 13 2 3 3 13 2
+ m1 *m2 *n2 - 2*m1 *m2 *n2 *n3 + 19*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 4 3 3 11 2 2 3 3 9 6
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 155*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 9 4 2 3 3 7 8 3 3 7 6 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 10 3 3 5 8 2 3 3 3 12
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 34*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 10 2 3 3 14 3 3 12 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1*n2 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 14 2 4 12 3 2 4 12 2
- 7*m1 *m2 *n1 *n2 + 34*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 5 2 4 8 7 2 4 8 5 2
+ 95*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 9 2 4 6 7 2 2 4 4 11
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 22*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 13 2 4 2 11 2 5 15
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1
5 13 2 5 13 2 5 11 4
- 14*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 25*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 2 5 9 6 5 9 4 2
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1*m2 *n1 *n2 - 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
+ 31*m1*m2 *n1 *n2 - 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 14 6 12 3 6 12 2 6 10 5
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 4*m2 *n1 *n2
6 10 3 2 6 8 7 6 6 9 6 6 7 2
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 11 6 4 9 2 2 2 7 9 4
+ 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1 *v3 *(2*a33*m1 *n1 *n2
7 7 6 7 7 4 2 7 5 6 2
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 3 10 7 3 8 2 7 12
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2
7 10 2 6 10 3 6 8 5
+ 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 9*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 8 3 2 6 6 7
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 6 5 2 6 4 9
- 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 4 7 2 6 2 11
- 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 2 9 2 6 13 6 11 2
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
5 2 11 2 5 2 9 4
+ 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 9 2 2 5 2 7 6
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 7 4 2 5 2 5 8
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 6 2 5 2 3 10
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 3 8 2 5 2 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 3*a33*m1 *m2 *n1*n2
5 2 10 2 4 3 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 10 3 4 3 10 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
4 3 8 5 4 3 8 3 2
+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 6 7 4 3 6 5 2
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 4 9 4 3 4 7 2
+ 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 2 9 2 4 3 13 4 3 11 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2 *n3
3 4 13 3 4 11 2 3 4 9 4
+ a33*m1 *m2 *n1 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n3 - 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 9 2 2 3 4 7 6
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 7 4 2 3 4 5 8
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 6 2 3 4 3 10
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 8 2 3 4 12
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 4 10 2 2 5 12
- 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 10 2
+ 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 5 8 5 2 5 8 3 2
+ 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 7 2 5 6 5 2
+ 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 9 2 5 4 7 2
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 5 2 9 2 6 13
- 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + a33*m1*m2 *n1
6 11 2 6 11 2 6 9 4
- 9*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 9 2 2 6 7 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 7 4 2 6 5 8
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 6 2 6 3 10
- 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 3 8 2 7 12 7 10 3
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
7 10 2 7 8 3 2 7 6 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
7 6 5 2 7 4 9 7 4 7 2
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
2 6 10 4 6 8 6 6 8 4 3
v1 *v3*( - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 6 3 6 4 10 6 4 8 3
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 12 6 2 10 3 5 11 3
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 9 5 5 9 3 3
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 3
- 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 9 5 5 7 3
- 52*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 11 5 3 9 3 5 13
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2*n1*n2 *n3
5 11 3 4 2 12 2
- 8*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 10 4 4 2 10 2 3
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 8 6 4 2 8 4 3
+ 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 8 4 2 6 6 3
+ 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 10 4 2 4 8 3
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 12 4 2 2 10 3
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 14 4 2 12 3 3 3 13
+ 2*m1 *m2 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 11 3 3 3 11 3
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 3 9 5 3 3 7 5 3
- 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 9 3 3 5 7 3
+ 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 11 3 3 13
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 11 3 2 4 14
+ 16*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 12 2 2 4 12 3
+ 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 10 4 2 4 10 2 3
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 6 2 4 8 4 3
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 8 2 4 6 6 3
- 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 10 2 4 4 8 3
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 12 2 4 2 10 3
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 3 5 11 3
- 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2*n3
5 9 5 5 9 3 3 5 7 7
+ 52*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 5 3 5 5 9
+ 24*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 7 3 5 3 11
+ 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 3 9 3 6 12 2 6 10 4
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m2 *n1 *n2 *n3
6 10 2 3 6 8 4 3 6 6 8
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3
6 6 6 3 6 4 10 6 4 8 3
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1
2 6 11 4 6 9 6 6 9 4 2 6 7 8
*v2 *( - 2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2
6 7 6 2 6 5 10 6 3 12
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2
6 3 10 2 6 14 6 12 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2 *n3
5 12 3 5 10 5 5 10 3 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
- 31*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 12*m1 *m2*n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
- 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 25*m1 *m2*n1 *n2 - 28*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 13 5 2 11 2 5 15
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n2
5 13 2 4 2 13 2 4 2 11 4
+ 2*m1 *m2*n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 22*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 11 2 2 4 2 9 6 4 2 7 8
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 6 2 4 2 5 10
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 95*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 8 2 4 2 3 12 4 2 14
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 34*m1 *m2 *n1 *n2 + 7*m1 *m2 *n1*n2
4 2 12 2 3 3 14 3 3 12 3
- 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 34*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 12 2 3 3 10 5
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 3 2 3 3 8 7
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 5 2 3 3 6 9
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 155*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 7 2 3 3 4 11
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 9 2 3 3 2 13
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 19*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 11 2 2 4 15 2 4 13 2
+ 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1 *m2 *n1 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 2 4 11 4 2 4 11 2 2
- 2*m1 *m2 *n1 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 9 6 2 4 9 4 2 2 4 7 8
- 120*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 115*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 6 2 2 4 5 10 2 4 5 8 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 12 2 4 3 10 2 5 14
+ 25*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 56*m1*m2 *n1 *n2
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
+ 32*m1*m2 *n1 *n2 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
+ 48*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*m1*m2 *n1 *n2 + 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 13 2 6 11 4 6 11 2 2
- 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 9 4 2 6 7 8 6 7 6 2
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 10 6 5 8 2 2 6 11 4
+ 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1*v3 *( - 2*m1 *n1 *n2
6 9 6 6 9 4 2 6 7 8 6 7 6 2
- 2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 10 6 3 12 6 3 10 2 6 14
+ 4*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1*n2
6 12 2 5 12 3 5 10 5
+ 2*m1 *n1*n2 *n3 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7 5 8 5 2
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 31*m1 *m2*n1 *n2 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 2 5 4 11
- 12*m1 *m2*n1 *n2 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 25*m1 *m2*n1 *n2
5 4 9 2 5 2 13 5 2 11 2
- 28*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 15 5 13 2 4 2 13 2
- m1 *m2*n2 + 2*m1 *m2*n2 *n3 - 9*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 11 4 4 2 11 2 2 4 2 9 6
+ 22*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 65*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 8 4 2 7 6 2 4 2 5 10
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 95*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 8 2 4 2 3 12 4 2 14
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 34*m1 *m2 *n1 *n2 + 7*m1 *m2 *n1*n2
4 2 12 2 3 3 14 3 3 12 3
- 12*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 34*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 12 2 3 3 10 5 3 3 10 3 2
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 8 7 3 3 8 5 2 3 3 6 9
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 155*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 7 2 3 3 4 11 3 3 4 9 2
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 13 3 3 2 11 2 2 4 15
- 19*m1 *m2 *n1 *n2 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1 *m2 *n1
2 4 13 2 2 4 13 2 2 4 11 4
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*m1 *m2 *n1 *n3 - 5*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 2 4 9 6 2 4 9 4 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 8 2 4 7 6 2 2 4 5 10
- 115*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 8 2 2 4 3 12 2 4 3 10 2
- 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 25*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 14 5 12 3 5 12 2
- 4*m1*m2 *n1 *n2 + 16*m1*m2 *n1 *n2 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3
5 10 5 5 8 7 5 8 5 2
+ 56*m1*m2 *n1 *n2 + 32*m1*m2 *n1 *n2 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 2 5 4 11
- 20*m1*m2 *n1 *n2 + 48*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 16*m1*m2 *n1 *n2
5 4 9 2 6 13 2 6 11 4
+ 18*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2
6 11 2 2 6 9 4 2 6 7 8
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2
6 7 6 2 6 5 10 6 5 8 2 3
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v2 *(
6 10 5 6 8 7 6 8 5 2 6 6 7 2
- 4*m1 *n1 *n2 - 8*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 4 11 6 4 9 2 6 2 13
+ 8*m1 *n1 *n2 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2
6 2 11 2 5 11 4 5 9 6
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2*n1 *n2 + 20*m1 *m2*n1 *n2
5 9 4 2 5 7 8 5 7 6 2
+ 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 32*m1 *m2*n1 *n2 + 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 10 5 5 8 2 5 3 12
- 56*m1 *m2*n1 *n2 + 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*m1 *m2*n1 *n2
5 14 5 12 2 4 2 12 3
+ 4*m1 *m2*n1*n2 - 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 25*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 5 4 2 10 3 2 4 2 8 7
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 115*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 8 5 2 4 2 6 9 4 2 6 7 2
- 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 11 4 2 4 9 2 4 2 2 13
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 11 2 4 2 15 4 2 13 2
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1 *m2 *n2 - 2*m1 *m2 *n2 *n3
3 3 13 2 3 3 11 4 3 3 11 2 2
+ 19*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 9 6 3 3 9 4 2 3 3 7 8
- 155*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 7 6 2 3 3 5 10 3 3 5 8 2
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 12 3 3 3 10 2 3 3 14
+ 34*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1*n2
3 3 12 2 2 4 14 2 4 12 3
+ 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 7*m1 *m2 *n1 *n2 + 34*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 12 2 2 4 10 5 2 4 8 7
- 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 95*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 8 5 2 2 4 6 9 2 4 6 7 2
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 65*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 11 2 4 2 13 2 4 2 11 2
- 22*m1 *m2 *n1 *n2 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 15 5 13 2 5 13 2
+ m1*m2 *n1 - 14*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3
5 11 4 5 11 2 2 5 9 6
- 25*m1*m2 *n1 *n2 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1*m2 *n1 *n2
5 9 4 2 5 7 8 5 7 6 2
- 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 31*m1*m2 *n1 *n2 - 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 10 5 5 8 2 5 3 12
+ 2*m1*m2 *n1 *n2 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*m1*m2 *n1 *n2
5 3 10 2 6 14 6 12 3
+ 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2
6 12 2 6 10 5 6 10 3 2 6 8 7
+ 2*m2 *n1 *n2*n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2
6 6 9 6 6 7 2 6 4 11 6 4 9 2
+ 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 )
2 2 7 9 4 7 7 6 7 7 4 2
+ v2 *v3 *(2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 5 6 2 7 3 10
+ 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2
7 3 8 2 7 12
+ 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2
7 10 2 6 10 3
+ 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 8 5 6 8 3 2
- 9*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 6 7 6 6 5 2
+ 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 4 9 6 4 7 2
+ 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 2 11 6 2 9 2
+ 9*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2
- a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
5 2 11 2 5 2 9 4
+ 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 9 2 2 5 2 7 6
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 7 4 2 5 2 5 8
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 6 2 5 2 3 10
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 3 8 2 5 2 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 3*a33*m1 *m2 *n1*n2
5 2 10 2 4 3 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 10 3 4 3 10 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
4 3 8 5 4 3 8 3 2
+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 6 7 4 3 6 5 2
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 4 9 4 3 4 7 2
+ 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 2 9 2 4 3 13
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2 *n2
4 3 11 2 3 4 13
+ 2*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + a33*m1 *m2 *n1
3 4 11 2 3 4 9 4
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n3 - 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 9 2 2 3 4 7 6
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 7 4 2 3 4 5 8
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 6 2 3 4 3 10
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 8 2 3 4 12
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 4 10 2 2 5 12
- 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 10 2
+ 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 5 8 5 2 5 8 3 2
+ 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 7 2 5 6 5 2
+ 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 9 2 5 4 7 2
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 5 2 9 2
- 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2
+ a33*m1*m2 *n1 - 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 4
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 9 2 2 6 7 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 7 4 2 6 5 8
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 6 2 6 3 10
- 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 3 8 2 7 12
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2
7 10 3 7 10 2
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2*n3
7 8 3 2 7 6 7
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
7 6 5 2 7 4 9
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2
7 4 7 2 2 6 10 4
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v2 *v3*( - 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 8 6 6 8 4 3 6 6 6 3
- 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 4 10 6 4 8 3 6 2 12
+ 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 10 3 5 11 3 5 9 5
- 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 9 3 3 5 7 7 5 7 5 3
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 5 9 5 5 7 3 5 3 11
- 52*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 9 3 5 13 5 11 3
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 12 2 4 2 10 4
- 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 10 2 3 4 2 8 6
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 8 4 3 4 2 6 8 4 2 6 6 3
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 10 4 2 4 8 3
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 12 4 2 2 10 3 4 2 14
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *m2 *n2 *n3
4 2 12 3 3 3 13 3 3 11 3
- 4*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 11 3 3 3 9 5
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 5 3 3 3 5 9
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 7 3 3 3 3 11 3 3 13
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 11 3 2 4 14 2 4 12 2
+ 16*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*m1 *m2 *n1 *n3 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 12 3 2 4 10 4 2 4 10 2 3
- 4*m1 *m2 *n1 *n3 + 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 6 2 4 8 4 3 2 4 6 8
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 6 3 2 4 4 10
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 8 3 2 4 2 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 10 3 5 13 5 11 3
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 11 3 5 9 5 5 9 3 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 52*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 3 5 5 9
+ 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 24*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 7 3 5 3 11 5 3 9 3
+ 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 12 2 6 10 4 6 10 2 3
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 4 3 6 6 8 6 6 6 3
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 10 6 4 8 3 2 6 10 5
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v2*v3 *( - 4*m1 *n1 *n2
6 8 7 6 8 5 2 6 6 7 2 6 4 11
- 8*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2
6 4 9 2 6 2 13 6 2 11 2
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
+ 16*m1 *m2*n1 *n2 + 20*m1 *m2*n1 *n2 + 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 32*m1 *m2*n1 *n2 + 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 56*m1 *m2*n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 14
+ 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1*n2
5 12 2 4 2 12 3 4 2 10 5
- 6*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 25*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 3 2 4 2 8 7 4 2 8 5 2
- 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 115*m1 *m2 *n1 *n2 - 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 9 4 2 6 7 2 4 2 4 11
+ 120*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 9 2 4 2 2 13 4 2 2 11 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 15 4 2 13 2 3 3 13 2
+ m1 *m2 *n2 - 2*m1 *m2 *n2 *n3 + 19*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 4 3 3 11 2 2 3 3 9 6
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 + 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 155*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 9 4 2 3 3 7 8 3 3 7 6 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 10 3 3 5 8 2 3 3 3 12
+ 45*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 34*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 10 2 3 3 14 3 3 12 2
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 5*m1 *m2 *n1*n2 + 8*m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 14 2 4 12 3 2 4 12 2
- 7*m1 *m2 *n1 *n2 + 34*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 5 2 4 8 7 2 4 8 5 2
+ 95*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 9 2 4 6 7 2 2 4 4 11
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 22*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 13 2 4 2 11 2 5 15
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + m1*m2 *n1
5 13 2 5 13 2 5 11 4
- 14*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n3 - 25*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 2 5 9 6 5 9 4 2
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*m1*m2 *n1 *n2 - 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
+ 31*m1*m2 *n1 *n2 - 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1*m2 *n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 7*m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 14 6 12 3 6 12 2 6 10 5
+ 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2*n3 - 4*m2 *n1 *n2
6 10 3 2 6 8 7 6 6 9 6 6 7 2
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 11 6 4 9 2 4 7 9 4
+ 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v3 *(2*a33*m1 *n1 *n2
7 7 6 7 7 4 2 7 5 6 2
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 3 10 7 3 8 2 7 12
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2
7 10 2 6 10 3 6 8 5
+ 2*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 9*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 8 3 2 6 6 7
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 6 5 2 6 4 9
- 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 26*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 4 7 2 6 2 11
- 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 2 9 2 6 13 6 11 2
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1 *m2*n2 *n3
5 2 11 2 5 2 9 4
+ 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 9 2 2 5 2 7 6
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 7 4 2 5 2 5 8
+ 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 6 2 5 2 3 10
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 3 8 2 5 2 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 3*a33*m1 *m2 *n1*n2
5 2 10 2 4 3 12
- 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 10 3 4 3 10 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
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+ 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 6 7 4 3 6 5 2
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 4 9 4 3 4 7 2
+ 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 2 9 2 4 3 13 4 3 11 2
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2 *n3
3 4 13 3 4 11 2 3 4 9 4
+ a33*m1 *m2 *n1 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n3 - 25*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 9 2 2 3 4 7 6
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 7 4 2 3 4 5 8
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 45*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 6 2 3 4 3 10
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 8 2 3 4 12
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 5*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 4 10 2 2 5 12
- 8*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 10 2
+ 15*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 5 8 5 2 5 8 3 2
+ 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 7 2 5 6 5 2
+ 42*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 9 2 5 4 7 2
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 5 2 9 2 6 13
- 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + a33*m1*m2 *n1
6 11 2 6 11 2 6 9 4
- 9*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 9 2 2 6 7 6
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 7 4 2 6 5 8
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 6 2 6 3 10
- 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 3 8 2 7 12 7 10 3
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
7 10 2 7 8 3 2 7 6 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2
7 6 5 2 7 4 9 7 4 7 2
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
3 6 10 4 6 8 6 6 8 4 3
v3 *( - 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3
6 6 6 3 6 4 10 6 4 8 3
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 8*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 12 6 2 10 3 5 11 3
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 9 5 5 9 3 3 5 7 7
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 16*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 5 3 5 5 9 5 5 7 3
+ 40*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 52*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 11 5 3 9 3 5 13
- 10*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2*n1*n2 *n3
5 11 3 4 2 12 2
- 8*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 10 4 4 2 10 2 3
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 8 6 4 2 8 4 3
+ 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 8 4 2 6 6 3
+ 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 10 4 2 4 8 3
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 12 4 2 2 10 3 4 2 14
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *m2 *n2 *n3
4 2 12 3 3 3 13 3 3 11 3
- 4*m1 *m2 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 11 3 3 3 9 5
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 5 3 3 3 5 9
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 5 7 3 3 3 3 11
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 13 3 3 11 3 2 4 14
- 10*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 16*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 2*m1 *m2 *n1 *n3
2 4 12 2 2 4 12 3 2 4 10 4
+ 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n1 *n3 + 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 10 2 3 2 4 8 6
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 4 3 2 4 6 8
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 110*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 6 3 2 4 4 10
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 8 3 2 4 2 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 10 3 5 13 5 11 3
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 11 3 5 9 5 5 9 3 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 52*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 7 5 7 5 3 5 5 9
+ 36*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 24*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 7 3 5 3 11 5 3 9 3
+ 40*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 12 2 6 10 4 6 10 2 3
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 8 4 3 6 6 8 6 6 6 3
- 12*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 10 6 4 8 3
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 )
= a product of the elements of: {2,
n1 - i*n2,
n1 - i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
2 3 2 3 2 2 4 2 2
(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3 - m1*m2*n1 + 6*m1*m2*n1 *n2
2 2 4 2 2 2 3
- 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2 + 2*m1*m2*n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
2 3 2 2
+ 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )/2,
2 2 2 2 2 2 2 2
u1 *v1 *( - 2*a33*n1 - 2*a33*n2 ) + u1 *v2 *( - a33*n1 - a33*n2 )
2 2 2 2 2 2
+ u1 *v3 *( - a33*n1 - a33*n2 ) + u1*u3*v1*v3*( - 2*a33*n1 - 2*a33*n2 )
2 2 3 2
+ u1*v1 *v2*(4*a33*m1*n2 - 4*a33*m2*n1) + u1*v1 *(n1 + n1*n2 )
2 3 3
+ u1*v1*v2*( - n1 *n2 - n2 ) + u1*v2 *(2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1)
2 3 2 2
+ u1*v2 *(n1 + n1*n2 ) + u1*v2*v3 *(2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1)
2 3 2 2 2 2 2
+ u1*v3 *(n1 + n1*n2 ) + u2 *v1 *( - a33*n1 - a33*n2 )
2 2 2 2 3
+ u2 *v3 *( - a33*n1 - a33*n2 ) + u2*v1 *( - 2*a33*m1*n2 + 2*a33*m2*n1)
2 2 3 2
+ u2*v1 *(n1 *n2 + n2 ) + u2*v1*v3 *( - 2*a33*m1*n2 + 2*a33*m2*n1)
2 2 3 2 2 2 2
+ u2*v3 *(n1 *n2 + n2 ) + u3 *v3 *( - a33*n1 - a33*n2 )
2 2 2 2
+ u3*v1 *v3*( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2) + u3*v1 *(n1 *n3 + n2 *n3)
+ u3*v1*v2*v3*(2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1)
2 2 2 2
+ u3*v2 *v3*( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2) + u3*v2 *(n1 *n3 + n2 *n3)
2 3 3
+ u3*v2*v3*( - n1 *n2 - n2 ) + u3*v3 *( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2)
2 2 2 3 2 2
+ u3*v3 *(n1 *n3 + n2 *n3) + v1 *( - m1*n1 + m1*n2 - 2*m2*n1*n2)
2 2 2 2 2 2 2
+ v1 *v2*( - 2*m1*n1*n2 + m2*n1 - m2*n2 ) + v1 *v3 *(a33*m1 + a33*m2 )
2
+ v1 *v3*( - 2*m1*n1*n3 - 2*m2*n2*n3)
2 2 2
+ v1*v2 *( - m1*n1 + m1*n2 - 2*m2*n1*n2)
2 2 2
+ v1*v3 *( - m1*n1 + m1*n2 - 2*m2*n1*n2)
3 2 2 2 2 2 2
+ v2 *( - 2*m1*n1*n2 + m2*n1 - m2*n2 ) + v2 *v3 *(a33*m1 + a33*m2 )
2
+ v2 *v3*( - 2*m1*n1*n3 - 2*m2*n2*n3)
2 2 2 4 2 2
+ v2*v3 *( - 2*m1*n1*n2 + m2*n1 - m2*n2 ) + v3 *(a33*m1 + a33*m2 )
3
+ v3 *( - 2*m1*n1*n3 - 2*m2*n2*n3)}
{HAM,FI} = {8,
- n1 + i*n2,
n1 - i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
2 3 2 3 2 2 4
(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2 + 2*m1 *n1*n2*n3 - m1*m2*n1
2 2 2 2 4 2 2
+ 6*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n1 *n3 - m1*m2*n2 + 2*m1*m2*n2 *n3
2 3 2 3 2 2
- 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1*n2*n3 )/2,
2 2
2 2 2 2 a33*n1 *n3 + a33*n2 *n3
u1*u3*v2*(a33 *n1 + a33 *n2 ) + u1*v2*-------------------------
2
2 2
2 2 2 2 a33*n1 *n3 + a33*n2 *n3
+ u2*u3*v1*(a33 *n1 + a33 *n2 ) + u2*v1*-------------------------
2
3 2
- a33*n1 - a33*n1*n2
+ u2*v3*-------------------------
2
2 2 2
+ u3*v1 *(a33 *m1*n2 - a33 *m2*n1)
2 3
- a33*n1 *n2 - a33*n2
+ u3*v1*-------------------------
2
2 2 2
+ u3*v2 *( - a33 *m1*n2 + a33 *m2*n1)
3 2
- a33*n1 - a33*n1*n2
+ u3*v2*-------------------------
2
2 a33*m1*n2*n3 - a33*m2*n1*n3
+ v1 *-----------------------------
2
2 2 3
- a33*m1*n1*n2 + a33*m2*n1 - n1 *n2*n3 - n2 *n3
+ v1*v3*------------------------------ + v1*-----------------------
2 4
2 - a33*m1*n2*n3 + a33*m2*n1*n3
+ v2 *--------------------------------
2
2 3 3
- a33*m1*n1 - a33*m2*n1*n2 n1 *n2 + n1*n2
+ v2*v3*------------------------------ + v3*-----------------}
2 4
4 3 5 8 5 3 5 6 7 3 5 4 9
FI=u1 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 2 11 3 5 13 3 4 9 4
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 10 3 4 12
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 3 2 10 3 3 3 2 8 5
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 7 3 3 2 4 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 11 3 2 3 11 2
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 9 4 3 2 3 7 6
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 5 8 3 2 3 3 10
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 12 3 4 10 3
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 8 5 3 4 6 7
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 4 9 3 5 13 3 5 11 2
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 9 4 3 5 7 6 3 5 5 8 3
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*
3 6 6 6 3 6 4 8 3 6 2 10
(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 12 3 5 7 5 3 5 5 7
+ 4*a33 *m1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 9 3 5 11 3 4 2 8 4
- 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 6 3 4 2 4 8
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 10 3 3 3 9 3
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 5 3 3 3 5 7
- 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 3 9 3 2 4 10 2
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 8 4 3 2 4 6 6
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 8 3 5 11 3 5 9 3
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 7 5 3 5 5 7 3 6 12
- 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1
3 6 10 2 3 6 8 4 3 6 6 6 3
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *(
2 5 9 5 2 5 7 7 2 5 5 9
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 11 2 5 13 2 4 10 4
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1*n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 8 6 2 4 6 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 10 2 4 2 12
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 11 3 2 3 2 9 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 7 2 3 2 5 9
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 11 2 2 3 12 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 10 4 2 2 3 8 6
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 6 8 2 2 3 4 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 4 11 3
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 9 5 2 4 7 7
+ 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 9 2 5 14 2 5 12 2
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 10 4 2 5 8 6 2 5 6 8 2
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 3 5 8 5 3 5 6 7 3 5 4 9
*u2 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 2 11 3 5 13 3 4 9 4
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 10 3 4 12
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 3 2 10 3 3 3 2 8 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 7 3 3 2 4 9
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 11 3 2 3 11 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 9 4 3 2 3 7 6
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 5 8 3 2 3 3 10
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 12 3 4 10 3
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 8 5 3 4 6 7
- 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 4 9 3 5 13 3 5 11 2
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 9 4 3 5 7 6 3 5 5 8 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
3 6 6 6 3 6 4 8 3 6 2 10
*u2*v1*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 12 3 5 7 5 3 5 5 7
- 8*a33 *m1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 144*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 9 3 5 11
+ 144*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 8 4 3 4 2 6 6
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 8 3 4 2 2 10
- 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 9 3 3 3 3 7 5
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 480*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 7 3 3 3 3 9
+ 480*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 10 2 3 2 4 8 4
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 6 6 3 2 4 4 8
- 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 11 3 5 9 3
+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 144*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 7 5 3 5 5 7 3 6 12
+ 144*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1
3 6 10 2 3 6 8 4 3 6 6 6
- 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) +
2 2 5 8 6 2 5 6 8 2 5 4 10
u1 *u2*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 12 2 5 14 2 4 9 5
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 7 2 4 5 9
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 11 2 4 13
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 10 4 2 3 2 8 6
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 6 8 2 3 2 4 10
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 12 2 2 3 11 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 9 5 2 2 3 7 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 9 2 2 3 3 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 12 2 2 4 10 4
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 8 6 2 4 6 8
+ 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 4 10 2 5 13
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 11 3 2 5 9 5 2 5 7 7
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 5 9 2 3 6 7 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u3*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 7 3 6 3 9 3 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2
3 5 8 4 3 5 6 6
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9 3 5 12
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1
3 5 10 2 3 5 8 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 6 3 5 4 8 3 6 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 9 3 3 6 7 5 3 6 5 7 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 5 8 5 2 5 6 7 2 5 4 9
*u3*(2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 5 13
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1 *n2 *n3
2 4 9 4 2 4 7 6
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 5 8 2 4 3 10
- 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 12 2 3 2 10 3
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 8 5 2 3 2 6 7
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 4 9 2 3 2 2 11
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 11 2 2 2 3 9 4
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 7 6 2 2 3 5 8
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 3 10 2 4 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 3 2 4 8 5
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 4 9
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 13 2 5 11 2 2 5 9 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n3 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 6 2 5 5 8 2 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u1 *v1 *(
3 7 4 7 3 7 2 9 3 7 11
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n2
3 6 5 6 3 6 3 8
+ 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 112*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 6 5
+ 56*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 7 3 5 2 2 9
- 336*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 7 4 3 4 3 5 6
+ 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 560*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 3 8 3 3 4 8 3
+ 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 5 3 3 4 4 7
- 560*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 9 2 3 2 5 7 4
+ 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 336*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 5 6 3 6 10
+ 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 8 3 3 6 6 5 3 7 11
- 112*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1
3 7 9 2 3 7 7 4 2
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v1*(
2 6 8 5 2 6 4 9 2 6 2 11
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 13 2 5 9 4 2 5 7 6
+ 6*a33 *m1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
- 84*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 12 2 4 2 10 3
- 38*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 8 5 2 4 2 6 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 9 2 4 2 2 11
+ 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 11 2 2 3 3 9 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 6 2 3 3 5 8
- 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 400*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 10 2 2 4 12
- 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 10 3 2 2 4 8 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 7 2 2 4 4 9
+ 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 13 2 5 11 2 2 5 9 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 132*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8 2 6 12
- 136*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 46*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 10 3 2 6 8 5 2 6 6 7 2
+ 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 3 7 4 7 3 7 2 9 3 7 11
*v2 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n2
3 6 5 6 3 6 3 8
+ 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 6 5
+ 28*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 7 3 5 2 2 9
- 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 7 4 3 4 3 5 6
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 3 8 3 3 4 8 3
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 5 3 3 4 4 7
- 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 9 2 3 2 5 7 4
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 5 6 3 6 10
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 8 3 3 6 6 5 3 7 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1
3 7 9 2 3 7 7 4 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*(
2 6 7 6 2 6 5 8 2 6 3 10
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 12 2 5 8 5 2 5 6 7
- 8*a33 *m1 *n1*n2 + 46*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 136*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 4 9 2 5 2 11 2 5 13
+ 132*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2
2 4 2 9 4 2 4 2 7 6
- 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 8 2 4 2 3 10
- 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 12 2 3 3 10 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 8 5 2 3 3 6 7
+ 400*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 9 2 3 3 2 11
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 11 2 2 2 4 9 4
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 6 2 2 4 5 8
- 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 10 2 5 12
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 38*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
+ 104*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 84*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9 2 6 13
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1
2 6 11 2 2 6 9 4 2 6 5 8 2
- 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 3 7 6 5 3 7 4 7 3 7 2 9
*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 11 3 6 7 4 3 6 5 6
+ 2*a33 *m1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 3 8 3 6 10
- 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 5 2 8 3 3 5 2 6 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 7 3 5 2 2 9
+ 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 11 3 4 3 9 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 7 4 3 4 3 5 6
- 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 3 8 3 4 3 10
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 4 10 3 3 4 8 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 5 3 3 4 4 7
+ 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 9 3 2 5 11
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 5 9 2 3 2 5 7 4
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 5 6 3 2 5 3 8
- 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 10 3 6 8 3
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 5 3 6 4 7 3 7 11
+ 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1
3 7 9 2 3 7 7 4 3 7 5 6 2
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 6 7 5 2 6 5 7
*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 3 9 2 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 5 8 4 2 5 6 6
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 4 8 2 5 2 10
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 12 2 4 2 9 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 7 5 2 4 2 5 7
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 3 9 2 4 2 11
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 3 10 2 2 3 3 8 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 4 8 2 3 3 2 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 11 2 2 4 9 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 7 5 2 2 4 5 7
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 3 9 2 5 12
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 5 10 2 2 5 8 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 6 2 5 4 8
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 11 2 6 9 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 7 5 2 6 5 7 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u1 *(
5 10 5 5 8 7 5 6 9
a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *n1 *n2
5 4 11 5 2 13 4 11 4
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 9 6 4 7 8 4 5 10
- 15*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 14 3 2 12 3 3 2 10 5
+ a33*m1 *m2*n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 8 7 3 2 4 11
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 13 2 3 13 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 11 4 2 3 7 8
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 10 2 3 3 12 4 14
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1*m2 *n1 *n2
4 10 5 4 8 7 4 6 9
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 15*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 11 5 13 2 5 11 4
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 9 6 5 7 8 5 5 10 2
+ 6*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u2 *(
2 5 9 5 2 5 7 7 2 5 5 9
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 11 2 5 13 2 4 10 4
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1*n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 8 6 2 4 6 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 10 2 4 2 12
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 11 3 2 3 2 9 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 7 2 3 2 5 9
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 11 2 2 3 12 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 10 4 2 2 3 8 6
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 6 8 2 2 3 4 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 4 11 3
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 9 5 2 4 7 7
+ 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 9 2 5 14 2 5 12 2
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 10 4 2 5 8 6 2 5 6 8
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2
3 6 6 6 3 6 4 8 3 6 2 10
*u3*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 12 3 5 7 5 3 5 5 7
- 4*a33 *m1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 9 3 5 11
+ 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 8 4 3 4 2 6 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 8 3 4 2 2 10
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 9 3 3 3 3 7 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 7 3 3 3 3 9
+ 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 10 2 3 2 4 8 4
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 6 6 3 2 4 4 8
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 11 3 5 9 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 7 5 3 5 5 7 3 6 12
+ 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1
3 6 10 2 3 6 8 4 3 6 6 6
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) +
2 6 7 6 2 6 5 8 2 6 3 10
u1*u2*v1*(8*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 12 2 5 8 5
+ 8*a33 *m1 *n1*n2 - 46*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9
- 136*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 132*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 11 2 5 13
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2
2 4 2 9 4 2 4 2 7 6
+ 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 8 2 4 2 3 10
+ 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 12 2 3 3 10 3
- 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 8 5 2 3 3 6 7
- 400*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 9 2 3 3 2 11
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 11 2 2 2 4 9 4
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 6 2 2 4 5 8
+ 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 10 2 5 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 38*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
- 104*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 13 2 6 11 2 2 6 9 4
+ 6*a33 *m2 *n1 + 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 5 8 5 9 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*( - 2*a33*m1 *n1 *n2
5 7 8 5 5 10 5 3 12
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2
5 14 4 10 5 4 8 7
- 2*a33*m1 *n1*n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 9 4 4 11 4 2 13
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 11 4 3 2 9 6
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 8 3 2 5 10
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 12 2 3 12 3
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 5 2 3 8 7
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 9 2 3 4 11
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 4 4 9 6
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 8 4 5 10 5 14
- 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 10 5 5 8 7
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2
5 6 9 3 7 4 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v1*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 2 9 3 7 11 3 6 5 6
- 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 3 8 3 6 10
+ 112*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 5 2 6 5 3 5 2 4 7
- 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 336*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 9 3 4 3 7 4
- 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 5 6 3 4 3 3 8
+ 560*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 3 3 3 4 6 5
- 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 560*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 4 7 3 2 5 9 2
- 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 7 4 3 2 5 5 6
+ 336*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 10 3 6 8 3
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 112*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 5 3 7 11 3 7 9 2
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 + 16*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 7 4 3 7 5 6
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v2*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 3 8 3 7 10 3 6 6 5
+ 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1*n2 - 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 7 3 6 2 9 3 6 11
- 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 7 4 3 5 2 5 6
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 3 8 3 5 2 10
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
- 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 9 2 3 3 4 7 4
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 5 6 3 3 4 3 8
- 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7
+ 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 11 3 6 9 2 3 6 7 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 - 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 5 6 3 7 10 3 7 8 3
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 2 6 6 6
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v2*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 4 8 2 6 2 10 2 6 12
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 11
+ 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 4 2 8 4 2 4 2 6 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 4 8 2 4 2 2 10
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 9 3 2 3 3 7 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 5 7 2 3 3 3 9
+ 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 10 2 2 2 4 8 4
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 6 6 2 2 4 4 8
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 + 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
+ 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 12 2 6 10 2 2 6 8 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 6 6 2 6 8 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u1*u3*v3*(4*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 6 7 2 6 4 9 2 6 2 11
+ 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 13 2 5 9 4 2 5 7 6
+ 4*a33 *m1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
- 120*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 12 2 4 2 10 3
- 20*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 8 5 2 4 2 6 7
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 9 2 4 2 2 11
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 11 2 2 3 3 9 4
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 6 2 3 3 5 8
- 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 10 2 2 4 12
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 10 3 2 2 4 8 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 7 2 2 4 4 9 2 5 13
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1
2 5 11 2 2 5 9 4
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*(
5 9 5 5 7 7 5 5 9
- 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 11 5 13
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1*n2 *n3
4 10 4 4 8 6
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 6 8 4 4 10
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 12 3 2 11 3
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 9 5 3 2 7 7
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 9 3 2 3 11
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 12 2 2 3 10 4
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 8 6 2 3 6 8
+ 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 10 4 13
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
4 11 3 4 9 5
- 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 7 7 4 5 9 5 14
- 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n3
5 12 2 5 10 4 5 8 6
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 8 2 2 7 5 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u1*v1 *(8*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 3 9 2 7 11 2 6 6 6
+ 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1*n2 - 52*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 4 8 2 6 2 10 2 6 12
- 100*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
+ 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 264*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
+ 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 8 4 2 4 3 6 6
- 220*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 380*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 4 8 2 4 3 2 10
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 3 2 3 4 7 5
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 7 2 3 4 3 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 10 2 2 2 5 8 4
- 108*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 156*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 6 2 2 5 4 8
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 11 2 6 9 3
+ 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 7 5 2 6 5 7 2 7 12
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1
2 7 10 2 2 7 8 4 2 7 6 6
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1
2 7 6 6 2 7 4 8 2 7 2 10
*v2*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 12 2 6 7 5 2 6 5 7
- 4*a33 *m1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
+ 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 8 4 2 5 2 6 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 4 8 2 5 2 2 10
- 156*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 108*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 3 2 4 3 7 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5 7 2 4 3 3 9
+ 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 2 3 4 8 4
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 6 6 2 3 4 4 8
- 380*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 220*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
+ 264*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 12 2 6 10 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 - 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 8 4 2 6 6 6 2 7 11
- 100*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 52*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 9 3 2 7 7 5 6 9 5
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*(2*a33*m1 *n1 *n2
6 5 9 6 3 11 6 13
- 12*a33*m1 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1*n2
5 10 4 5 8 6 5 6 8
- 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 76*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 4 10 5 2 12 5 14
+ 92*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n2
4 2 11 3 4 2 9 5
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 7 4 2 5 9
- 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 220*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 3 11 4 2 13
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 3 12 2 3 3 10 4
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 6 3 3 6 8
+ 280*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 2 12
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 13 2 4 11 3
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 5 2 4 7 7
- 220*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 9 2 4 3 11 5 14
- 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1
5 12 2 5 10 4 5 8 6
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 92*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 76*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 8 5 4 10 6 13
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2
6 11 3 6 9 5 6 5 9 2
- 16*a33*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *
2 7 5 7 2 7 3 9 2 7 11
(8*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1*n2
2 6 6 6 2 6 4 8
- 52*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 6 12 2 5 2 7 5
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2 + 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 5 7 2 5 2 3 9
+ 264*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 11 2 4 3 8 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 220*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 4 8
- 380*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 2 10 2 3 4 9 3
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 7 5 2 3 4 5 7
+ 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 3 9 2 2 5 10 2
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 108*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 8 4 2 2 5 6 6
- 156*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 4 8 2 6 11 2 6 9 3
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 7 5 2 6 5 7 2 7 12
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1
2 7 10 2 2 7 8 4 2 7 6 6
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2
2 3 8 4 6 3 8 2 8 3 8 10
*v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n2
3 7 5 5 3 7 3 7
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 7 9 3 6 2 6 4
+ 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 4 6 3 6 2 2 8
- 124*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 10 3 5 3 7 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 5 5 3 5 3 3 7
+ 184*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 9 3 4 4 8 2
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 6 4 3 4 4 4 6
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 2 8 3 3 5 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 7 3 3 3 5 5 5
+ 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 184*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 3 7 3 2 6 10
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 6 8 2 3 2 6 6 4
- 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 124*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 4 6 3 7 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 7 3 3 7 5 5 3 8 10
+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1
3 8 8 2 3 8 6 4
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2*v3*(
2 7 5 6 2 7 3 8 2 7 10
8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 6 6 5 2 6 4 7
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 2 9 2 6 11
- 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2*n2 *n3
2 5 2 7 4 2 5 2 5 6
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 3 8 2 5 2 10
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 4 3 8 3 2 4 3 6 5
- 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 4 7 2 4 3 2 9
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 9 2 2 3 4 7 4
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 5 6 2 3 4 3 8
- 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 10 2 2 5 8 3
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 6 5 2 2 5 4 7
+ 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 11 2 6 9 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n3 - 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 7 4 2 6 5 6
- 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 7 10 2 7 8 3 2 7 6 5
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 16*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3)
2 2 7 7 5 2 7 5 7 2 7 3 9
+ u1*v3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 11 2 6 8 4
- 2*a33 *m1 *n1*n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8
+ 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 2 10 2 5 2 9 3
+ 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 7 5 2 5 2 5 7
- 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 3 10 2 2 4 3 8 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 4 8
+ 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 2 10 2 3 4 11
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 3 2 3 4 7 5
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 7 2 3 4 3 9
- 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 12 2 2 5 10 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 8 4 2 2 5 6 6
+ 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 4 8 2 6 11
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 9 3 2 6 7 5
- 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 5 7 2 7 12 2 7 10 2
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 8 4 2 7 6 6
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v3*(
6 8 5 6 6 7 6 4 9
4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 2 11 5 9 4
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 6 5 5 8
- 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 3 10 5 12
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
4 2 10 3 4 2 8 5
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 6 7 4 2 4 9
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 2 11 3 3 11 2
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 9 4 3 3 5 8
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 3 10 2 4 12
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 3 2 4 8 5
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 4 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 13 5 11 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 9 4 5 7 6
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 5 8 6 12
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2*n3
6 10 3 6 8 5 6 6 7
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3)
5 11 5 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
+ u1*( - 2*m1 *n1 *n2 - 8*m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2
+ 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 + 6*m1 *n1 *n2 *n3
5 3 13 5 3 11 2 5 13 2
- 2*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 + m1 *n1*n2 *n3
4 12 4 4 10 6 4 10 4 2
+ 9*m1 *m2*n1 *n2 + 35*m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 8 8 4 8 6 2 4 6 10
+ 50*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2
4 6 8 2 4 4 12 4 4 10 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 14 4 2 12 2 3 2 13 3
- m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 11 5 3 2 11 3 2 3 2 9 7
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 5 2 3 2 7 9 3 2 7 7 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 5 9 2 3 2 3 13
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 11 2 2 3 14 2 2 3 12 4
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 14*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 12 2 2 2 3 10 6
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 2 2 3 8 8
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 6 2 2 3 6 10
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 8 2 2 3 4 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 4 15 4 13 3
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2 - 20*m1*m2 *n1 *n2
4 13 2 4 11 5 4 11 3 2
+ 5*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 9 5 2 4 7 9 4 7 7 2
+ 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 5 11 4 5 9 2 5 16 5 14 2
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 + 3*m2 *n1 *n2
5 14 2 5 12 4 5 12 2 2 5 10 6
- m2 *n1 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
5 10 4 2 5 8 8 5 8 6 2
- 6*m2 *n1 *n2 *n3 - 3*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 10 5 6 8 2 4 3 5 8 5
- m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 *n3 ) + u2 *( - a33 *m1 *n1 *n2
3 5 6 7 3 5 4 9 3 5 2 11
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 13 3 4 9 4 3 4 7 6
- a33 *m1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 5 8 3 4 3 10
+ 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 12 3 3 2 10 3
+ 5*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 8 5 3 3 2 6 7
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 4 9 3 3 2 2 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 11 2 3 2 3 9 4
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 7 6 3 2 3 5 8
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 3 10 3 4 12
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 10 3 3 4 8 5
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 6 7 3 4 4 9 3 5 13
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1
3 5 11 2 3 5 9 4 3 5 7 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 5 8 3 3 6 6 6 3 6 4 8
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v1*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 2 10 3 6 12 3 5 7 5
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 5 7 3 5 3 9
+ 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 11 3 4 2 8 4
+ 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 6 3 4 2 4 8
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 10 3 3 3 9 3
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 5 3 3 3 5 7
+ 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 3 9 3 2 4 10 2
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 8 4 3 2 4 6 6
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 8 3 5 11
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 9 3 3 5 7 5
+ 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 7 3 6 12 3 6 10 2
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 - 12*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 8 4 3 6 6 6 3 2 5 8 6
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 6 8 2 5 4 10 2 5 2 12
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 14 2 4 9 5 2 4 7 7
+ 2*a33 *m1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 5 9 2 4 3 11
- 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 13 2 3 2 10 4
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 6 2 3 2 6 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 10 2 3 2 2 12
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 11 3 2 2 3 9 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 7 2 2 3 5 9
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 11 2 4 12 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 10 4 2 4 8 6
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 6 8 2 4 4 10 2 5 13
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 11 3 2 5 9 5 2 5 7 7
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 5 9 2 3 6 7 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *u3*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 7 3 6 3 9 3 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1*n2
3 5 8 4 3 5 6 6
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 8 3 5 2 10 3 5 12
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2
3 4 2 9 3 3 4 2 7 5
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 7 3 4 2 3 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 3 3 3 10 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 4 3 3 3 4 8
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 10 3 2 4 11
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 9 3 3 2 4 7 5
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 7 3 2 4 3 9 3 5 12
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1
3 5 10 2 3 5 8 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 6 3 5 4 8 3 6 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 9 3 3 6 7 5 3 6 5 7 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 5 8 5 2 5 6 7 2 5 4 9
*u3*(2*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 5 2 11 2 5 13
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m1 *n2 *n3
2 4 9 4 2 4 7 6
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 5 8 2 4 3 10
- 60*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 4 12 2 3 2 10 3
- 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 8 5 2 3 2 6 7
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 2 4 9 2 3 2 2 11
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 11 2 2 2 3 9 4
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 7 6 2 2 3 5 8
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 3 3 10 2 4 12
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 3 2 4 8 5
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 4 6 7 2 4 4 9
+ 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 13 2 5 11 2 2 5 9 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n3 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 6 2 5 5 8 2 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2 *v1 *(
3 7 4 7 3 7 2 9 3 7 11
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n2
3 6 5 6 3 6 3 8
+ 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 6 5
+ 28*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 7 3 5 2 2 9
- 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 7 4 3 4 3 5 6
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 3 8 3 3 4 8 3
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 5 3 3 4 4 7
- 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 9 2 3 2 5 7 4
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 168*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 5 6 3 6 10
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 8 3 3 6 6 5 3 7 11
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1
3 7 9 2 3 7 7 4 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v1*(
2 6 8 5 2 6 4 9 2 6 2 11
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 13 2 5 9 4 2 5 7 6
+ 6*a33 *m1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
- 84*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 12 2 4 2 10 3
- 38*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 8 5 2 4 2 6 7
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 9 2 4 2 2 11
+ 280*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 11 2 2 3 3 9 4
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 6 2 3 3 5 8
- 360*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 400*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 10 2 2 4 12
- 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 10 3 2 2 4 8 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 7 2 2 4 4 9
+ 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 13 2 5 11 2 2 5 9 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 132*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 7 6 2 5 5 8 2 6 12
- 136*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 46*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 10 3 2 6 8 5 2 6 6 7 2
+ 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 3 7 6 5 3 7 4 7 3 7 2 9
*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 11 3 6 7 4 3 6 5 6
+ 2*a33 *m1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 3 8 3 6 10
- 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 5 2 8 3 3 5 2 6 5
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 7 3 5 2 2 9
+ 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 11 3 4 3 9 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 7 4 3 4 3 5 6
- 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 3 8 3 4 3 10
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 4 10 3 3 4 8 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 6 5 3 3 4 4 7
+ 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 9 3 2 5 11
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 5 9 2 3 2 5 7 4
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 5 6 3 2 5 3 8
- 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 10 3 6 8 3
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 5 3 6 4 7 3 7 11
+ 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1
3 7 9 2 3 7 7 4 3 7 5 6 2
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 6 7 5 2 6 5 7
*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 3 9 2 6 11
- 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3
2 5 8 4 2 5 6 6
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 4 8 2 5 2 10
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 12 2 4 2 9 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 7 5 2 4 2 5 7
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 3 9 2 4 2 11
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 3 10 2 2 3 3 8 4
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 4 8 2 3 3 2 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 11 2 2 4 9 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 7 5 2 2 4 5 7
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 3 9 2 5 12
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 5 10 2 2 5 8 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 6 6 2 5 4 8
- 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 11 2 6 9 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 7 5 2 6 5 7 2
+ 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2 *(
5 10 5 5 8 7 5 6 9
2*a33*m1 *n1 *n2 + 7*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2
5 4 11 5 2 13 5 15
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n2
4 11 4 4 9 6 4 7 8
- 9*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 30*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 3 12 4 14 3 2 12 3
+ 15*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1*n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 5 3 2 8 7
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 9 3 2 4 11
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 13 2 3 13 2
- 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 11 4 2 3 9 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 8 2 3 5 10
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 12 4 14 4 12 3
+ 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 15*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 8 7 4 6 9 4 4 11
- 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 9*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 15 5 13 2 5 11 4
- a33*m2 *n1 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 9 6 5 7 8 5 5 10
+ 8*a33*m2 *n1 *n2 + 7*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*u3*v1
3 7 5 6 3 7 3 8 3 7 10
*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1*n2
3 6 6 5 3 6 4 7
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 2 9 3 6 11
+ 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n2
3 5 2 7 4 3 5 2 5 6
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 3 8 3 5 2 10
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 3 8 3 3 4 3 6 5
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 4 7 3 4 3 2 9
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 9 2 3 3 4 7 4
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 5 6 3 3 4 3 8
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 10 3 2 5 8 3
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 5 3 2 5 4 7
- 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 11 3 6 9 2 3 6 7 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 5 6 3 7 10 3 7 8 3
+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 6 5 2 6 6 6
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3*v1*(4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 4 8 2 6 2 10 2 6 12
+ 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 3 9 2 5 11
- 72*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 *n3
2 4 2 8 4 2 4 2 6 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 4 8 2 4 2 2 10
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 9 3 2 3 3 7 5
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 5 7 2 3 3 3 9
- 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 10 2 2 2 4 8 4
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 4 6 6 2 2 4 4 8
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3 - 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
- 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 12 2 6 10 2 2 6 8 4
+ 4*a33 *m2 *n1 *n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 6 6 2 6 7 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2*u3*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 5 8 2 6 3 10 2 6 12
+ 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1*n2
2 5 8 5 2 5 6 7
- 42*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 4 9 2 5 2 11 2 5 13
- 108*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n2
2 4 2 9 4 2 4 2 7 6
+ 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 8 2 4 2 12
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 3 10 3 2 3 3 8 5
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 240*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 7 2 3 3 4 9
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 2 11 2 2 4 11 2
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 9 4 2 2 4 5 8
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 10 2 5 12
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9 2 6 13
+ 72*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1
2 6 9 4 2 6 7 6 2 6 5 8
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3
5 8 6 5 6 8 5 4 10
*( - 2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
5 2 12 5 14 4 9 5
- 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 7 7 4 5 9
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 3 11 4 13
+ 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 10*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
3 2 10 4 3 2 8 6
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 6 8 3 2 4 10
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 12 2 3 11 3
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 9 5 2 3 7 7
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 9 2 3 3 11
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 12 2 4 10 4
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 8 6 4 6 8
- 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 10 5 13 5 11 3
- 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2*n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
5 9 5 5 7 7 5 5 9
+ 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) +
2 2 7 6 6 2 7 4 8 2 7 2 10
u2*v1 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 12 2 6 7 5 2 6 5 7
+ 4*a33 *m1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 5 2 8 4 2 5 2 6 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 4 8 2 5 2 2 10
+ 156*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 108*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 3 2 4 3 7 5
+ 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5 7 2 4 3 3 9
- 320*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 10 2 2 3 4 8 4
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 6 6 2 3 4 4 8
+ 380*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 220*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 11 2 2 5 9 3
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 7 5 2 2 5 5 7
- 264*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 12 2 6 10 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 8 4 2 6 6 6
+ 100*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 52*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 11 2 7 9 3 2 7 7 5
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) +
2 3 8 4 6 3 8 2 8 3 8 10
u2*v1*v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n2
3 7 5 5 3 7 3 7
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 7 9 3 6 2 6 4
- 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 4 6 3 6 2 2 8
+ 124*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 10 3 5 3 7 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 5 5 3 5 3 3 7
- 184*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 3 9 3 4 4 8 2
- 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 6 4 3 4 4 4 6
+ 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 2 8 3 3 5 9
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 7 3 3 3 5 5 5
- 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 184*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 3 7 3 2 6 10
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 6 8 2 3 2 6 6 4
+ 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 124*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 4 6 3 7 9
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 7 7 3 3 7 5 5
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 8 10 3 8 8 2 3 8 6 4
+ 4*a33 *m2 *n1 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 7 5 6 2 7 3 8
*v1*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 16*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 7 10 2 6 6 5
- 8*a33 *m1 *n1*n2 *n3 + 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 4 7 2 6 2 9
+ 88*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 11 2 5 2 7 4
- 8*a33 *m1 *m2*n2 *n3 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 5 6 2 5 2 3 8
- 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 2 10 2 4 3 8 3
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 6 5 2 4 3 4 7
+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 2 9 2 3 4 9 2
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 7 4 2 3 4 5 6
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 3 8 2 2 5 10
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 2 5 8 3 2 2 5 6 5
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 192*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 4 7 2 6 11
- 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 6 9 2 2 6 7 4
+ 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 88*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 5 6 2 7 10
+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m2 *n1 *n2*n3
2 7 8 3 2 7 6 5
- 16*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u2*v1*(
6 8 6 6 6 8 6 4 10
6*a33*m1 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2
6 14 5 9 5 5 7 7
- 2*a33*m1 *n2 - 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 5 9 5 3 11 5 13
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1*n2
4 2 10 4 4 2 8 6
+ 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 6 8 4 2 4 10
+ 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 12 3 3 11 3
- 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 9 5 3 3 5 9
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 11 2 4 12 2
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 10 4 2 4 8 6
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 6 8 2 4 4 10
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 13 5 11 3 5 9 5
- 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 7 5 5 9 6 14
+ 80*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1
6 10 4 6 8 6 6 6 8 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 - 16*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*v3 *
2 7 6 6 2 7 4 8 2 7 2 10
( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 12 2 6 7 5 2 6 5 7
- 2*a33 *m1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 3 9 2 6 11 2 5 2 8 4
+ 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 6 2 5 2 4 8
- 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 2 10 2 5 2 12 2 4 3 9 3
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 7 5 2 4 3 5 7
+ 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 3 9 2 4 3 11
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 4 10 2 2 3 4 8 4
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 6 6 2 3 4 4 8
- 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 2 10 2 2 5 11
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 9 3 2 2 5 7 5
+ 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 5 7 2 2 5 3 9
+ 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 10 2 2 6 8 4 2 6 6 6
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 4 8 2 7 11 2 7 9 3
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 7 5 2 7 5 7 6 7 6
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v3*(4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 8 6 3 10 6 12
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3
5 8 5 5 6 7
- 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 9 5 2 11
- 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 13 4 2 9 4
+ 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 6 4 2 5 8
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 10 4 2 12
- 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 10 3 3 3 8 5
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 9 3 3 2 11
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 11 2 2 4 9 4
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 7 6 2 4 5 8
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 10 5 12
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
5 10 3 5 8 5
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 11 2 6 9 4 6 7 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 8 5 10 6 5 8 8
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u2*( - 2*m1 *n1 *n2 - 8*m1 *n1 *n2
5 8 6 2 5 6 10 5 6 8 2 5 4 12
+ m1 *n1 *n2 *n3 - 12*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2
5 4 10 2 5 2 14 5 2 12 2 5 14 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 + m1 *n2 *n3
4 11 5 4 9 7 4 9 5 2
+ 9*m1 *m2*n1 *n2 + 35*m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 7 9 4 7 7 2 4 5 11
+ 50*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2
4 5 9 2 4 3 13 4 3 11 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 15 4 13 2 3 2 12 4
- m1 *m2*n1*n2 - 5*m1 *m2*n1*n2 *n3 - 16*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 6 3 2 10 4 2 3 2 8 8
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 8 6 2 3 2 6 10 3 2 6 8 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 4 10 2 3 2 2 14 3 2 2 12 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 13 3 2 3 11 5 2 3 11 3 2
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 9 7 2 3 9 5 2 2 3 7 9
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 7 2 2 3 5 11 2 3 5 9 2
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 13 2 3 3 11 2 4 14 2
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2
4 12 4 4 12 2 2 4 10 6
- 20*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2
4 10 4 2 4 8 6 2 4 6 10
+ 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2
4 6 8 2 4 4 12 4 4 10 2
+ 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 15 5 13 3 5 13 2 5 11 5
+ m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2*n3 + 2*m2 *n1 *n2
5 11 3 2 5 9 7 5 9 5 2 5 7 9
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 - 3*m2 *n1 *n2
5 7 7 2 5 5 11 5 5 9 2 2 2
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 *n3 ) + u3 *v3 *(
3 7 6 5 3 7 4 7 3 7 2 9
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 7 4 3 6 5 6 3 6 3 8
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 10 3 5 2 8 3
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 6 5 3 5 2 4 7
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 9 3 5 2 11 3 4 3 9 2
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 5 6 3 4 3 3 8
- 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 10 3 3 4 10
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 8 3 3 3 4 6 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 9 3 2 5 11 3 2 5 9 2
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 7 4 3 2 5 5 6
- 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 3 8 3 6 10 3 6 8 3
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 5 3 6 4 7 3 7 9 2
- 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 7 4 3 7 5 6 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v3*(
2 6 7 5 2 6 5 7 2 6 3 9
4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 6 11 2 5 8 4
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 6 6 2 5 4 8
- 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 5 2 10 2 5 12
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3
2 4 2 9 3 2 4 2 7 5
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 2 5 7 2 4 2 3 9
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
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+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n3 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
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+ 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
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+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3
2 6 9 3 2 6 7 5 2 6 5 7
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 7 7 5 2 7 5 7
) + u3*v1*v3*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 3 9 2 7 11 2 6 8 4
+ 20*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8
- 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 140*a33 *m1 *m2*n1 *n2
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- 68*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 164*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 396*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 3 9 2 5 2 11
+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 52*a33 *m1 *m2 *n1*n2
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+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 6 2 4 3 4 8
- 580*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 9 3 2 3 4 7 5
+ 300*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 460*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 7 2 3 4 3 9
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 12 2 2 5 10 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 164*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 8 4 2 2 5 6 6
- 180*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 148*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 4 8 2 6 11
+ 160*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 9 3 2 6 7 5
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 92*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 5 7 2 7 12 2 7 10 2
- 68*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 8 4 2 7 6 6
+ 20*a33 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*(
6 8 5 6 6 7 6 2 11
2*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
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- 2*a33*m1 *n2 *n3 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
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+ 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
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+ 14*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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3 3 5 8 3 3 3 10
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 12 2 4 10 3
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 8 5 2 4 6 7
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 140*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 9 5 13
- 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n3
5 11 2 5 9 4
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
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- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 6 7 2 7 6 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u3*v2*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 7 4 8 2 7 2 10 2 6 7 5
- 16*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 5 7 2 6 3 9
+ 76*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 11 2 5 2 8 4
- 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 6 2 5 2 4 8
- 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 2 10 2 5 2 12
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2
2 4 3 9 3 2 4 3 7 5
+ 120*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5 7 2 4 3 3 9
- 140*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 200*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1
2 6 10 2 2 6 8 4
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 6 6 2 6 4 8 2 7 11
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 7 9 3 2 7 7 5 2 7 5 7
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*(
6 7 6 6 5 8 6 3 10
4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 12 5 8 5
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 7 5 4 9
- 64*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 11 5 13
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+ 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 14*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
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+ 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33*m2 *n1 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
6 7 6 6 5 8 3
- 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + u3*v3 *(
3 8 5 5 3 8 3 7 3 8 9
4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1*n2
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- 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2
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+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 2 9 3 5 3 8 2
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 4 9 3 3 5 10 3 3 5 8 2
- 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
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3 8 7 3 3 8 5 5 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v3 *(
2 7 6 5 2 7 4 7
- 10*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 22*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
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- 14*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33 *m1 *n2 *n3 + 50*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 6 5 6 2 6 3 8
+ 94*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 38*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
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+ 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
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+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
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- 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 10 2 3 4 10
+ 50*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 3 4 8 3 2 3 4 6 5
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 4 4 7 2 3 4 2 9
- 70*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 11 2 2 5 9 2
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 - 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 7 4 2 2 5 5 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 142*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 5 3 8 2 6 10
+ 100*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*n3
2 6 8 3 2 6 6 5
- 38*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 94*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 6 4 7 2 7 11 2 7 9 2
- 50*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*a33 *m2 *n1 *n3 + 14*a33 *m2 *n1 *n2 *n3
2 7 7 4 2 7 5 6
+ 22*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + u3*v3*(
6 9 5 6 7 7 6 7 5 2
4*a33*m1 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 7 2 6 3 11 6 3 9 2
+ 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 13 6 11 2 5 10 4
- 4*a33*m1 *n1*n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 8 6 5 8 4 2
- 26*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 6 8 5 6 6 2
+ 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 56*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 4 10 5 4 8 2
+ 60*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 12 5 2 10 2 5 14
+ 22*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *m2*n2
5 12 2 4 2 11 3
+ 4*a33*m1 *m2*n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 9 5 4 2 9 3 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 7 4 2 7 5 2
- 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 5 7 2
- 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 3 11 4 2 3 9 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 13 4 2 11 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 2 3 3 8 6
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 4 2 3 3 6 8
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 10 3 3 4 8 2
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 2 12 3 3 2 10 2
- 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 11 3
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 4 9 5
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 3 2 2 4 7 7
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 5 2 2 4 5 9
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 5 7 2 2 4 3 11
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 9 2 5 14 5 12 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2 *n1 + 22*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 12 2 5 10 4
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n3 + 60*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 5 8 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 28*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 8 4 2 5 6 8
+ 48*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 26*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 6 2 5 4 10
+ 56*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 4 8 2 6 13 6 11 3
+ 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
6 11 2 6 9 3 2 6 7 7
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2
6 7 5 2 6 5 9 6 5 7 2
- 12*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) +
5 10 5 5 8 7 5 8 5 3
u3*( - 2*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 *n3 + m1 *n1 *n2 *n3
5 6 9 5 6 7 3 5 4 11
- 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *n1 *n2 *n3
5 4 9 3 5 2 13 5 2 11 3
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3
5 13 3 4 11 4 4 9 6
+ m1 *n2 *n3 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 35*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 9 4 3 4 7 8 4 7 6 3
- 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 50*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 5 10 4 5 8 3 4 3 12
+ 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 3 10 3 4 14 4 12 3
- 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - m1 *m2*n1*n2 *n3 - 5*m1 *m2*n1*n2 *n3
3 2 12 3 3 2 10 5
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 10 3 3 3 2 8 7
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 8 5 3 3 2 6 9
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 6 7 3 3 2 4 9 3
+ 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 2 2 13 3 2 2 11 3
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 13 2 2 3 11 4
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 50*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 11 2 3 2 3 9 6
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 9 4 3 2 3 7 8
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 7 6 3 2 3 5 10
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 8 3 2 3 3 12
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 3 10 3 4 14 4 12 3
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 12 3 4 10 5 4 10 3 3
+ 5*m1*m2 *n1 *n2*n3 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 8 5 3 4 6 9 4 6 7 3
+ 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3
4 4 11 4 4 9 3 5 15
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n3
5 13 2 5 13 3 5 11 4
+ 3*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3
5 11 2 3 5 9 6 5 9 4 3
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 *n3 - 6*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 3 5 5 10
- 3*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3 - m2 *n1 *n2 *n3
5 5 8 3 7 7 6 7 5 8
- m2 *n1 *n2 *n3 ) + v1*v2*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2
7 3 10 7 12 6 8 5
+ 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1*n2 + 22*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 6 7 6 4 9 6 2 11
+ 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 28*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 13 5 2 9 4 5 2 7 6
+ 2*a33*m1 *m2*n2 - 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 5 8 5 2 3 10
+ 144*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 12 4 3 10 3
- 14*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 8 5 4 3 6 7
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 260*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 4 9 4 3 2 11
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 11 2 3 4 9 4
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 7 6 3 4 5 8
+ 260*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 10 2 5 12
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 10 3 2 5 8 5
- 76*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 144*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 6 7 2 5 4 9 6 13
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1
6 11 2 6 9 4 6 7 6
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 5 8 7 12 7 10 3
- 22*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
7 8 5 7 6 7 2 2 8 6 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 8 4 7 2 8 2 9 2 8 11
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n2
2 7 7 4 2 7 5 6 2 7 3 8
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 7 10 2 6 2 8 3
+ 14*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 6 5 2 6 2 4 7
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 58*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 2 9 2 6 2 11 2 5 3 9 2
- 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 7 4 2 5 3 5 6
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 3 8 2 5 3 10
+ 78*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 4 10 2 4 4 8 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 6 5 2 4 4 4 7
- 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 2 9 2 3 5 11 2 3 5 9 2
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 7 4 2 3 5 5 6
+ 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 122*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 3 8 2 2 6 10
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 8 3 2 2 6 6 5
- 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 4 7 2 7 11 2 7 9 2
- 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 + 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 7 4 2 7 5 6 2 8 10
+ 42*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 8 8 3 2 8 6 5
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1*v3*(
7 7 5 7 5 7 7 3 9
- 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 11 6 8 4
+ 4*a33*m1 *n1*n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 6 6 6 4 8
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 2 10 6 12
- 24*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 4*a33*m1 *m2*n2 *n3
5 2 9 3 5 2 7 5
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 5 7 5 2 3 9
+ 132*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 11 4 3 10 2
- 28*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 8 4 4 3 6 6
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 2 10 3 4 11
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 4 9 3 3 4 7 5
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 140*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 5 7 3 4 3 9
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 12 2 5 10 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3 - 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 8 4 2 5 6 6
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 136*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 4 8 6 11
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
6 9 3 6 7 5
- 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 76*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 5 7 7 10 2
- 44*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 8 4 7 6 6 6 10 5
+ 16*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + v1*(2*m1 *n1 *n2
6 8 7 6 8 5 2 6 6 7 2 6 4 11
+ 4*m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *n1 *n2
6 4 9 2 6 2 13 6 2 11 2 6 13 2
+ 6*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 + m1 *n2 *n3
5 11 4 5 9 6 5 9 4 2
- 9*m1 *m2*n1 *n2 - 13*m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
+ 14*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 30*m1 *m2*n1 *n2
5 5 8 2 5 3 12 5 3 10 2
- 30*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 11*m1 *m2*n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 14 5 12 2 4 2 12 3
- m1 *m2*n1*n2 - 5*m1 *m2*n1*n2 *n3 + 16*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 10 5 4 2 10 3 2 4 2 8 7
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 8 5 2 4 2 6 9 4 2 6 7 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 80*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 4 11 4 2 4 9 2 4 2 2 13
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 11 2 3 3 13 2 3 3 11 4
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 11 2 2 3 3 9 6 3 3 9 4 2
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 7 8 3 3 7 6 2 3 3 5 10
+ 100*m1 *m2 *n1 *n2 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 5 8 2 3 3 3 12 3 3 3 10 2
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 14*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 14 2 4 12 3 2 4 12 2
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 5*m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 4 10 5 2 4 10 3 2 2 4 8 7
- 80*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 8 5 2 2 4 6 9 2 4 6 7 2
+ 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 11 2 4 4 9 2 5 15
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - m1*m2 *n1
5 13 2 5 13 2 5 11 4
+ 11*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1 *n3 + 30*m1*m2 *n1 *n2
5 11 2 2 5 9 6 5 9 4 2
- 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 14*m1*m2 *n1 *n2 - 6*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 7 8 5 7 6 2 5 5 10
- 13*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 9*m1*m2 *n1 *n2
5 5 8 2 6 14 6 12 3 6 8 7
- m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2
6 6 9 2 7 8 5 7 6 7
+ 2*m2 *n1 *n2 ) + v2 *(a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2
7 4 9 7 2 11 7 13
- 10*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n2
6 9 4 6 7 6 6 5 8
- 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 28*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 58*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 3 10 6 12
+ 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 13*a33*m1 *m2*n1*n2
5 2 10 3 5 2 8 5
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 81*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 6 7 5 2 4 9
- 136*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 2 11 5 2 13 4 3 11 2
+ 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 9 4 4 3 7 6
+ 125*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 5 8 4 3 3 10
- 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 12 3 4 12
+ 5*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 5*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 10 3 3 4 8 5
- 110*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 6 7 3 4 4 9
+ 160*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 125*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 11 2 5 13 2 5 11 2
- 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n1 + 54*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 9 4 2 5 7 6
+ 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 136*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 5 8 2 5 3 10
- 81*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
6 12 6 10 3 6 8 5
- 13*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 58*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 6 7 6 4 9 7 13
+ 28*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1
7 11 2 7 9 4 7 7 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 10*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
7 5 8 2 2 8 5 6 2 8 3 8
+ a33*m2 *n1 *n2 ) + v2*v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 8 10 2 7 6 5 2 7 4 7
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 - 22*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 42*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 7 2 9 2 7 11 2 6 2 7 4
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n2 + 50*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 5 6 2 6 2 3 8
+ 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 6 2 10 2 5 3 8 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 6 5 2 5 3 4 7
- 122*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 62*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 2 9 2 5 3 11 2 4 4 9 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 7 4 2 4 4 5 6
+ 110*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 3 8 2 4 4 10
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 5 10 2 3 5 8 3
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 78*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 6 5 2 3 5 4 7
- 94*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 2 9 2 2 6 11 2 2 6 9 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 42*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 7 4 2 2 6 5 6
+ 58*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 3 8 2 7 10
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 7 8 3 2 7 6 5 2 7 4 7
- 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 8 11 2 8 9 2 2 8 7 4
+ 2*a33 *m2 *n1 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 8 5 6 7 6 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v2*v3*( - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 4 8 7 2 10
- 16*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3
6 7 5 6 5 7
+ 44*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 76*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 3 9 6 11
+ 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 12*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
5 2 8 4 5 2 6 6
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 136*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 4 8 5 2 2 10
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 56*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
5 2 12 4 3 9 3
- 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3 + 120*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 7 5 4 3 5 7
+ 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 140*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 3 9 4 3 11
- 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 4 10 2 3 4 6 6
- 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 200*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 4 8 3 4 2 10
+ 80*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 11 2 5 9 3
+ 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 44*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 7 5 2 5 5 7
- 132*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 9 6 12
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n3
6 10 2 6 8 4
+ 24*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 40*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 6 6 6 4 8
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
7 11 7 9 3 7 7 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2*n3 - 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 5 7 6 9 6 6 7 8
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3) + v2*(4*m1 *n1 *n2 + 12*m1 *n1 *n2
6 5 10 6 3 12 5 10 5
+ 12*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 - 20*m1 *m2*n1 *n2
5 8 7 5 8 5 2 5 6 9
- 56*m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 48*m1 *m2*n1 *n2
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2*n1 *n2 + 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 2 13 5 2 11 2 5 13 2
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + m1 *m2*n2 *n3
4 2 11 4 4 2 9 6 4 2 9 4 2
+ 41*m1 *m2 *n1 *n2 + 105*m1 *m2 *n1 *n2 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 7 8 4 2 7 6 2 4 2 5 10
+ 70*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 5 8 2 4 2 3 12 4 2 3 10 2
- 30*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 15*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 14 4 2 12 2 3 3 12 3
+ m1 *m2 *n1*n2 - 5*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 44*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 10 5 3 3 10 3 2 3 3 8 7
- 100*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 8 5 2 3 3 6 9 3 3 6 7 2
+ 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 + 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 4 11 3 3 4 9 2 3 3 2 13
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 11 2 2 4 13 2 2 4 11 4
+ 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 26*m1 *m2 *n1 *n2 + 50*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 11 2 2 2 4 9 4 2 2 4 7 8
- 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 7 6 2 2 4 5 10 2 4 5 8 2
- 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 12 2 4 3 10 2 5 14
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1*m2 *n1 *n2
5 12 3 5 12 2 5 10 5
- 12*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2*n3 + 8*m1*m2 *n1 *n2
5 10 3 2 5 8 7 5 8 5 2
+ 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 + 30*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 6 7 2 5 4 11 5 4 9 2
+ 20*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 15 6 13 2 6 13 2 6 11 4
+ m2 *n1 + m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n3 - 2*m2 *n1 *n2
6 11 2 2 6 9 6 6 9 4 2 6 7 8
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2 - 6*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2
6 7 6 2 6 5 10 6 5 8 2 4
- 4*m2 *n1 *n2 *n3 + m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 *n3 ) + v3 *(
3 9 4 5 3 9 2 7 3 9 9
- a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n2
3 8 5 4 3 8 3 6 3 8 8
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 7 2 6 3 3 7 2 4 5
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 7 2 2 7 3 7 2 9 3 6 3 7 2
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 3 5 4 3 6 3 3 6
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 6 3 8 3 5 4 8
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 4 6 3 3 5 4 4 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 4 2 7 3 5 4 9 3 4 5 9
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1
3 4 5 7 2 3 4 5 5 4
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 46*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 5 3 6 3 4 5 8
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 6 8 3 3 6 6 3
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 6 4 5 3 3 6 2 7 3 2 7 9
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 7 7 2 3 2 7 5 4
+ 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 3 6 3 8 8 3 8 6 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 8 4 5 3 9 9 3 9 7 2
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 9 5 4 3 2 8 5 5 2 8 3 7
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 *n3
2 8 9 2 7 6 4
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 4 6 2 7 2 8
- 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *n3
2 7 10 2 6 2 7 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 5 5 2 6 2 3 7
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 6 2 9 2 5 3 8 2
- 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 6 4 2 5 3 4 6
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 5 3 2 8 2 5 3 10
+ 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *n3
2 4 4 9 2 4 4 7 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3 + 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 4 3 7 2 4 4 9
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *n3
2 3 5 10 2 3 5 8 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n3 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 6 4 2 3 5 4 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 3 5 2 8 2 2 6 9
+ 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*n3
2 2 6 7 3 2 2 6 5 5
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 2 6 3 7 2 7 10
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n3
2 7 8 2 2 7 6 4
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3
2 7 4 6 2 8 9
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*n3
2 8 7 3 2 8 5 5 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *n3) + v3 *(
7 8 5 7 6 7 7 6 5 2
- a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3
7 4 9 7 4 7 2 7 2 11
- 8*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 *n3 - 2*a33*m1 *n1 *n2
7 2 9 2 7 13 6 9 4
- 4*a33*m1 *n1 *n2 *n3 + a33*m1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
6 7 6 6 7 4 2
+ 30*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 5 8 6 5 6 2
+ 38*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 3 10 6 3 8 2
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 *n3
6 12 6 10 2
- 10*a33*m1 *m2*n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1*n2 *n3
5 2 10 3 5 2 8 5
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 8 3 2 5 2 6 7
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 78*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 6 5 2 5 2 4 9
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 4 7 2 5 2 2 11
+ 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2
5 2 2 9 2 5 2 11 2
+ 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 4*a33*m1 *m2 *n2 *n3
4 3 11 2 4 3 9 4
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 85*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 9 2 2 4 3 7 6
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 3 5 8 4 3 5 6 2
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 3 10 4 3 3 8 2
- 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 3 12 4 3 10 2 3 4 12
- a33*m1 *m2 *n1*n2 + 20*a33*m1 *m2 *n1*n2 *n3 - a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 10 3 3 4 10 2
- 70*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2*n3
3 4 8 5 3 4 8 3 2
- 60*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 6 7 3 4 6 5 2
+ 90*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 100*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 4 4 9 3 4 2 11
+ 85*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 9 2 2 5 11 2
- 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 11 2 2 5 9 4
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n3 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 9 2 2 2 5 7 6
- 32*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 78*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 7 4 2 2 5 5 8
- 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 66*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 5 6 2 2 5 3 10
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 5 3 8 2 6 12
+ 40*a33*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
6 10 3 6 10 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2*n3
6 8 5 6 8 3 2
+ 38*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 6 7 6 6 5 2
+ 30*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3
6 4 9 6 4 7 2 7 13
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + a33*m2 *n1
7 11 2 7 9 4 7 9 2 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3
7 7 6 7 7 4 2 7 5 8
- 6*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 *n3 - a33*m2 *n1 *n2
7 5 6 2 6 9 5 6 7 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 *n3 ) + v3*(4*m1 *n1 *n2 *n3 + 12*m1 *n1 *n2 *n3
6 5 9 6 3 11 5 10 4
+ 12*m1 *n1 *n2 *n3 + 4*m1 *n1 *n2 *n3 - 18*m1 *m2*n1 *n2 *n3
5 8 6 5 6 8 5 2 12
- 48*m1 *m2*n1 *n2 *n3 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *n3 + 6*m1 *m2*n1 *n2 *n3
4 2 11 3 4 2 9 5 4 2 7 7
+ 32*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 70*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
4 2 5 9 4 2 3 11 4 2 13
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m1 *m2 *n1*n2 *n3
3 3 12 2 3 3 10 4 3 3 8 6
- 28*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 40*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
3 3 6 8 3 3 4 10 3 3 2 12
+ 80*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 13 2 4 9 5 2 4 7 7
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2*n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 60*m1 *m2 *n1 *n2 *n3
2 4 3 11 5 14 5 12 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m1*m2 *n1 *n3 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 10 4 5 8 6 5 6 8
+ 28*m1*m2 *n1 *n2 *n3 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *n3
5 4 10 6 13 6 11 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *n3 - 2*m2 *n1 *n2*n3 - 4*m2 *n1 *n2 *n3
6 7 7 6 5 9
+ 4*m2 *n1 *n2 *n3 + 2*m2 *n1 *n2 *n3)
Stop of a subroutine.
Number of garbage collections exceeds max_gc_fac.
The factorization crashed!
which the program can not factorize further.
{HAM,FI} = {16,
- m1*n2 + m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
n1 - i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
a33,
a33,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
2
u1 *u3
2 2 2 3 2 3 2 2
- a33 *m1*n1 *n2 - a33 *m1*n2 + a33 *m2*n1 + a33 *m2*n1*n2
*---------------------------------------------------------------- +
2
2 2 3 3
u1 *( - a33*m1*n1 *n2*n3 - a33*m1*n2 *n3 + a33*m2*n1 *n3
2
+ a33*m2*n1*n2 *n3)/4
2 2 2 2 2 2 2
+ u1*u3*v2*(a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1*n2 + a33 *m2 *n1 ) + u1
3 3 4
*u3*(3*a33*m1*n1 *n2 + 3*a33*m1*n1*n2 - 2*a33*m2*n1
2 2 4
- a33*m2*n1 *n2 + a33*m2*n2 )/4
2 2 2 2
a33*m1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2*n1*n2*n3 + a33*m2 *n1 *n3
+ u1*v2*-------------------------------------------------------- +
2
2 2 2 3 3
u1*v3*(a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n2 - a33*m1*m2*n1
2 2 2
+ 3*a33*m1*m2*n1*n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2)/4
3 3 4 4
2*m1*n1 *n2*n3 + 2*m1*n1*n2 *n3 - m2*n1 *n3 + m2*n2 *n3
+ u1*--------------------------------------------------------- +
8
2 2 2 3 2 3 2 2
2 a33 *m1*n1 *n2 + a33 *m1*n2 - a33 *m2*n1 - a33 *m2*n1*n2
u2 *u3*-------------------------------------------------------------
2
2 2 3 3
+ u2 *(a33*m1*n1 *n2*n3 + a33*m1*n2 *n3 - a33*m2*n1 *n3
2
- a33*m2*n1*n2 *n3)/4
2 2 2 2 2 2 2
+ u2*u3*v1*(a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1*n2 + a33 *m2 *n1 ) + u2
2 2 4 3
*u3*( - 3*a33*m1*n1 *n2 - 3*a33*m1*n2 + 3*a33*m2*n1 *n2
3
+ 3*a33*m2*n1*n2 )/4
2 2 2 2
a33*m1 *n2 *n3 - 2*a33*m1*m2*n1*n2*n3 + a33*m2 *n1 *n3
+ u2*v1*-------------------------------------------------------- +
2
u2*v3*
2 3 2 3 2 2
- a33*m1*m2*n1 *n2 - a33*m1*m2*n2 + a33*m2 *n1 + a33*m2 *n1*n2
--------------------------------------------------------------------
4
2 2 4 3 3
- m1*n1 *n2 *n3 - m1*n2 *n3 + m2*n1 *n2*n3 + m2*n1*n2 *n3
+ u2*------------------------------------------------------------
4
2 3 2 2 2
- a33*m1 *n2 + 2*a33*m1*m2*n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2
+ u3*v1*------------------------------------------------------ + u3
2
2 2 2 3
*v2*( - 2*a33*m1 *n1*n2 + 3*a33*m1*m2*n1 *n2 - a33*m1*m2*n2
2 3 2 2
- a33*m2 *n1 + a33*m2 *n1*n2 )/2 + u3
4 5 5 3 2 4
- 2*m1*n1 *n2 + 2*m1*n2 + m2*n1 - 2*m2*n1 *n2 - 3*m2*n1*n2
*-----------------------------------------------------------------
8
2 2 2 3 2
- a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1
+ v1*v3*------------------------------------------------------ + v2
2
2 2 2 3 2 3
*( - 2*m1 *n1*n2 *n3 + 3*m1*m2*n1 *n2*n3 - m1*m2*n2 *n3 - m2 *n1 *n3
2 2 2 3 2 3
+ m2 *n1*n2 *n3)/4 + v3*( - 2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1*n2
4 2 2 4 2 3
+ m1*m2*n1 - 4*m1*m2*n1 *n2 + 3*m1*m2*n2 - 4*m2 *n1*n2 )/8}
And again in machine readable form:
HAM=u1*n1 + u2*n2 + u3**2*a33 + u3*n3 + v1*m1 + v2*m2$
FI=u1**4*( - a33**3*m1**5*n1**9*n2**4 - 4*a33**3*m1**5*n1**7*n2**6 - 6*a33**3*m1
**5*n1**5*n2**8 - 4*a33**3*m1**5*n1**3*n2**10 - a33**3*m1**5*n1*n2**12 + 4*a33**
3*m1**4*m2*n1**10*n2**3 + 15*a33**3*m1**4*m2*n1**8*n2**5 + 20*a33**3*m1**4*m2*n1
**6*n2**7 + 10*a33**3*m1**4*m2*n1**4*n2**9 - a33**3*m1**4*m2*n2**13 - 6*a33**3*
m1**3*m2**2*n1**11*n2**2 - 20*a33**3*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4 - 20*a33**3*m1**3*
m2**2*n1**7*n2**6 + 10*a33**3*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10 + 4*a33**3*m1**3*m2**2*n1
*n2**12 + 4*a33**3*m1**2*m2**3*n1**12*n2 + 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3 -
20*a33**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7 - 20*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9 - 6*a33**3
*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11 - a33**3*m1*m2**4*n1**13 + 10*a33**3*m1*m2**4*n1**9*n2
**4 + 20*a33**3*m1*m2**4*n1**7*n2**6 + 15*a33**3*m1*m2**4*n1**5*n2**8 + 4*a33**3
*m1*m2**4*n1**3*n2**10 - a33**3*m2**5*n1**12*n2 - 4*a33**3*m2**5*n1**10*n2**3 -
6*a33**3*m2**5*n1**8*n2**5 - 4*a33**3*m2**5*n1**6*n2**7 - a33**3*m2**5*n1**4*n2
**9) + u1**3*v2*(4*a33**3*m1**6*n1**7*n2**5 + 12*a33**3*m1**6*n1**5*n2**7 + 12*
a33**3*m1**6*n1**3*n2**9 + 4*a33**3*m1**6*n1*n2**11 - 20*a33**3*m1**5*m2*n1**8*
n2**4 - 56*a33**3*m1**5*m2*n1**6*n2**6 - 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**8 - 8*a33
**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10 + 4*a33**3*m1**5*m2*n2**12 + 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1
**9*n2**3 + 100*a33**3*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5 + 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**5*n2
**7 - 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9 - 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**11 - 40*
a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4 + 80*a33**3*
m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 + 40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 + 20*a33**3*m1**2*
m2**4*n1**11*n2 + 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3 - 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**
7*n2**5 - 100*a33**3*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7 - 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9
- 4*a33**3*m1*m2**5*n1**12 + 8*a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 + 48*a33**3*m1*m2**
5*n1**8*n2**4 + 56*a33**3*m1*m2**5*n1**6*n2**6 + 20*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**8
- 4*a33**3*m2**6*n1**11*n2 - 12*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 - 12*a33**3*m2**6*n1**7
*n2**5 - 4*a33**3*m2**6*n1**5*n2**7) + u1**3*(2*a33**2*m1**5*n1**10*n2**4 + 8*
a33**2*m1**5*n1**8*n2**6 + 12*a33**2*m1**5*n1**6*n2**8 + 8*a33**2*m1**5*n1**4*n2
**10 + 2*a33**2*m1**5*n1**2*n2**12 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**11*n2**3 - 30*a33**2*
m1**4*m2*n1**9*n2**5 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2**7 - 20*a33**2*m1**4*m2*n1**5
*n2**9 + 2*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**13 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2 + 40*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6 - 20*a33**2*
m1**3*m2**2*n1**4*n2**10 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12 - 8*a33**2*m1**2*m2
**3*n1**13*n2 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7
*n2**7 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11
+ 2*a33**2*m1*m2**4*n1**14 - 20*a33**2*m1*m2**4*n1**10*n2**4 - 40*a33**2*m1*m2**
4*n1**8*n2**6 - 30*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**8 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**10
+ 2*a33**2*m2**5*n1**13*n2 + 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**3 + 12*a33**2*m2**5*n1**9
*n2**5 + 8*a33**2*m2**5*n1**7*n2**7 + 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**9) + u1**2*u2**2*
( - 2*a33**3*m1**5*n1**9*n2**4 - 8*a33**3*m1**5*n1**7*n2**6 - 12*a33**3*m1**5*n1
**5*n2**8 - 8*a33**3*m1**5*n1**3*n2**10 - 2*a33**3*m1**5*n1*n2**12 + 8*a33**3*m1
**4*m2*n1**10*n2**3 + 30*a33**3*m1**4*m2*n1**8*n2**5 + 40*a33**3*m1**4*m2*n1**6*
n2**7 + 20*a33**3*m1**4*m2*n1**4*n2**9 - 2*a33**3*m1**4*m2*n2**13 - 12*a33**3*m1
**3*m2**2*n1**11*n2**2 - 40*a33**3*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4 - 40*a33**3*m1**3*m2
**2*n1**7*n2**6 + 20*a33**3*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10 + 8*a33**3*m1**3*m2**2*n1*
n2**12 + 8*a33**3*m1**2*m2**3*n1**12*n2 + 20*a33**3*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3 -
40*a33**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7 - 40*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9 - 12*a33**
3*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11 - 2*a33**3*m1*m2**4*n1**13 + 20*a33**3*m1*m2**4*n1**9
*n2**4 + 40*a33**3*m1*m2**4*n1**7*n2**6 + 30*a33**3*m1*m2**4*n1**5*n2**8 + 8*a33
**3*m1*m2**4*n1**3*n2**10 - 2*a33**3*m2**5*n1**12*n2 - 8*a33**3*m2**5*n1**10*n2
**3 - 12*a33**3*m2**5*n1**8*n2**5 - 8*a33**3*m2**5*n1**6*n2**7 - 2*a33**3*m2**5*
n1**4*n2**9) + u1**2*u2*v1*( - 8*a33**3*m1**6*n1**7*n2**5 - 24*a33**3*m1**6*n1**
5*n2**7 - 24*a33**3*m1**6*n1**3*n2**9 - 8*a33**3*m1**6*n1*n2**11 + 40*a33**3*m1
**5*m2*n1**8*n2**4 + 112*a33**3*m1**5*m2*n1**6*n2**6 + 96*a33**3*m1**5*m2*n1**4*
n2**8 + 16*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10 - 8*a33**3*m1**5*m2*n2**12 - 80*a33**3*
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m2**2*n1**5*n2**7 + 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9 + 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1
*n2**11 + 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2 + 160*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**
4 - 160*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 - 40
*a33**3*m1**2*m2**4*n1**11*n2 - 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3 + 120*a33**3*
m1**2*m2**4*n1**7*n2**5 + 200*a33**3*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7 + 80*a33**3*m1**2*
m2**4*n1**3*n2**9 + 8*a33**3*m1*m2**5*n1**12 - 16*a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 -
96*a33**3*m1*m2**5*n1**8*n2**4 - 112*a33**3*m1*m2**5*n1**6*n2**6 - 40*a33**3*m1
*m2**5*n1**4*n2**8 + 8*a33**3*m2**6*n1**11*n2 + 24*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 + 24
*a33**3*m2**6*n1**7*n2**5 + 8*a33**3*m2**6*n1**5*n2**7) + u1**2*u2*(2*a33**2*m1
**5*n1**9*n2**5 + 8*a33**2*m1**5*n1**7*n2**7 + 12*a33**2*m1**5*n1**5*n2**9 + 8*
a33**2*m1**5*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m1**5*n1*n2**13 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**10*
n2**4 - 30*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**6 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2**8 - 20*a33
**2*m1**4*m2*n1**4*n2**10 + 2*a33**2*m1**4*m2*n2**14 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1
**11*n2**3 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2
**7 - 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**13 - 8*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4 + 40*a33**2
*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10 + 12*a33**2*m1**2*
m2**3*n1**2*n2**12 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**13*n2 - 20*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2**
5 - 40*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**7 - 30*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**9 - 8*a33**2*
m1*m2**4*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m2**5*n1**12*n2**2 + 8*a33**2*m2**5*n1**10*n2**
4 + 12*a33**2*m2**5*n1**8*n2**6 + 8*a33**2*m2**5*n1**6*n2**8 + 2*a33**2*m2**5*n1
**4*n2**10) + u1**2*u3*v3*( - 4*a33**3*m1**6*n1**8*n2**4 - 12*a33**3*m1**6*n1**6
*n2**6 - 12*a33**3*m1**6*n1**4*n2**8 - 4*a33**3*m1**6*n1**2*n2**10 + 16*a33**3*
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*n2**7 - 8*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**9 - 8*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**11 - 24*a33**3
*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4 + 20*a33**3*m1**4*
m2**2*n1**6*n2**6 + 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1
**2*n2**10 - 4*a33**3*m1**4*m2**2*n2**12 + 16*a33**3*m1**3*m2**3*n1**11*n2 - 80*
a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7 + 16*a33**3*
m1**3*m2**3*n1*n2**11 - 4*a33**3*m1**2*m2**4*n1**12 + 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**
10*n2**2 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4 + 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6
- 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8 - 24*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10 - 8*
a33**3*m1*m2**5*n1**11*n2 - 8*a33**3*m1*m2**5*n1**9*n2**3 + 24*a33**3*m1*m2**5*
n1**7*n2**5 + 40*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**7 + 16*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**9 -
4*a33**3*m2**6*n1**10*n2**2 - 12*a33**3*m2**6*n1**8*n2**4 - 12*a33**3*m2**6*n1**
6*n2**6 - 4*a33**3*m2**6*n1**4*n2**8) + u1**2*u3*(2*a33**2*m1**5*n1**9*n2**4*n3
+ 8*a33**2*m1**5*n1**7*n2**6*n3 + 12*a33**2*m1**5*n1**5*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1**
5*n1**3*n2**10*n3 + 2*a33**2*m1**5*n1*n2**12*n3 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**10*n2**3
*n3 - 30*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3 - 20
*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3 + 2*a33**2*m1**4*m2*n2**13*n3 + 12*a33**2*m1**3*
m2**2*n1**11*n2**2*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3 + 40*a33**2*m1**3*
m2**2*n1**7*n2**6*n3 - 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3 - 8*a33**2*m1**3*m2
**2*n1*n2**12*n3 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1
**10*n2**3*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1
**4*n2**9*n3 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**13*
n3 - 20*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3 - 40*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3 - 30*
a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3 + 2*a33**2*m2
**5*n1**12*n2*n3 + 8*a33**2*m2**5*n1**10*n2**3*n3 + 12*a33**2*m2**5*n1**8*n2**5*
n3 + 8*a33**2*m2**5*n1**6*n2**7*n3 + 2*a33**2*m2**5*n1**4*n2**9*n3) + u1**2*v1**
2*( - 8*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 - 16*a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**7*
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*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 - 8*a33**3*m1**6*m2*n2**11 - 120*a33**3*m1**5*m2**2
*n1**7*n2**4 - 192*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 - 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*
n2**8 + 48*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 + 160*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 +
200*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5 - 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 - 120*a33
**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 - 120*a33**3*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2 - 80*a33**3*m1
**3*m2**4*n1**7*n2**4 + 200*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6 + 160*a33**3*m1**3*m2
**4*n1**3*n2**8 + 48*a33**3*m1**2*m2**5*n1**10*n2 - 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*
n2**3 - 192*a33**3*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5 - 120*a33**3*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7
- 8*a33**3*m1*m2**6*n1**11 + 32*a33**3*m1*m2**6*n1**9*n2**2 + 88*a33**3*m1*m2**6
*n1**7*n2**4 + 48*a33**3*m1*m2**6*n1**5*n2**6 - 8*a33**3*m2**7*n1**10*n2 - 16*
a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 8*a33**3*m2**7*n1**6*n2**5) + u1**2*v1*( - 2*a33**2*
m1**6*n1**9*n2**4 + 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**8 + 16*a33**2*m1**6*n1**3*n2**10 +
6*a33**2*m1**6*n1*n2**12 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**10*n2**3 - 10*a33**2*m1**5*m2*
n1**8*n2**5 - 72*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**7 - 76*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**9 -
16*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**5*m2*n2**13 - 12*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**11*n2**2 + 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4 + 160*a33**2*m1**4*m2**2*n1
**7*n2**6 + 120*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2
**10 - 32*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**12 + 8*a33**2*m1**3*m2**3*n1**12*n2 - 60*a33
**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3 - 160*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5 - 40*a33**2*m1
**3*m2**3*n1**6*n2**7 + 120*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9 + 68*a33**2*m1**3*m2
**3*n1**2*n2**11 - 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**13 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2
**2 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 - 80*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6 -
170*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8 - 72*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10 - 10*a33
**2*m1*m2**5*n1**12*n2 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**3 + 84*a33**2*m1*m2**5*n1
**8*n2**5 + 104*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 + 38*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**9 - 8
*a33**2*m2**6*n1**11*n2**2 - 24*a33**2*m2**6*n1**9*n2**4 - 24*a33**2*m2**6*n1**7
*n2**6 - 8*a33**2*m2**6*n1**5*n2**8) + u1**2*v2**2*( - 4*a33**3*m1**7*n1**5*n2**
6 - 8*a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 - 4*a33**3*m1**7*n1*n2**10 + 24*a33**3*m1**6*m2*
n1**6*n2**5 + 44*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 + 16*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 -
4*a33**3*m1**6*m2*n2**11 - 60*a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 - 96*a33**3*m1**5*
m2**2*n1**5*n2**6 - 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1
*n2**10 + 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 + 100*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5
- 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 - 60*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 - 60*
a33**3*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2 - 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 + 100*a33**3*
m1**3*m2**4*n1**5*n2**6 + 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**2*m2
**5*n1**10*n2 - 12*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 - 96*a33**3*m1**2*m2**5*n1**6*
n2**5 - 60*a33**3*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7 - 4*a33**3*m1*m2**6*n1**11 + 16*a33**3
*m1*m2**6*n1**9*n2**2 + 44*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**4 + 24*a33**3*m1*m2**6*n1**
5*n2**6 - 4*a33**3*m2**7*n1**10*n2 - 8*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 4*a33**3*m2**7
*n1**6*n2**5) + u1**2*v2*( - 8*a33**2*m1**6*n1**8*n2**5 - 24*a33**2*m1**6*n1**6*
n2**7 - 24*a33**2*m1**6*n1**4*n2**9 - 8*a33**2*m1**6*n1**2*n2**11 + 38*a33**2*m1
**5*m2*n1**9*n2**4 + 104*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**6 + 84*a33**2*m1**5*m2*n1**5*
n2**8 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**10 - 10*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**12 - 72*a33**
2*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3 - 170*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5 - 80*a33**2*m1**
4*m2**2*n1**6*n2**7 + 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9 + 40*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**2*n2**11 - 2*a33**2*m1**4*m2**2*n2**13 + 68*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2
+ 120*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6 - 160*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8 - 60*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10 + 8*a33**2*
m1**3*m2**3*n1*n2**12 - 32*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n2 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*
n1**10*n2**3 + 120*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 + 160*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6
*n2**7 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9 - 12*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11
+ 6*a33**2*m1*m2**5*n1**13 - 16*a33**2*m1*m2**5*n1**11*n2**2 - 76*a33**2*m1*m2**
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+ 8*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**10 + 6*a33**2*m2**6*n1**12*n2 + 16*a33**2*m2**6*n1
**10*n2**3 + 12*a33**2*m2**6*n1**8*n2**5 - 2*a33**2*m2**6*n1**4*n2**9) + u1**2*
v3**2*(2*a33**3*m1**7*n1**7*n2**4 + 6*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 + 6*a33**3*m1**7*
n1**3*n2**8 + 2*a33**3*m1**7*n1*n2**10 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1**8*n2**3 - 22*a33
**3*m1**6*m2*n1**6*n2**5 - 18*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 - 2*a33**3*m1**6*m2*n1
**2*n2**9 + 2*a33**3*m1**6*m2*n2**11 + 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2 + 30*
a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 + 18*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 - 6*a33**3*m1
**5*m2**2*n1**3*n2**8 - 6*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 - 8*a33**3*m1**4*m2**3*n1
**10*n2 - 20*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 - 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5
+ 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 + 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 + 2*a33
**3*m1**4*m2**3*n2**11 + 2*a33**3*m1**3*m2**4*n1**11 + 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1
**9*n2**2 + 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 - 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*n2**
6 - 20*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**3*m2**4*n1*n2**10 - 6*a33**
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n1**6*n2**5 + 2*a33**3*m2**7*n1**4*n2**7) + u1**2*v3*( - 4*a33**2*m1**6*n1**8*n2
**4*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**6*n2**6*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**8*n3 - 4*a33
**2*m1**6*n1**2*n2**10*n3 + 16*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3 + 40*a33**2*m1**5*
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- 4*a33**2*m1**4*m2**2*n2**12*n3 + 16*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3 - 80*a33**
2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3 + 16*a33**2*
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4*n1**10*n2**2*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4
*n1**6*n2**6*n3 - 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3 - 24*a33**2*m1**2*m2**4*
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*n3 + 24*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3 + 40*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3 + 16
*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m2**6*n1**10*n2**2*n3 - 12*a33**2*m2
**6*n1**8*n2**4*n3 - 12*a33**2*m2**6*n1**6*n2**6*n3 - 4*a33**2*m2**6*n1**4*n2**8
*n3) + u1**2*( - a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 2*a33*m1**5*n1**9*n2**6 - 2*a33*m1**5*
n1**9*n2**4*n3**2 + 2*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 8*
a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**8*n3**2 + 7*a33*m1**5*n1**3*n2**
12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**5*n1*n2**14 - 2*a33*m1**5*n1*n2
**12*n3**2 + 4*a33*m1**4*m2*n1**12*n2**3 + 6*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 8*a33*
m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 15*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1**4*m2*n1**
8*n2**5*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2
- 30*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**2 - 6*a33*m1**4
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**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1
**11*n2**2*n3**2 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2
**4*n3**2 + 80*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**
2 + 50*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 4*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12 + 20*a33*m1
**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**14 + 8*a33*m1**3*m2**2*
n1*n2**12*n3**2 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 +
8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 50*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1
**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 80*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 - 40*a33*m1**2*m2
**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**4
*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13
- 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - a33*m1*m2**4*n1**15 + 6*a33*m1*m2**4*
n1**13*n2**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 30*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 40*
a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 + 15*a33*m1*m2**4*
n1**7*n2**8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 6*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 +
30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 4*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**12 + 8*a33*m1*m2**4
*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*a33*m2**5*n1**14*n2 - 7*a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 2*a33*
m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 8*a33*m2**5*n1**10*n2**5 - 8*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**
2 - 2*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 + 2*a33*m2**5*n1**6
*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + a33*m2**5*n1**4*n2**11 - 2*a33*m2**5*n1
**4*n2**9*n3**2) + u1*u2**2*(2*a33**2*m1**5*n1**10*n2**4 + 8*a33**2*m1**5*n1**8*
n2**6 + 12*a33**2*m1**5*n1**6*n2**8 + 8*a33**2*m1**5*n1**4*n2**10 + 2*a33**2*m1
**5*n1**2*n2**12 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**11*n2**3 - 30*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2
**5 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2**7 - 20*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**9 + 2*a33**2
*m1**4*m2*n1*n2**13 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2 + 40*a33**2*m1**3*m2**2
*n1**10*n2**4 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6 - 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*
n2**10 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**13*n2 - 20
*a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7 + 40*a33**2
*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m1*m2**
4*n1**14 - 20*a33**2*m1*m2**4*n1**10*n2**4 - 40*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**6 - 30
*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**8 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**10 + 2*a33**2*m2**5*
n1**13*n2 + 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**3 + 12*a33**2*m2**5*n1**9*n2**5 + 8*a33**2
*m2**5*n1**7*n2**7 + 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**9) + u1*u2*u3*v3*( - 4*a33**3*m1**
6*n1**7*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*n1**5*n2**7 - 12*a33**3*m1**6*n1**3*n2**9 - 4*
a33**3*m1**6*n1*n2**11 + 20*a33**3*m1**5*m2*n1**8*n2**4 + 56*a33**3*m1**5*m2*n1
**6*n2**6 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**8 + 8*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10 - 4*
a33**3*m1**5*m2*n2**12 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3 - 100*a33**3*m1**4*m2
**2*n1**7*n2**5 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1**
3*n2**9 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**11 + 40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2 +
80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 - 40*a33
**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**11*n2 - 20*a33**3*m1**2
*m2**4*n1**9*n2**3 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5 + 100*a33**3*m1**2*m2**4*
n1**5*n2**7 + 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33**3*m1*m2**5*n1**12 - 8*
a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**8*n2**4 - 56*a33**3*m1*m2
**5*n1**6*n2**6 - 20*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**8 + 4*a33**3*m2**6*n1**11*n2 + 12
*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 + 12*a33**3*m2**6*n1**7*n2**5 + 4*a33**3*m2**6*n1**5*
n2**7) + u1*u2*v1*(8*a33**2*m1**6*n1**8*n2**5 + 24*a33**2*m1**6*n1**6*n2**7 + 24
*a33**2*m1**6*n1**4*n2**9 + 8*a33**2*m1**6*n1**2*n2**11 - 38*a33**2*m1**5*m2*n1
**9*n2**4 - 104*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**6 - 84*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**8 - 8
*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**10 + 10*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**12 + 72*a33**2*m1**4*
m2**2*n1**10*n2**3 + 170*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5 + 80*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**6*n2**7 - 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9 - 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2
**11 + 2*a33**2*m1**4*m2**2*n2**13 - 68*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2 - 120*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4 + 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6 + 160*a33**2*
m1**3*m2**3*n1**5*n2**8 + 60*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10 - 8*a33**2*m1**3*m2
**3*n1*n2**12 + 32*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n2 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**10*
n2**3 - 120*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 - 160*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7
- 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9 + 12*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11 - 6*a33
**2*m1*m2**5*n1**13 + 16*a33**2*m1*m2**5*n1**11*n2**2 + 76*a33**2*m1*m2**5*n1**9
*n2**4 + 72*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**6 + 10*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**8 - 8*a33
**2*m1*m2**5*n1**3*n2**10 - 6*a33**2*m2**6*n1**12*n2 - 16*a33**2*m2**6*n1**10*n2
**3 - 12*a33**2*m2**6*n1**8*n2**5 + 2*a33**2*m2**6*n1**4*n2**9) + u1*u2*( - 2*
a33*m1**5*n1**10*n2**5 - 8*a33*m1**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m1**5*n1**6*n2**9 - 8*
a33*m1**5*n1**4*n2**11 - 2*a33*m1**5*n1**2*n2**13 + 8*a33*m1**4*m2*n1**11*n2**4
+ 30*a33*m1**4*m2*n1**9*n2**6 + 40*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**8 + 20*a33*m1**4*m2*n1
**5*n2**10 - 2*a33*m1**4*m2*n1*n2**14 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**12*n2**3 - 40*a33
*m1**3*m2**2*n1**10*n2**5 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2**7 + 20*a33*m1**3*m2**2*
n1**4*n2**11 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**13 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**13*n2**2 +
20*a33*m1**2*m2**3*n1**11*n2**4 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**2
*m2**3*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**12 - 2*a33*m1*m2**4*n1**14*n2
+ 20*a33*m1*m2**4*n1**10*n2**5 + 40*a33*m1*m2**4*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1*m2**4*
n1**6*n2**9 + 8*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**11 - 2*a33*m2**5*n1**13*n2**2 - 8*a33*m2
**5*n1**11*n2**4 - 12*a33*m2**5*n1**9*n2**6 - 8*a33*m2**5*n1**7*n2**8 - 2*a33*m2
**5*n1**5*n2**10) + u1*u3*v1*v3*( - 8*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 - 16*a33**3*m1**7
*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**7*n1*n2**10 + 48*a33**3*m1**6*m2*n1**6*n2**5 + 88*
a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 + 32*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 - 8*a33**3*m1**6*m2
*n2**11 - 120*a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 - 192*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**
6 - 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 + 48*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 + 160*
a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 + 200*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5 - 80*a33**3*
m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 - 120*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 - 120*a33**3*m1**3*
m2**4*n1**9*n2**2 - 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 + 200*a33**3*m1**3*m2**4*
n1**5*n2**6 + 160*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 + 48*a33**3*m1**2*m2**5*n1**10*
n2 - 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 - 192*a33**3*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5 -
120*a33**3*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**11 + 32*a33**3*m1*m2
**6*n1**9*n2**2 + 88*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**4 + 48*a33**3*m1*m2**6*n1**5*n2**
6 - 8*a33**3*m2**7*n1**10*n2 - 16*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 8*a33**3*m2**7*n1**
6*n2**5) + u1*u3*v2*v3*(8*a33**3*m1**7*n1**6*n2**5 + 16*a33**3*m1**7*n1**4*n2**7
+ 8*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 - 40*a33**3*m1**6*m2*n1**7*n2**4 - 64*a33**3*m1**6
*m2*n1**5*n2**6 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 + 16*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**10 +
80*a33**3*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3 + 80*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5 - 72*a33
**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 - 64*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9 + 8*a33**3*m1**5
*m2**2*n2**11 - 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2 + 200*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5
*n2**6 + 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1*n2**10 +
40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**10*n2 - 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3 - 200*a33**3
*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 + 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9 - 8*a33**3*m1**2*m2
**5*n1**11 + 64*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 + 72*a33**3*m1**2*m2**5*n1**7*n2
**4 - 80*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 - 80*a33**3*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8 - 16
*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 + 8*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 + 64*a33**3*m1*m2**6*
n1**6*n2**5 + 40*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 - 16*
a33**3*m2**7*n1**7*n2**4 - 8*a33**3*m2**7*n1**5*n2**6) + u1*u3*v2*( - 4*a33**2*
m1**6*n1**7*n2**5*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**7*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**3*n2
**9*n3 - 4*a33**2*m1**6*n1*n2**11*n3 + 20*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3 + 56*
a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3 + 48*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1
**5*m2*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33**2*m1**5*m2*n2**12*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1
**9*n2**3*n3 - 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1
**5*n2**7*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1*
n2**11*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*
n2**4*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2
**10*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3
*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3 + 100*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*
n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n3 - 8*a33
**2*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3 - 48*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3 - 56*a33**2*m1*
m2**5*n1**6*n2**6*n3 - 20*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**11
*n2*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**3*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**7*n2**5*n3 + 4*a33
**2*m2**6*n1**5*n2**7*n3) + u1*u3*v3*(4*a33**2*m1**6*n1**9*n2**4 + 16*a33**2*m1
**6*n1**7*n2**6 + 24*a33**2*m1**6*n1**5*n2**8 + 16*a33**2*m1**6*n1**3*n2**10 + 4
*a33**2*m1**6*n1*n2**12 - 16*a33**2*m1**5*m2*n1**10*n2**3 - 60*a33**2*m1**5*m2*
n1**8*n2**5 - 80*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**7 - 40*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**9 +
4*a33**2*m1**5*m2*n2**13 + 24*a33**2*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2 + 80*a33**2*m1**4*
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**3*n2**10 - 16*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**12 - 16*a33**2*m1**3*m2**3*n1**12*n2 -
40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7 + 80*a33
**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9 + 24*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11 + 4*a33**2*m1**
2*m2**4*n1**13 - 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 - 80*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7
*n2**6 - 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8 - 16*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10
+ 4*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n2 + 16*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**3 + 24*a33**2*m1*
m2**5*n1**8*n2**5 + 16*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2
**9) + u1*u3*( - 2*a33*m1**5*n1**10*n2**4*n3 - 8*a33*m1**5*n1**8*n2**6*n3 - 12*
a33*m1**5*n1**6*n2**8*n3 - 8*a33*m1**5*n1**4*n2**10*n3 - 2*a33*m1**5*n1**2*n2**
12*n3 + 8*a33*m1**4*m2*n1**11*n2**3*n3 + 30*a33*m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3 + 40*a33
*m1**4*m2*n1**7*n2**7*n3 + 20*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3 - 2*a33*m1**4*m2*n1*n2
**13*n3 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2*n3 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*
n3 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3 + 8*
a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**13*n2*n3 + 20*a33*m1**2*
m2**3*n1**11*n2**3*n3 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3 - 40*a33*m1**2*m2**3*
n1**5*n2**9*n3 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11*n3 - 2*a33*m1*m2**4*n1**14*n3 +
20*a33*m1*m2**4*n1**10*n2**4*n3 + 40*a33*m1*m2**4*n1**8*n2**6*n3 + 30*a33*m1*m2
**4*n1**6*n2**8*n3 + 8*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**10*n3 - 2*a33*m2**5*n1**13*n2*n3 -
8*a33*m2**5*n1**11*n2**3*n3 - 12*a33*m2**5*n1**9*n2**5*n3 - 8*a33*m2**5*n1**7*
n2**7*n3 - 2*a33*m2**5*n1**5*n2**9*n3) + u1*v1**2*(8*a33**2*m1**7*n1**6*n2**6 +
16*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 + 8*a33**2*m1**7*n1**2*n2**10 - 44*a33**2*m1**6*m2*
n1**7*n2**5 - 76*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**7 - 20*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**9 +
12*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**11 + 100*a33**2*m1**5*m2**2*n1**8*n2**4 + 136*a33**2*
m1**5*m2**2*n1**6*n2**6 - 24*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**8 - 56*a33**2*m1**5*m2
**2*n1**2*n2**10 + 4*a33**2*m1**5*m2**2*n2**12 - 120*a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2
**3 - 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5 + 140*a33**2*m1**4*m2**3*n1**5*n2**7 +
100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9 - 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1*n2**11 + 80*a33**2
*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2 - 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**6 - 80*a33**2*m1**3
*m2**4*n1**4*n2**8 + 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10 - 28*a33**2*m1**2*m2**5*
n1**11*n2 + 44*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 + 132*a33**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2
**5 + 20*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 - 40*a33**2*m1**2*m2**5*n1**3*n2**9 + 4*
a33**2*m1*m2**6*n1**12 - 24*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2**2 - 40*a33**2*m1*m2**6*n1
**8*n2**4 + 8*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 + 20*a33**2*m1*m2**6*n1**4*n2**8 + 4*
a33**2*m2**7*n1**11*n2 + 4*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 - 4*a33**2*m2**7*n1**7*n2**5
- 4*a33**2*m2**7*n1**5*n2**7) + u1*v1*v2*(4*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 + 4*a33**2
*m1**7*n1**5*n2**7 - 4*a33**2*m1**7*n1**3*n2**9 - 4*a33**2*m1**7*n1*n2**11 - 20*
a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2**4 - 8*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**6 + 40*a33**2*m1**6*m2
*n1**4*n2**8 + 24*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2**10 - 4*a33**2*m1**6*m2*n2**12 + 40*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3 - 20*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 - 132*a33**2*
m1**5*m2**2*n1**5*n2**7 - 44*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 + 28*a33**2*m1**5*m2
**2*n1*n2**11 - 40*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2 + 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**8
*n2**4 + 200*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 - 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10
+ 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**11*n2 - 100*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 - 140*
a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5 + 100*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 + 120*a33**2
*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 - 4*a33**2*m1**2*m2**5*n1**12 + 56*a33**2*m1**2*m2**5*
n1**10*n2**2 + 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4 - 136*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*
n2**6 - 100*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8 - 12*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 + 20*
a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**3 + 76*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 + 44*a33**2*m1*m2**
6*n1**5*n2**7 - 8*a33**2*m2**7*n1**10*n2**2 - 16*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 - 8*
a33**2*m2**7*n1**6*n2**6) + u1*v1*(2*a33*m1**6*n1**10*n2**4 - 12*a33*m1**6*n1**6
*n2**8 - 16*a33*m1**6*n1**4*n2**10 - 6*a33*m1**6*n1**2*n2**12 - 8*a33*m1**5*m2*
n1**11*n2**3 + 8*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**5 + 64*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**7 + 64*a33
*m1**5*m2*n1**5*n2**9 + 8*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**11 - 8*a33*m1**5*m2*n1*n2**13 +
12*a33*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2 - 32*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4 - 130*a33*m1
**4*m2**2*n1**8*n2**6 - 80*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**
4*n2**10 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12 - 2*a33*m1**4*m2**2*n2**14 - 8*a33*m1
**3*m2**3*n1**13*n2 + 48*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3 + 120*a33*m1**3*m2**3*n1**
9*n2**5 - 120*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**9 - 48*a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11 + 8*
a33*m1**3*m2**3*n1*n2**13 + 2*a33*m1**2*m2**4*n1**14 - 32*a33*m1**2*m2**4*n1**12
*n2**2 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4 + 80*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6 + 130*
a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8 + 32*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10 - 12*a33*m1**2*m2
**4*n1**2*n2**12 + 8*a33*m1*m2**5*n1**13*n2 - 8*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**3 - 64*
a33*m1*m2**5*n1**9*n2**5 - 64*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**7 - 8*a33*m1*m2**5*n1**5*n2
**9 + 8*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**11 + 6*a33*m2**6*n1**12*n2**2 + 16*a33*m2**6*n1**
10*n2**4 + 12*a33*m2**6*n1**8*n2**6 - 2*a33*m2**6*n1**4*n2**10) + u1*v2**2*(8*
a33**2*m1**7*n1**6*n2**6 + 16*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 + 8*a33**2*m1**7*n1**2*n2
**10 - 44*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**5 - 76*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**7 - 20*a33
**2*m1**6*m2*n1**3*n2**9 + 12*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**11 + 100*a33**2*m1**5*m2**2
*n1**8*n2**4 + 136*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6 - 24*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*
n2**8 - 56*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10 + 4*a33**2*m1**5*m2**2*n2**12 - 120*
a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3 - 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5 + 140*a33**2
*m1**4*m2**3*n1**5*n2**7 + 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9 - 20*a33**2*m1**4*
m2**3*n1*n2**11 + 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2 - 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1
**6*n2**6 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 + 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**
10 - 28*a33**2*m1**2*m2**5*n1**11*n2 + 44*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 + 132*
a33**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2**5 + 20*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 - 40*a33**2*
m1**2*m2**5*n1**3*n2**9 + 4*a33**2*m1*m2**6*n1**12 - 24*a33**2*m1*m2**6*n1**10*
n2**2 - 40*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**4 + 8*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 + 20*a33
**2*m1*m2**6*n1**4*n2**8 + 4*a33**2*m2**7*n1**11*n2 + 4*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3
- 4*a33**2*m2**7*n1**7*n2**5 - 4*a33**2*m2**7*n1**5*n2**7) + u1*v2*v3**2*( - 4*
a33**3*m1**8*n1**5*n2**5 - 8*a33**3*m1**8*n1**3*n2**7 - 4*a33**3*m1**8*n1*n2**9
+ 20*a33**3*m1**7*m2*n1**6*n2**4 + 36*a33**3*m1**7*m2*n1**4*n2**6 + 12*a33**3*m1
**7*m2*n1**2*n2**8 - 4*a33**3*m1**7*m2*n2**10 - 40*a33**3*m1**6*m2**2*n1**7*n2**
3 - 64*a33**3*m1**6*m2**2*n1**5*n2**5 - 8*a33**3*m1**6*m2**2*n1**3*n2**7 + 16*
a33**3*m1**6*m2**2*n1*n2**9 + 40*a33**3*m1**5*m2**3*n1**8*n2**2 + 60*a33**3*m1**
5*m2**3*n1**6*n2**4 - 4*a33**3*m1**5*m2**3*n1**4*n2**6 - 28*a33**3*m1**5*m2**3*
n1**2*n2**8 - 4*a33**3*m1**5*m2**3*n2**10 - 20*a33**3*m1**4*m2**4*n1**9*n2 - 40*
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m1**4*m2**4*n1*n2**9 + 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1**10 + 28*a33**3*m1**3*m2**5*n1**8
*n2**2 + 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1**6*n2**4 - 60*a33**3*m1**3*m2**5*n1**4*n2**6 -
40*a33**3*m1**3*m2**5*n1**2*n2**8 - 16*a33**3*m1**2*m2**6*n1**9*n2 + 8*a33**3*m1
**2*m2**6*n1**7*n2**3 + 64*a33**3*m1**2*m2**6*n1**5*n2**5 + 40*a33**3*m1**2*m2**
6*n1**3*n2**7 + 4*a33**3*m1*m2**7*n1**10 - 12*a33**3*m1*m2**7*n1**8*n2**2 - 36*
a33**3*m1*m2**7*n1**6*n2**4 - 20*a33**3*m1*m2**7*n1**4*n2**6 + 4*a33**3*m2**8*n1
**9*n2 + 8*a33**3*m2**8*n1**7*n2**3 + 4*a33**3*m2**8*n1**5*n2**5) + u1*v2*v3*(8*
a33**2*m1**7*n1**6*n2**5*n3 + 16*a33**2*m1**7*n1**4*n2**7*n3 + 8*a33**2*m1**7*n1
**2*n2**9*n3 - 40*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**4*n3 - 64*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**
6*n3 - 8*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**8*n3 + 16*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**10*n3 + 80*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3*n3 + 80*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5*n3 - 72*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7*n3 - 64*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9*n3 + 8*a33
**2*m1**5*m2**2*n2**11*n3 - 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2*n3 + 200*a33**2*m1
**4*m2**3*n1**5*n2**6*n3 + 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8*n3 - 40*a33**2*m1**
4*m2**3*n1*n2**10*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**
4*n1**8*n2**3*n3 - 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**4
*n1**2*n2**9*n3 - 8*a33**2*m1**2*m2**5*n1**11*n3 + 64*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*
n2**2*n3 + 72*a33**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2
**6*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8*n3 - 16*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2*n3
+ 8*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**3*n3 + 64*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**5*n3 + 40*a33
**2*m1*m2**6*n1**4*n2**7*n3 - 8*a33**2*m2**7*n1**9*n2**2*n3 - 16*a33**2*m2**7*n1
**7*n2**4*n3 - 8*a33**2*m2**7*n1**5*n2**6*n3) + u1*v2*(4*a33*m1**6*n1**9*n2**5 +
8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 + 4*a33*m1**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2
**7*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 + 12*a33*m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m1
**6*n1*n2**13 + 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 - 18*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 - 26*
a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 - 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 + 28*a33*m1**5*m2*
n1**6*n2**8 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 + 60*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 -
48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 + 22*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**12 - 8*a33*m1**5*
m2*n1**2*n2**10*n3**2 - 2*a33*m1**5*m2*n2**14 + 4*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 + 32
*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5 + 40*a33*m1**4*m2
**2*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7 + 100*a33*m1**4*m2**2*n1
**7*n2**5*n3**2 - 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2
**7*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3
**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 - 28*a33
*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 + 20*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 - 40*a33*m1**3*m2**3
*n1**10*n2**2*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8
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+ 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 + 40*
a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 12*a33*m1**2*m2**4*n1**13*n2 - 40*a33*m1**2
*m2**4*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3**2 - 160*a33*m1**2*m2**4*
n1**9*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**2*m2**4*n1**7*
n2**7 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 -
100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 32*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 - 40*a33
*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 2*a33*m1*m2**5*n1**14 + 22*a33*m1*m2**5*n1**12*
n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 60*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**4 + 8*a33*m1*m2
**5*n1**10*n2**2*n3**2 + 28*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 + 48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2
**4*n3**2 - 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 56*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 - 18
*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 20*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1
**13*n2 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 4*a33*m2**6*n1**11*n2*n3**2 - 12*a33*m2**6*
n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 - 12*a33*m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 4
*a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**2) + u1*v3**2*( - 2*a33**2*
m1**7*n1**8*n2**4 - 6*a33**2*m1**7*n1**6*n2**6 - 6*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 - 2*
a33**2*m1**7*n1**2*n2**10 + 8*a33**2*m1**6*m2*n1**9*n2**3 + 22*a33**2*m1**6*m2*
n1**7*n2**5 + 18*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**7 + 2*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**9 - 2
*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**11 - 12*a33**2*m1**5*m2**2*n1**10*n2**2 - 30*a33**2*m1**
5*m2**2*n1**8*n2**4 - 18*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6 + 6*a33**2*m1**5*m2**2*
n1**4*n2**8 + 6*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10 + 8*a33**2*m1**4*m2**3*n1**11*n2
+ 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3 + 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5 - 10*
a33**2*m1**4*m2**3*n1**5*n2**7 - 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9 - 2*a33**2*m1
**4*m2**3*n1*n2**11 - 2*a33**2*m1**3*m2**4*n1**12 - 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10
*n2**2 - 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**8*n2**4 + 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**6 +
20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 + 8*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10 + 6*a33**
2*m1**2*m2**5*n1**11*n2 + 6*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 - 18*a33**2*m1**2*m2
**5*n1**7*n2**5 - 30*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 - 12*a33**2*m1**2*m2**5*n1**
3*n2**9 - 2*a33**2*m1*m2**6*n1**12 + 2*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2**2 + 18*a33**2*
m1*m2**6*n1**8*n2**4 + 22*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 + 8*a33**2*m1*m2**6*n1**4*
n2**8 - 2*a33**2*m2**7*n1**11*n2 - 6*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 - 6*a33**2*m2**7*
n1**7*n2**5 - 2*a33**2*m2**7*n1**5*n2**7) + u1*v3*(4*a33*m1**6*n1**9*n2**4*n3 +
12*a33*m1**6*n1**7*n2**6*n3 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**8*n3 + 4*a33*m1**6*n1**3*n2
**10*n3 - 16*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**3*n3 - 40*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3 - 24*
a33*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3 + 8*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3 + 8*a33*m1**5*m2*n1
**2*n2**11*n3 + 24*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*n3 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2
**4*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3 -
20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**10*n3 + 4*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3 - 16*a33*m1
**3*m2**3*n1**12*n2*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*
n1**6*n2**7*n3 - 16*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3 + 4*a33*m1**2*m2**4*n1**13*
n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2*n3 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3 - 20
*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8*n3 + 24*a33*m1
**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**12*n2*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*
n2**3*n3 - 24*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3 - 40*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3 - 16*
a33*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3 + 4*a33*m2**6*n1**11*n2**2*n3 + 12*a33*m2**6*n1**9*
n2**4*n3 + 12*a33*m2**6*n1**7*n2**6*n3 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**8*n3) + u1*( - 2*
m1**5*n1**10*n2**6 + 3*m1**5*n1**10*n2**4*n3**2 - 8*m1**5*n1**8*n2**8 + 12*m1**5
*n1**8*n2**6*n3**2 - 12*m1**5*n1**6*n2**10 + 18*m1**5*n1**6*n2**8*n3**2 - 8*m1**
5*n1**4*n2**12 + 12*m1**5*n1**4*n2**10*n3**2 - 2*m1**5*n1**2*n2**14 + 3*m1**5*n1
**2*n2**12*n3**2 + 9*m1**4*m2*n1**11*n2**5 - 12*m1**4*m2*n1**11*n2**3*n3**2 + 35
*m1**4*m2*n1**9*n2**7 - 45*m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3**2 + 50*m1**4*m2*n1**7*n2**9
- 60*m1**4*m2*n1**7*n2**7*n3**2 + 30*m1**4*m2*n1**5*n2**11 - 30*m1**4*m2*n1**5*
n2**9*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**3*n2**13 - m1**4*m2*n1*n2**15 + 3*m1**4*m2*n1*n2**
13*n3**2 - 16*m1**3*m2**2*n1**12*n2**4 + 18*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2*n3**2 - 60*
m1**3*m2**2*n1**10*n2**6 + 60*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3**2 - 80*m1**3*m2**2*n1
**8*n2**8 + 60*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3**2 - 40*m1**3*m2**2*n1**6*n2**10 - 30*
m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3**2 + 4*m1**3*m2**2*n1**2*n2**14 - 12*m1**3*m2**2*n1
**2*n2**12*n3**2 + 14*m1**2*m2**3*n1**13*n2**3 - 12*m1**2*m2**3*n1**13*n2*n3**2
+ 50*m1**2*m2**3*n1**11*n2**5 - 30*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3*n3**2 + 60*m1**2*m2
**3*n1**9*n2**7 + 20*m1**2*m2**3*n1**7*n2**9 + 60*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3**2
- 10*m1**2*m2**3*n1**5*n2**11 + 60*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9*n3**2 - 6*m1**2*m2**3
*n1**3*n2**13 + 18*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11*n3**2 - 6*m1*m2**4*n1**14*n2**2 + 3*
m1*m2**4*n1**14*n3**2 - 20*m1*m2**4*n1**12*n2**4 - 20*m1*m2**4*n1**10*n2**6 - 30
*m1*m2**4*n1**10*n2**4*n3**2 - 60*m1*m2**4*n1**8*n2**6*n3**2 + 10*m1*m2**4*n1**6
*n2**10 - 45*m1*m2**4*n1**6*n2**8*n3**2 + 4*m1*m2**4*n1**4*n2**12 - 12*m1*m2**4*
n1**4*n2**10*n3**2 + m2**5*n1**15*n2 + 3*m2**5*n1**13*n2**3 + 3*m2**5*n1**13*n2*
n3**2 + 2*m2**5*n1**11*n2**5 + 12*m2**5*n1**11*n2**3*n3**2 - 2*m2**5*n1**9*n2**7
+ 18*m2**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 3*m2**5*n1**7*n2**9 + 12*m2**5*n1**7*n2**7*n3**2
- m2**5*n1**5*n2**11 + 3*m2**5*n1**5*n2**9*n3**2) + u2**4*( - a33**3*m1**5*n1**
9*n2**4 - 4*a33**3*m1**5*n1**7*n2**6 - 6*a33**3*m1**5*n1**5*n2**8 - 4*a33**3*m1
**5*n1**3*n2**10 - a33**3*m1**5*n1*n2**12 + 4*a33**3*m1**4*m2*n1**10*n2**3 + 15*
a33**3*m1**4*m2*n1**8*n2**5 + 20*a33**3*m1**4*m2*n1**6*n2**7 + 10*a33**3*m1**4*
m2*n1**4*n2**9 - a33**3*m1**4*m2*n2**13 - 6*a33**3*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2 - 20
*a33**3*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4 - 20*a33**3*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6 + 10*a33**3*
m1**3*m2**2*n1**3*n2**10 + 4*a33**3*m1**3*m2**2*n1*n2**12 + 4*a33**3*m1**2*m2**3
*n1**12*n2 + 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3 - 20*a33**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2
**7 - 20*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9 - 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11 -
a33**3*m1*m2**4*n1**13 + 10*a33**3*m1*m2**4*n1**9*n2**4 + 20*a33**3*m1*m2**4*n1
**7*n2**6 + 15*a33**3*m1*m2**4*n1**5*n2**8 + 4*a33**3*m1*m2**4*n1**3*n2**10 -
a33**3*m2**5*n1**12*n2 - 4*a33**3*m2**5*n1**10*n2**3 - 6*a33**3*m2**5*n1**8*n2**
5 - 4*a33**3*m2**5*n1**6*n2**7 - a33**3*m2**5*n1**4*n2**9) + u2**3*v1*( - 4*a33
**3*m1**6*n1**7*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*n1**5*n2**7 - 12*a33**3*m1**6*n1**3*n2**
9 - 4*a33**3*m1**6*n1*n2**11 + 20*a33**3*m1**5*m2*n1**8*n2**4 + 56*a33**3*m1**5*
m2*n1**6*n2**6 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**8 + 8*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10
- 4*a33**3*m1**5*m2*n2**12 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3 - 100*a33**3*m1
**4*m2**2*n1**7*n2**5 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7 + 20*a33**3*m1**4*m2**
2*n1**3*n2**9 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**11 + 40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*
n2**2 + 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 -
40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**11*n2 - 20*a33**3
*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5 + 100*a33**3*m1**2*
m2**4*n1**5*n2**7 + 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33**3*m1*m2**5*n1**12
- 8*a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**8*n2**4 - 56*a33**3*
m1*m2**5*n1**6*n2**6 - 20*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**8 + 4*a33**3*m2**6*n1**11*n2
+ 12*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 + 12*a33**3*m2**6*n1**7*n2**5 + 4*a33**3*m2**6*n1
**5*n2**7) + u2**3*(2*a33**2*m1**5*n1**9*n2**5 + 8*a33**2*m1**5*n1**7*n2**7 + 12
*a33**2*m1**5*n1**5*n2**9 + 8*a33**2*m1**5*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m1**5*n1*n2**
13 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**10*n2**4 - 30*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**6 - 40*a33**2
*m1**4*m2*n1**6*n2**8 - 20*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**10 + 2*a33**2*m1**4*m2*n2**
14 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5 + 40
*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7 - 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11 - 8*a33**2*
m1**3*m2**2*n1*n2**13 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2 - 20*a33**2*m1**2*m2**
3*n1**10*n2**4 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4
*n2**10 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**13*n2 - 20*
a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2**5 - 40*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**7 - 30*a33**2*m1*m2**
4*n1**5*n2**9 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m2**5*n1**12*n2**2 + 8
*a33**2*m2**5*n1**10*n2**4 + 12*a33**2*m2**5*n1**8*n2**6 + 8*a33**2*m2**5*n1**6*
n2**8 + 2*a33**2*m2**5*n1**4*n2**10) + u2**2*u3*v3*( - 4*a33**3*m1**6*n1**8*n2**
4 - 12*a33**3*m1**6*n1**6*n2**6 - 12*a33**3*m1**6*n1**4*n2**8 - 4*a33**3*m1**6*
n1**2*n2**10 + 16*a33**3*m1**5*m2*n1**9*n2**3 + 40*a33**3*m1**5*m2*n1**7*n2**5 +
24*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**7 - 8*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**9 - 8*a33**3*m1**5
*m2*n1*n2**11 - 24*a33**3*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8
*n2**4 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6 + 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 +
20*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10 - 4*a33**3*m1**4*m2**2*n2**12 + 16*a33**3*m1
**3*m2**3*n1**11*n2 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*
n1**5*n2**7 + 16*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**11 - 4*a33**3*m1**2*m2**4*n1**12 + 20
*a33**3*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4 + 20*a33**3
*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6 - 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8 - 24*a33**3*m1**2*
m2**4*n1**2*n2**10 - 8*a33**3*m1*m2**5*n1**11*n2 - 8*a33**3*m1*m2**5*n1**9*n2**3
+ 24*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2**5 + 40*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**7 + 16*a33**3*
m1*m2**5*n1**3*n2**9 - 4*a33**3*m2**6*n1**10*n2**2 - 12*a33**3*m2**6*n1**8*n2**4
- 12*a33**3*m2**6*n1**6*n2**6 - 4*a33**3*m2**6*n1**4*n2**8) + u2**2*u3*(2*a33**
2*m1**5*n1**9*n2**4*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**7*n2**6*n3 + 12*a33**2*m1**5*n1**5*
n2**8*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**3*n2**10*n3 + 2*a33**2*m1**5*n1*n2**12*n3 - 8*a33
**2*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3 - 30*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3 - 40*a33**2*m1
**4*m2*n1**6*n2**7*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3 + 2*a33**2*m1**4*m2*n2
**13*n3 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2
**4*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3 - 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**
10*n3 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3 -
20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3 +
40*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3 + 2
*a33**2*m1*m2**4*n1**13*n3 - 20*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3 - 40*a33**2*m1*m2
**4*n1**7*n2**6*n3 - 30*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**3
*n2**10*n3 + 2*a33**2*m2**5*n1**12*n2*n3 + 8*a33**2*m2**5*n1**10*n2**3*n3 + 12*
a33**2*m2**5*n1**8*n2**5*n3 + 8*a33**2*m2**5*n1**6*n2**7*n3 + 2*a33**2*m2**5*n1
**4*n2**9*n3) + u2**2*v1**2*( - 4*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 - 8*a33**3*m1**7*n1**
3*n2**8 - 4*a33**3*m1**7*n1*n2**10 + 24*a33**3*m1**6*m2*n1**6*n2**5 + 44*a33**3*
m1**6*m2*n1**4*n2**7 + 16*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 - 4*a33**3*m1**6*m2*n2**11
- 60*a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 - 96*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 - 12*
a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 + 80*a33**3*m1
**4*m2**3*n1**8*n2**3 + 100*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5 - 40*a33**3*m1**4*m2
**3*n1**4*n2**7 - 60*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 - 60*a33**3*m1**3*m2**4*n1**
9*n2**2 - 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 + 100*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6
+ 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**10*n2 - 12*a33
**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 - 96*a33**3*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5 - 60*a33**3*m1**
2*m2**5*n1**4*n2**7 - 4*a33**3*m1*m2**6*n1**11 + 16*a33**3*m1*m2**6*n1**9*n2**2
+ 44*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**4 + 24*a33**3*m1*m2**6*n1**5*n2**6 - 4*a33**3*m2
**7*n1**10*n2 - 8*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 4*a33**3*m2**7*n1**6*n2**5) + u2**2
*v1*( - 2*a33**2*m1**6*n1**9*n2**4 + 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**8 + 16*a33**2*m1
**6*n1**3*n2**10 + 6*a33**2*m1**6*n1*n2**12 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**10*n2**3 -
10*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**5 - 72*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**7 - 76*a33**2*m1**
5*m2*n1**4*n2**9 - 16*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**5*m2*n2**13 -
12*a33**2*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2 + 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4 + 160*a33
**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6 + 120*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8 - 20*a33**2*m1
**4*m2**2*n1**3*n2**10 - 32*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**12 + 8*a33**2*m1**3*m2**3*
n1**12*n2 - 60*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3 - 160*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2
**5 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7 + 120*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9 +
68*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11 - 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**13 + 40*a33**2*m1
**2*m2**4*n1**11*n2**2 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 - 80*a33**2*m1**2*m2
**4*n1**7*n2**6 - 170*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8 - 72*a33**2*m1**2*m2**4*n1
**3*n2**10 - 10*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n2 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**3 + 84*
a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**5 + 104*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 + 38*a33**2*m1*m2
**5*n1**4*n2**9 - 8*a33**2*m2**6*n1**11*n2**2 - 24*a33**2*m2**6*n1**9*n2**4 - 24
*a33**2*m2**6*n1**7*n2**6 - 8*a33**2*m2**6*n1**5*n2**8) + u2**2*v3**2*(2*a33**3*
m1**7*n1**7*n2**4 + 6*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 + 6*a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 + 2*
a33**3*m1**7*n1*n2**10 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1**8*n2**3 - 22*a33**3*m1**6*m2*n1**
6*n2**5 - 18*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 - 2*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 + 2*a33
**3*m1**6*m2*n2**11 + 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2 + 30*a33**3*m1**5*m2**2*
n1**7*n2**4 + 18*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 - 6*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2
**8 - 6*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 - 8*a33**3*m1**4*m2**3*n1**10*n2 - 20*a33**
3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 - 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5 + 10*a33**3*m1**4*
m2**3*n1**4*n2**7 + 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 + 2*a33**3*m1**4*m2**3*n2
**11 + 2*a33**3*m1**3*m2**4*n1**11 + 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2 + 10*a33
**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 - 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6 - 20*a33**3*m1**
3*m2**4*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**3*m2**4*n1*n2**10 - 6*a33**3*m1**2*m2**5*n1**
10*n2 - 6*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 + 18*a33**3*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5 +
30*a33**3*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7 + 12*a33**3*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9 + 2*a33**3
*m1*m2**6*n1**11 - 2*a33**3*m1*m2**6*n1**9*n2**2 - 18*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**
4 - 22*a33**3*m1*m2**6*n1**5*n2**6 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**3*n2**8 + 2*a33**3*m2
**7*n1**10*n2 + 6*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 + 6*a33**3*m2**7*n1**6*n2**5 + 2*a33
**3*m2**7*n1**4*n2**7) + u2**2*v3*( - 4*a33**2*m1**6*n1**8*n2**4*n3 - 12*a33**2*
m1**6*n1**6*n2**6*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**8*n3 - 4*a33**2*m1**6*n1**2*n2
**10*n3 + 16*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3 + 40*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3
+ 24*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3 - 8*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3 - 8*a33**
2*m1**5*m2*n1*n2**11*n3 - 24*a33**2*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3 - 40*a33**2*m1**
4*m2**2*n1**8*n2**4*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3 + 60*a33**2*m1**4*
m2**2*n1**4*n2**8*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33**2*m1**4*m2
**2*n2**12*n3 + 16*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7
*n2**5*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3 + 16*a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**
11*n3 - 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*n3 +
60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6*n3 -
40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3 - 24*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10*n3 - 8
*a33**2*m1*m2**5*n1**11*n2*n3 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3 + 24*a33**2*m1*
m2**5*n1**7*n2**5*n3 + 40*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3 + 16*a33**2*m1*m2**5*n1
**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m2**6*n1**10*n2**2*n3 - 12*a33**2*m2**6*n1**8*n2**4*n3 -
12*a33**2*m2**6*n1**6*n2**6*n3 - 4*a33**2*m2**6*n1**4*n2**8*n3) + u2**2*(a33*m1
**5*n1**9*n2**6 - 2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*
a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 6*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**
8*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + a33*m1**5*
n1*n2**14 - 2*a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 8*a33*m1
**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 20*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1**4*m2*n1**8*
n2**5*n3**2 - 30*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2 -
20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**2 - 5*a33*m1**4*
m2*n1**2*n2**13 - 2*a33*m1**4*m2*n2**13*n3**2 + 10*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4
- 12*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 40*
a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 60*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**
3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 10*a33*m1**3*m2**2
*n1**3*n2**12 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1*n2
**12*n3**2 - 10*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2
- 40*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 60*
a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**
3*n1**6*n2**7*n3**2 - 10*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4
*n2**9*n3**2 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 + 5*a33*m1*m2**4*n1**13*n2
**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 20*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 30*a33*m1*m2
**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 + 20*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**
8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 + 5*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*
m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 + 8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - a33*m2**5*n1**14*
n2 - 4*a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 6*a33*m2**5*n1**10
*n2**5 - 8*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5
*n1**8*n2**5*n3**2 - a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 - 2*
a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u2*u3*v1*v3*( - 8*a33**3*m1**7*n1**6*n2**5 - 16*
a33**3*m1**7*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 + 40*a33**3*m1**6*m2*n1**7
*n2**4 + 64*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 8*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 - 16*a33
**3*m1**6*m2*n1*n2**10 - 80*a33**3*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3 - 80*a33**3*m1**5*m2
**2*n1**6*n2**5 + 72*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 + 64*a33**3*m1**5*m2**2*n1**
2*n2**9 - 8*a33**3*m1**5*m2**2*n2**11 + 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2 - 200*
a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6 - 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 + 40*a33**3*
m1**4*m2**3*n1*n2**10 - 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**10*n2 + 80*a33**3*m1**3*m2**4*
n1**8*n2**3 + 200*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 - 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**2*
n2**9 + 8*a33**3*m1**2*m2**5*n1**11 - 64*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 - 72*a33
**3*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4 + 80*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 + 80*a33**3*m1**
2*m2**5*n1**3*n2**8 + 16*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2
**3 - 64*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 - 40*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**7 + 8*a33**3
*m2**7*n1**9*n2**2 + 16*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4 + 8*a33**3*m2**7*n1**5*n2**6) +
u2*u3*v1*(4*a33**2*m1**6*n1**7*n2**5*n3 + 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**7*n3 + 12*
a33**2*m1**6*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1**6*n1*n2**11*n3 - 20*a33**2*m1**5*m2*
n1**8*n2**4*n3 - 56*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3 - 48*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2
**8*n3 - 8*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3 + 4*a33**2*m1**5*m2*n2**12*n3 + 40*
a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3 + 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3 + 60*
a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3 - 20*
a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3 - 80*a33
**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3 + 40*a33**
2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3 + 20*a33**2*
m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3 - 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3 - 100*a33**2*
m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3 - 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m1*
m2**5*n1**12*n3 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3 + 48*a33**2*m1*m2**5*n1**8*
n2**4*n3 + 56*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3 + 20*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3
- 4*a33**2*m2**6*n1**11*n2*n3 - 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**3*n3 - 12*a33**2*m2**
6*n1**7*n2**5*n3 - 4*a33**2*m2**6*n1**5*n2**7*n3) + u2*u3*v3*(8*a33**2*m1**6*n1
**8*n2**5 + 24*a33**2*m1**6*n1**6*n2**7 + 24*a33**2*m1**6*n1**4*n2**9 + 8*a33**2
*m1**6*n1**2*n2**11 - 34*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**4 - 88*a33**2*m1**5*m2*n1**7*
n2**6 - 60*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**8 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**10 + 14*a33
**2*m1**5*m2*n1*n2**12 + 56*a33**2*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3 + 110*a33**2*m1**4*
m2**2*n1**8*n2**5 - 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9 - 40*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**4*m2**2*n2**13 - 44*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2
- 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4 + 120*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6 + 160*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8 + 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10 - 24*a33**2*
m1**3*m2**3*n1*n2**12 + 16*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n2 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*
n1**10*n2**3 - 120*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 - 80*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*
n2**7 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9 + 36*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11 -
2*a33**2*m1*m2**5*n1**13 + 16*a33**2*m1*m2**5*n1**11*n2**2 + 36*a33**2*m1*m2**5
*n1**9*n2**4 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**6 - 50*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**8 -
24*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**10 - 2*a33**2*m2**6*n1**12*n2 + 12*a33**2*m2**6*n1
**8*n2**5 + 16*a33**2*m2**6*n1**6*n2**7 + 6*a33**2*m2**6*n1**4*n2**9) + u2*u3*(
- 2*a33*m1**5*n1**9*n2**5*n3 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**7*n3 - 12*a33*m1**5*n1**5*
n2**9*n3 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**11*n3 - 2*a33*m1**5*n1*n2**13*n3 + 8*a33*m1**4*
m2*n1**10*n2**4*n3 + 30*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**
8*n3 + 20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**10*n3 - 2*a33*m1**4*m2*n2**14*n3 - 12*a33*m1**3
*m2**2*n1**11*n2**3*n3 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3 - 40*a33*m1**3*m2**2*
n1**7*n2**7*n3 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**
13*n3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2*n3 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3 -
40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8*n3 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10*n3 - 12*a33
*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12*n3 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n2*n3 + 20*a33*m1*m2**4*n1
**9*n2**5*n3 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3 + 30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**9*n3 +
8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**11*n3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2**2*n3 - 8*a33*m2**5*n1**
10*n2**4*n3 - 12*a33*m2**5*n1**8*n2**6*n3 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**8*n3 - 2*a33*
m2**5*n1**4*n2**10*n3) + u2*v1**2*( - 4*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 - 4*a33**2*m1**
7*n1**5*n2**7 + 4*a33**2*m1**7*n1**3*n2**9 + 4*a33**2*m1**7*n1*n2**11 + 20*a33**
2*m1**6*m2*n1**8*n2**4 + 8*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**6 - 40*a33**2*m1**6*m2*n1**
4*n2**8 - 24*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2**10 + 4*a33**2*m1**6*m2*n2**12 - 40*a33**2
*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3 + 20*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 + 132*a33**2*m1**5*
m2**2*n1**5*n2**7 + 44*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 - 28*a33**2*m1**5*m2**2*n1
*n2**11 + 40*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2 - 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**8*n2**4
- 200*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 + 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*
a33**2*m1**3*m2**4*n1**11*n2 + 100*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 + 140*a33**2*
m1**3*m2**4*n1**7*n2**5 - 100*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 - 120*a33**2*m1**3*
m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33**2*m1**2*m2**5*n1**12 - 56*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*
n2**2 - 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4 + 136*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6 +
100*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8 + 12*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 - 20*a33**2*
m1*m2**6*n1**9*n2**3 - 76*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 - 44*a33**2*m1*m2**6*n1**5
*n2**7 + 8*a33**2*m2**7*n1**10*n2**2 + 16*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 + 8*a33**2*m2
**7*n1**6*n2**6) + u2*v1*v3**2*(4*a33**3*m1**8*n1**5*n2**5 + 8*a33**3*m1**8*n1**
3*n2**7 + 4*a33**3*m1**8*n1*n2**9 - 20*a33**3*m1**7*m2*n1**6*n2**4 - 36*a33**3*
m1**7*m2*n1**4*n2**6 - 12*a33**3*m1**7*m2*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**7*m2*n2**10
+ 40*a33**3*m1**6*m2**2*n1**7*n2**3 + 64*a33**3*m1**6*m2**2*n1**5*n2**5 + 8*a33
**3*m1**6*m2**2*n1**3*n2**7 - 16*a33**3*m1**6*m2**2*n1*n2**9 - 40*a33**3*m1**5*
m2**3*n1**8*n2**2 - 60*a33**3*m1**5*m2**3*n1**6*n2**4 + 4*a33**3*m1**5*m2**3*n1
**4*n2**6 + 28*a33**3*m1**5*m2**3*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**5*m2**3*n2**10 + 20
*a33**3*m1**4*m2**4*n1**9*n2 + 40*a33**3*m1**4*m2**4*n1**7*n2**3 - 40*a33**3*m1
**4*m2**4*n1**3*n2**7 - 20*a33**3*m1**4*m2**4*n1*n2**9 - 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1
**10 - 28*a33**3*m1**3*m2**5*n1**8*n2**2 - 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1**6*n2**4 + 60
*a33**3*m1**3*m2**5*n1**4*n2**6 + 40*a33**3*m1**3*m2**5*n1**2*n2**8 + 16*a33**3*
m1**2*m2**6*n1**9*n2 - 8*a33**3*m1**2*m2**6*n1**7*n2**3 - 64*a33**3*m1**2*m2**6*
n1**5*n2**5 - 40*a33**3*m1**2*m2**6*n1**3*n2**7 - 4*a33**3*m1*m2**7*n1**10 + 12*
a33**3*m1*m2**7*n1**8*n2**2 + 36*a33**3*m1*m2**7*n1**6*n2**4 + 20*a33**3*m1*m2**
7*n1**4*n2**6 - 4*a33**3*m2**8*n1**9*n2 - 8*a33**3*m2**8*n1**7*n2**3 - 4*a33**3*
m2**8*n1**5*n2**5) + u2*v1*v3*( - 8*a33**2*m1**7*n1**6*n2**5*n3 - 16*a33**2*m1**
7*n1**4*n2**7*n3 - 8*a33**2*m1**7*n1**2*n2**9*n3 + 40*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**
4*n3 + 64*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**6*n3 + 8*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**8*n3 - 16
*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**10*n3 - 80*a33**2*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3*n3 - 80*a33**2
*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5*n3 + 72*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7*n3 + 64*a33**2*
m1**5*m2**2*n1**2*n2**9*n3 - 8*a33**2*m1**5*m2**2*n2**11*n3 + 80*a33**2*m1**4*m2
**3*n1**9*n2**2*n3 - 200*a33**2*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6*n3 - 80*a33**2*m1**4*m2
**3*n1**3*n2**8*n3 + 40*a33**2*m1**4*m2**3*n1*n2**10*n3 - 40*a33**2*m1**3*m2**4*
n1**10*n2*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3*n3 + 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1
**6*n2**5*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9*n3 + 8*a33**2*m1**2*m2**5*n1**
11*n3 - 64*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2*n3 - 72*a33**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4
*n3 + 80*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6*n3 + 80*a33**2*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8*
n3 + 16*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2*n3 - 8*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**3*n3 - 64*a33
**2*m1*m2**6*n1**6*n2**5*n3 - 40*a33**2*m1*m2**6*n1**4*n2**7*n3 + 8*a33**2*m2**7
*n1**9*n2**2*n3 + 16*a33**2*m2**7*n1**7*n2**4*n3 + 8*a33**2*m2**7*n1**5*n2**6*n3
) + u2*v1*(2*a33*m1**6*n1**9*n2**5 + 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 - 4*a33*m1**6*n1**7
*n2**5*n3**2 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**9 - 12*a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 + 8*a33
*m1**6*n1**3*n2**11 - 12*a33*m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 + 2*a33*m1**6*n1*n2**13 - 4
*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 - 8*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 - 32*a33*m1**5*m2*n1**8
*n2**6 + 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 - 48*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 + 56*
a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 - 32*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 + 48*a33*m1**5*m2*
n1**4*n2**8*n3**2 - 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**12 + 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3
**2 - 4*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 50*a33*m1
**4*m2**2*n1**9*n2**5 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 + 80*a33*m1**4*m2**
2*n1**7*n2**7 - 100*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5
*n2**9 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11
+ 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3**2 + 2*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 + 20*a33*m1
**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 - 8*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 - 40*a33*m1**3*m2**3*
n1**10*n2**4 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*
n2**6 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8 -
40*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 8*a33*
m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**2*
m2**4*n1**13*n2 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2
*n3**2 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 +
80*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 + 50*a33*
m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 + 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 12*a33*m1**2*
m2**4*n1**3*n2**11 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 8*a33*m1*m2**5*n1**
12*n2**2 + 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 - 32*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**4 - 8*a33*m1
*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 - 48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 - 48*a33*m1*m2**5*n1**8*
n2**4*n3**2 - 32*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 -
8*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 - 20*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3**2 + 2*a33*m2**6*n1
**13*n2 + 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 + 4*a33*m2**6*n1**11*n2*n3**2 + 12*a33*m2**6*
n1**9*n2**5 + 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 + 12*a33*
m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 2*a33*m2**6*n1**5*n2**9 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**
2) + u2*v3**2*( - 2*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 - 6*a33**2*m1**7*n1**5*n2**7 - 6*
a33**2*m1**7*n1**3*n2**9 - 2*a33**2*m1**7*n1*n2**11 + 8*a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2
**4 + 22*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**6 + 18*a33**2*m1**6*m2*n1**4*n2**8 + 2*a33**2
*m1**6*m2*n1**2*n2**10 - 2*a33**2*m1**6*m2*n2**12 - 12*a33**2*m1**5*m2**2*n1**9*
n2**3 - 30*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 - 18*a33**2*m1**5*m2**2*n1**5*n2**7 +
6*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 + 6*a33**2*m1**5*m2**2*n1*n2**11 + 8*a33**2*m1
**4*m2**3*n1**10*n2**2 + 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1**8*n2**4 + 10*a33**2*m1**4*m2
**3*n1**6*n2**6 - 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2**8 - 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1**
2*n2**10 - 2*a33**2*m1**4*m2**3*n2**12 - 2*a33**2*m1**3*m2**4*n1**11*n2 - 10*a33
**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 - 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5 + 10*a33**2*m1**
3*m2**4*n1**5*n2**7 + 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 + 8*a33**2*m1**3*m2**4*
n1*n2**11 + 6*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2 + 6*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4
- 18*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6 - 30*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8 - 12*
a33**2*m1**2*m2**5*n1**2*n2**10 - 2*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 + 2*a33**2*m1*m2**
6*n1**9*n2**3 + 18*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 + 22*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**7
+ 8*a33**2*m1*m2**6*n1**3*n2**9 - 2*a33**2*m2**7*n1**10*n2**2 - 6*a33**2*m2**7*
n1**8*n2**4 - 6*a33**2*m2**7*n1**6*n2**6 - 2*a33**2*m2**7*n1**4*n2**8) + u2*v3*(
4*a33*m1**6*n1**8*n2**5*n3 + 12*a33*m1**6*n1**6*n2**7*n3 + 12*a33*m1**6*n1**4*n2
**9*n3 + 4*a33*m1**6*n1**2*n2**11*n3 - 16*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3 - 40*a33*
m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3 - 24*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3 + 8*a33*m1**5*m2*n1**3*
n2**10*n3 + 8*a33*m1**5*m2*n1*n2**12*n3 + 24*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3 +
40*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**7*n3 - 60*a33*
m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3 + 4*a33*m1**4*m2
**2*n2**13*n3 - 16*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**7*n2
**6*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3 - 16*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**12*n3 + 4
*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**3*n3 - 60*a33*m1**
2*m2**4*n1**8*n2**5*n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3 + 40*a33*m1**2*m2**4*
n1**4*n2**9*n3 + 24*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**
2*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3 - 24*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3 - 40*a33*
m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3 - 16*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**10*n3 + 4*a33*m2**6*n1**10*
n2**3*n3 + 12*a33*m2**6*n1**8*n2**5*n3 + 12*a33*m2**6*n1**6*n2**7*n3 + 4*a33*m2
**6*n1**4*n2**9*n3) + u2*( - 2*m1**5*n1**9*n2**7 + 3*m1**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 8
*m1**5*n1**7*n2**9 + 12*m1**5*n1**7*n2**7*n3**2 - 12*m1**5*n1**5*n2**11 + 18*m1
**5*n1**5*n2**9*n3**2 - 8*m1**5*n1**3*n2**13 + 12*m1**5*n1**3*n2**11*n3**2 - 2*
m1**5*n1*n2**15 + 3*m1**5*n1*n2**13*n3**2 + 9*m1**4*m2*n1**10*n2**6 - 12*m1**4*
m2*n1**10*n2**4*n3**2 + 35*m1**4*m2*n1**8*n2**8 - 45*m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3**2
+ 50*m1**4*m2*n1**6*n2**10 - 60*m1**4*m2*n1**6*n2**8*n3**2 + 30*m1**4*m2*n1**4*
n2**12 - 30*m1**4*m2*n1**4*n2**10*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**2*n2**14 - m1**4*m2*n2
**16 + 3*m1**4*m2*n2**14*n3**2 - 16*m1**3*m2**2*n1**11*n2**5 + 18*m1**3*m2**2*n1
**11*n2**3*n3**2 - 60*m1**3*m2**2*n1**9*n2**7 + 60*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3**2
- 80*m1**3*m2**2*n1**7*n2**9 + 60*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7*n3**2 - 40*m1**3*m2**
2*n1**5*n2**11 - 30*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3**2 + 4*m1**3*m2**2*n1*n2**15 -
12*m1**3*m2**2*n1*n2**13*n3**2 + 14*m1**2*m2**3*n1**12*n2**4 - 12*m1**2*m2**3*n1
**12*n2**2*n3**2 + 50*m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 - 30*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3
**2 + 60*m1**2*m2**3*n1**8*n2**8 + 20*m1**2*m2**3*n1**6*n2**10 + 60*m1**2*m2**3*
n1**6*n2**8*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 + 60*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10*n3
**2 - 6*m1**2*m2**3*n1**2*n2**14 + 18*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12*n3**2 - 6*m1*m2**
4*n1**13*n2**3 + 3*m1*m2**4*n1**13*n2*n3**2 - 20*m1*m2**4*n1**11*n2**5 - 20*m1*
m2**4*n1**9*n2**7 - 30*m1*m2**4*n1**9*n2**5*n3**2 - 60*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3**
2 + 10*m1*m2**4*n1**5*n2**11 - 45*m1*m2**4*n1**5*n2**9*n3**2 + 4*m1*m2**4*n1**3*
n2**13 - 12*m1*m2**4*n1**3*n2**11*n3**2 + m2**5*n1**14*n2**2 + 3*m2**5*n1**12*n2
**4 + 3*m2**5*n1**12*n2**2*n3**2 + 2*m2**5*n1**10*n2**6 + 12*m2**5*n1**10*n2**4*
n3**2 - 2*m2**5*n1**8*n2**8 + 18*m2**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 3*m2**5*n1**6*n2**10
+ 12*m2**5*n1**6*n2**8*n3**2 - m2**5*n1**4*n2**12 + 3*m2**5*n1**4*n2**10*n3**2)
+ u3**2*v3**2*( - 4*a33**3*m1**7*n1**7*n2**4 - 8*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 - 4*
a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 + 16*a33**3*m1**6*m2*n1**8*n2**3 + 20*a33**3*m1**6*m2*
n1**6*n2**5 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 - 12*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 -
24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2 + 60*a33**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 + 24*a33**
3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 - 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1*n2**10 + 16*a33**3*m1**4*m2
**3*n1**10*n2 - 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 - 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*
n2**5 + 20*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 + 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 -
4*a33**3*m1**4*m2**3*n2**11 - 4*a33**3*m1**3*m2**4*n1**11 + 40*a33**3*m1**3*m2**
4*n1**9*n2**2 + 20*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*
n2**6 - 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 + 16*a33**3*m1**3*m2**4*n1*n2**10 - 12
*a33**3*m1**2*m2**5*n1**10*n2 + 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 + 60*a33**3*m1
**2*m2**5*n1**6*n2**5 - 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9 - 12*a33**3*m1*m2**6*
n1**9*n2**2 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**4 + 20*a33**3*m1*m2**6*n1**5*n2**6 +
16*a33**3*m1*m2**6*n1**3*n2**8 - 4*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 8*a33**3*m2**7*n1
**6*n2**5 - 4*a33**3*m2**7*n1**4*n2**7) + u3**2*v3*(4*a33**2*m1**6*n1**8*n2**4*
n3 + 12*a33**2*m1**6*n1**6*n2**6*n3 + 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**8*n3 + 4*a33**2*
m1**6*n1**2*n2**10*n3 - 16*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3 - 40*a33**2*m1**5*m2*
n1**7*n2**5*n3 - 24*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2
**9*n3 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**11*n3 + 24*a33**2*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3
+ 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3 -
60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3 + 4
*a33**2*m1**4*m2**2*n2**12*n3 - 16*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3 + 80*a33**2*
m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3 - 16*a33**2*m1
**3*m2**3*n1*n2**11*n3 + 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*
n1**10*n2**2*n3 - 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*
n1**6*n2**6*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3 + 24*a33**2*m1**2*m2**4*n1
**2*n2**10*n3 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**11*n2*n3 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**9*n2**3*
n3 - 24*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3 - 40*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3 - 16*
a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**10*n2**2*n3 + 12*a33**2*m2**
6*n1**8*n2**4*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**6*n2**6*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**4*n2**8*
n3) + u3*v1*v3*( - 4*a33**2*m1**7*n1**8*n2**4 + 4*a33**2*m1**7*n1**6*n2**6 + 20*
a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 + 12*a33**2*m1**7*n1**2*n2**10 + 16*a33**2*m1**6*m2*n1
**9*n2**3 - 44*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**5 - 116*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**7 -
36*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**9 + 20*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**11 - 24*a33**2*m1**5*
m2**2*n1**10*n2**2 + 140*a33**2*m1**5*m2**2*n1**8*n2**4 + 236*a33**2*m1**5*m2**2
*n1**6*n2**6 - 36*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**8 - 100*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*
n2**10 + 8*a33**2*m1**5*m2**2*n2**12 + 16*a33**2*m1**4*m2**3*n1**11*n2 - 200*a33
**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3 - 180*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5 + 260*a33**2*m1
**4*m2**3*n1**5*n2**7 + 180*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9 - 44*a33**2*m1**4*m2
**3*n1*n2**11 - 4*a33**2*m1**3*m2**4*n1**12 + 140*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2**
2 - 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**8*n2**4 - 380*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**6 - 120
*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 + 96*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10 - 44*a33**2
*m1**2*m2**5*n1**11*n2 + 100*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 + 228*a33**2*m1**2*
m2**5*n1**7*n2**5 - 20*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 - 104*a33**2*m1**2*m2**5*
n1**3*n2**9 + 4*a33**2*m1*m2**6*n1**12 - 44*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2**2 - 44*
a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**4 + 60*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 + 56*a33**2*m1*m2**
6*n1**4*n2**8 + 4*a33**2*m2**7*n1**11*n2 - 4*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 - 20*a33**
2*m2**7*n1**7*n2**5 - 12*a33**2*m2**7*n1**5*n2**7) + u3*v1*(2*a33*m1**6*n1**9*n2
**4*n3 + 4*a33*m1**6*n1**7*n2**6*n3 - 4*a33*m1**6*n1**3*n2**10*n3 - 2*a33*m1**6*
n1*n2**12*n3 - 8*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**3*n3 - 10*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3 +
16*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3 + 28*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3 + 8*a33*m1**5*
m2*n1**2*n2**11*n3 - 2*a33*m1**5*m2*n2**13*n3 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*
n3 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3 + 12*
a33*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3 - 8*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2*n3 + 20*a33*m1**3*m2
**3*n1**10*n2**3*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1
**6*n2**7*n3 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9*n3 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**
11*n3 + 2*a33*m1**2*m2**4*n1**13*n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2*n3 - 40*
a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3 + 70*a33*m1**
2*m2**4*n1**5*n2**8*n3 + 32*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3 + 6*a33*m1*m2**5*n1
**12*n2*n3 - 36*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3 - 48*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3 -
18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3 + 4*a33*m2**6*n1**11*n2**2*n3 + 12*a33*m2**6*n1**
9*n2**4*n3 + 12*a33*m2**6*n1**7*n2**6*n3 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**8*n3) + u3*v2*
v3*( - 8*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 - 16*a33**2*m1**7*n1**5*n2**7 - 8*a33**2*m1**7
*n1**3*n2**9 + 36*a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2**4 + 52*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**6 -
4*a33**2*m1**6*m2*n1**4*n2**8 - 20*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2**10 - 64*a33**2*m1
**5*m2**2*n1**9*n2**3 - 40*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 + 96*a33**2*m1**5*m2**
2*n1**5*n2**7 + 56*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 - 16*a33**2*m1**5*m2**2*n1*n2
**11 + 56*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2 - 40*a33**2*m1**4*m2**3*n1**8*n2**4 -
180*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 - 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2**8 + 60*a33
**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10 - 4*a33**2*m1**4*m2**3*n2**12 - 24*a33**2*m1**3*m2
**4*n1**11*n2 + 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 + 120*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7
*n2**5 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 +
16*a33**2*m1**3*m2**4*n1*n2**11 + 4*a33**2*m1**2*m2**5*n1**12 - 44*a33**2*m1**2
*m2**5*n1**10*n2**2 - 12*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4 + 100*a33**2*m1**2*m2**5
*n1**6*n2**6 + 40*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8 - 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**2*
n2**10 + 8*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 - 16*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**3 - 40*a33**
2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 + 16*a33**2*m1*m2**6*n1**3*n2**9 + 4*a33**2*m2**7*n1**10*
n2**2 + 4*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 - 4*a33**2*m2**7*n1**6*n2**6 - 4*a33**2*m2**7
*n1**4*n2**8) + u3*v2*(4*a33*m1**6*n1**8*n2**5*n3 + 12*a33*m1**6*n1**6*n2**7*n3
+ 12*a33*m1**6*n1**4*n2**9*n3 + 4*a33*m1**6*n1**2*n2**11*n3 - 18*a33*m1**5*m2*n1
**9*n2**4*n3 - 48*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3 - 36*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3 +
6*a33*m1**5*m2*n1*n2**12*n3 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3 + 70*a33*m1**4
*m2**2*n1**8*n2**5*n3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**7*n3 - 40*a33*m1**4*m2**2*
n1**4*n2**9*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3 + 2*a33*m1**4*m2**2*n2**13*
n3 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2*n3 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4*n3 + 40
*a33*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6*n3 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3 + 20*a33*m1
**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3 - 8*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**12*n3 + 12*a33*m1**2*m2**4*
n1**12*n2*n3 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5*n3 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**
7*n3 + 12*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3 - 2*a33*m1*m2**5*n1**13*n3 + 8*a33*m1*
m2**5*n1**11*n2**2*n3 + 28*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3 + 16*a33*m1*m2**5*n1**7*
n2**6*n3 - 10*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3 - 8*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**10*n3 - 2*
a33*m2**6*n1**12*n2*n3 - 4*a33*m2**6*n1**10*n2**3*n3 + 4*a33*m2**6*n1**6*n2**7*
n3 + 2*a33*m2**6*n1**4*n2**9*n3) + u3*v3**3*(4*a33**3*m1**8*n1**6*n2**4 + 8*a33
**3*m1**8*n1**4*n2**6 + 4*a33**3*m1**8*n1**2*n2**8 - 16*a33**3*m1**7*m2*n1**7*n2
**3 - 24*a33**3*m1**7*m2*n1**5*n2**5 + 8*a33**3*m1**7*m2*n1*n2**9 + 24*a33**3*m1
**6*m2**2*n1**8*n2**2 + 20*a33**3*m1**6*m2**2*n1**6*n2**4 - 28*a33**3*m1**6*m2**
2*n1**4*n2**6 - 20*a33**3*m1**6*m2**2*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**6*m2**2*n2**10
- 16*a33**3*m1**5*m2**3*n1**9*n2 + 40*a33**3*m1**5*m2**3*n1**5*n2**5 + 16*a33**3
*m1**5*m2**3*n1**3*n2**7 - 8*a33**3*m1**5*m2**3*n1*n2**9 + 4*a33**3*m1**4*m2**4*
n1**10 - 20*a33**3*m1**4*m2**4*n1**6*n2**4 - 20*a33**3*m1**4*m2**4*n1**4*n2**6 +
4*a33**3*m1**4*m2**4*n2**10 - 8*a33**3*m1**3*m2**5*n1**9*n2 + 16*a33**3*m1**3*
m2**5*n1**7*n2**3 + 40*a33**3*m1**3*m2**5*n1**5*n2**5 - 16*a33**3*m1**3*m2**5*n1
*n2**9 + 4*a33**3*m1**2*m2**6*n1**10 - 20*a33**3*m1**2*m2**6*n1**8*n2**2 - 28*
a33**3*m1**2*m2**6*n1**6*n2**4 + 20*a33**3*m1**2*m2**6*n1**4*n2**6 + 24*a33**3*
m1**2*m2**6*n1**2*n2**8 + 8*a33**3*m1*m2**7*n1**9*n2 - 24*a33**3*m1*m2**7*n1**5*
n2**5 - 16*a33**3*m1*m2**7*n1**3*n2**7 + 4*a33**3*m2**8*n1**8*n2**2 + 8*a33**3*
m2**8*n1**6*n2**4 + 4*a33**3*m2**8*n1**4*n2**6) + u3*v3**2*( - 10*a33**2*m1**7*
n1**7*n2**4*n3 - 22*a33**2*m1**7*n1**5*n2**6*n3 - 14*a33**2*m1**7*n1**3*n2**8*n3
- 2*a33**2*m1**7*n1*n2**10*n3 + 40*a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2**3*n3 + 62*a33**2*
m1**6*m2*n1**6*n2**5*n3 + 2*a33**2*m1**6*m2*n1**4*n2**7*n3 - 22*a33**2*m1**6*m2*
n1**2*n2**9*n3 - 2*a33**2*m1**6*m2*n2**11*n3 - 60*a33**2*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2
*n3 - 30*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4*n3 + 102*a33**2*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6*
n3 + 54*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3 - 18*a33**2*m1**5*m2**2*n1*n2**10*n3 +
40*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3 - 150
*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5*n3 + 30*a33**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7*n3 + 70*
a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9*n3 - 10*a33**2*m1**4*m2**3*n2**11*n3 - 10*a33**2*
m1**3*m2**4*n1**11*n3 + 70*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*n3 + 30*a33**2*m1**3*
m2**4*n1**7*n2**4*n3 - 150*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6*n3 - 60*a33**2*m1**3*
m2**4*n1**3*n2**8*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1*n2**10*n3 - 18*a33**2*m1**2*m2**
5*n1**10*n2*n3 + 54*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3*n3 + 102*a33**2*m1**2*m2**5*
n1**6*n2**5*n3 - 30*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3 - 60*a33**2*m1**2*m2**5*n1
**2*n2**9*n3 - 2*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n3 - 22*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3 +
2*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**4*n3 + 62*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3 + 40*a33**
2*m1*m2**6*n1**3*n2**8*n3 - 2*a33**2*m2**7*n1**10*n2*n3 - 14*a33**2*m2**7*n1**8*
n2**3*n3 - 22*a33**2*m2**7*n1**6*n2**5*n3 - 10*a33**2*m2**7*n1**4*n2**7*n3) + u3
*( - 2*m1**5*n1**9*n2**6*n3 + 3*m1**5*n1**9*n2**4*n3**3 - 8*m1**5*n1**7*n2**8*n3
+ 12*m1**5*n1**7*n2**6*n3**3 - 12*m1**5*n1**5*n2**10*n3 + 18*m1**5*n1**5*n2**8*
n3**3 - 8*m1**5*n1**3*n2**12*n3 + 12*m1**5*n1**3*n2**10*n3**3 - 2*m1**5*n1*n2**
14*n3 + 3*m1**5*n1*n2**12*n3**3 + 9*m1**4*m2*n1**10*n2**5*n3 - 12*m1**4*m2*n1**
10*n2**3*n3**3 + 35*m1**4*m2*n1**8*n2**7*n3 - 45*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**3 + 50
*m1**4*m2*n1**6*n2**9*n3 - 60*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**3 + 30*m1**4*m2*n1**4*n2
**11*n3 - 30*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**3 + 5*m1**4*m2*n1**2*n2**13*n3 - m1**4*m2*
n2**15*n3 + 3*m1**4*m2*n2**13*n3**3 - 16*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4*n3 + 18*m1**3*
m2**2*n1**11*n2**2*n3**3 - 60*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6*n3 + 60*m1**3*m2**2*n1**9*
n2**4*n3**3 - 80*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8*n3 + 60*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**3 -
40*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10*n3 - 30*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**3 + 4*m1**3*m2
**2*n1*n2**14*n3 - 12*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**3 + 14*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3*
n3 - 12*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**3 + 50*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5*n3 - 30*m1**2*
m2**3*n1**10*n2**3*n3**3 + 60*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7*n3 + 20*m1**2*m2**3*n1**6*
n2**9*n3 + 60*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**3 - 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11*n3 +
60*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**3 - 6*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13*n3 + 18*m1**2*m2**
3*n1**2*n2**11*n3**3 - 6*m1*m2**4*n1**13*n2**2*n3 + 3*m1*m2**4*n1**13*n3**3 - 20
*m1*m2**4*n1**11*n2**4*n3 - 20*m1*m2**4*n1**9*n2**6*n3 - 30*m1*m2**4*n1**9*n2**4
*n3**3 - 60*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**3 + 10*m1*m2**4*n1**5*n2**10*n3 - 45*m1*m2
**4*n1**5*n2**8*n3**3 + 4*m1*m2**4*n1**3*n2**12*n3 - 12*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3
**3 + m2**5*n1**14*n2*n3 + 3*m2**5*n1**12*n2**3*n3 + 3*m2**5*n1**12*n2*n3**3 + 2
*m2**5*n1**10*n2**5*n3 + 12*m2**5*n1**10*n2**3*n3**3 - 2*m2**5*n1**8*n2**7*n3 +
18*m2**5*n1**8*n2**5*n3**3 - 3*m2**5*n1**6*n2**9*n3 + 12*m2**5*n1**6*n2**7*n3**3
- m2**5*n1**4*n2**11*n3 + 3*m2**5*n1**4*n2**9*n3**3) + v1*v2*( - 4*a33*m1**7*n1
**8*n2**5 - 4*a33*m1**7*n1**6*n2**7 + 4*a33*m1**7*n1**4*n2**9 + 4*a33*m1**7*n1**
2*n2**11 + 18*a33*m1**6*m2*n1**9*n2**4 + 4*a33*m1**6*m2*n1**7*n2**6 - 40*a33*m1
**6*m2*n1**5*n2**8 - 20*a33*m1**6*m2*n1**3*n2**10 + 6*a33*m1**6*m2*n1*n2**12 -
32*a33*m1**5*m2**2*n1**10*n2**3 + 30*a33*m1**5*m2**2*n1**8*n2**5 + 116*a33*m1**5
*m2**2*n1**6*n2**7 + 16*a33*m1**5*m2**2*n1**4*n2**9 - 36*a33*m1**5*m2**2*n1**2*
n2**11 + 2*a33*m1**5*m2**2*n2**13 + 28*a33*m1**4*m2**3*n1**11*n2**2 - 80*a33*m1
**4*m2**3*n1**9*n2**4 - 140*a33*m1**4*m2**3*n1**7*n2**6 + 60*a33*m1**4*m2**3*n1
**5*n2**8 + 80*a33*m1**4*m2**3*n1**3*n2**10 - 12*a33*m1**4*m2**3*n1*n2**12 - 12*
a33*m1**3*m2**4*n1**12*n2 + 80*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2**3 + 60*a33*m1**3*m2**4
*n1**8*n2**5 - 140*a33*m1**3*m2**4*n1**6*n2**7 - 80*a33*m1**3*m2**4*n1**4*n2**9
+ 28*a33*m1**3*m2**4*n1**2*n2**11 + 2*a33*m1**2*m2**5*n1**13 - 36*a33*m1**2*m2**
5*n1**11*n2**2 + 16*a33*m1**2*m2**5*n1**9*n2**4 + 116*a33*m1**2*m2**5*n1**7*n2**
6 + 30*a33*m1**2*m2**5*n1**5*n2**8 - 32*a33*m1**2*m2**5*n1**3*n2**10 + 6*a33*m1*
m2**6*n1**12*n2 - 20*a33*m1*m2**6*n1**10*n2**3 - 40*a33*m1*m2**6*n1**8*n2**5 + 4
*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**7 + 18*a33*m1*m2**6*n1**4*n2**9 + 4*a33*m2**7*n1**11*n2
**2 + 4*a33*m2**7*n1**9*n2**4 - 4*a33*m2**7*n1**7*n2**6 - 4*a33*m2**7*n1**5*n2**
8) + v1*v3**2*(2*a33**2*m1**8*n1**7*n2**4 + 2*a33**2*m1**8*n1**5*n2**6 - 2*a33**
2*m1**8*n1**3*n2**8 - 2*a33**2*m1**8*n1*n2**10 - 8*a33**2*m1**7*m2*n1**8*n2**3 -
2*a33**2*m1**7*m2*n1**6*n2**5 + 18*a33**2*m1**7*m2*n1**4*n2**7 + 10*a33**2*m1**
7*m2*n1**2*n2**9 - 2*a33**2*m1**7*m2*n2**11 + 12*a33**2*m1**6*m2**2*n1**9*n2**2
- 10*a33**2*m1**6*m2**2*n1**7*n2**4 - 46*a33**2*m1**6*m2**2*n1**5*n2**6 - 14*a33
**2*m1**6*m2**2*n1**3*n2**8 + 10*a33**2*m1**6*m2**2*n1*n2**10 - 8*a33**2*m1**5*
m2**3*n1**10*n2 + 20*a33**2*m1**5*m2**3*n1**8*n2**3 + 50*a33**2*m1**5*m2**3*n1**
6*n2**5 + 6*a33**2*m1**5*m2**3*n1**4*n2**7 - 18*a33**2*m1**5*m2**3*n1**2*n2**9 -
2*a33**2*m1**5*m2**3*n2**11 + 2*a33**2*m1**4*m2**4*n1**11 - 10*a33**2*m1**4*m2
**4*n1**9*n2**2 - 30*a33**2*m1**4*m2**4*n1**7*n2**4 - 10*a33**2*m1**4*m2**4*n1**
5*n2**6 + 20*a33**2*m1**4*m2**4*n1**3*n2**8 + 12*a33**2*m1**4*m2**4*n1*n2**10 -
2*a33**2*m1**3*m2**5*n1**10*n2 + 22*a33**2*m1**3*m2**5*n1**8*n2**3 + 22*a33**2*
m1**3*m2**5*n1**6*n2**5 - 30*a33**2*m1**3*m2**5*n1**4*n2**7 - 28*a33**2*m1**3*m2
**5*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**2*m2**6*n1**11 - 18*a33**2*m1**2*m2**6*n1**9*n2**
2 - 10*a33**2*m1**2*m2**6*n1**7*n2**4 + 42*a33**2*m1**2*m2**6*n1**5*n2**6 + 32*
a33**2*m1**2*m2**6*n1**3*n2**8 + 6*a33**2*m1*m2**7*n1**10*n2 - 6*a33**2*m1*m2**7
*n1**8*n2**3 - 30*a33**2*m1*m2**7*n1**6*n2**5 - 18*a33**2*m1*m2**7*n1**4*n2**7 +
4*a33**2*m2**8*n1**9*n2**2 + 8*a33**2*m2**8*n1**7*n2**4 + 4*a33**2*m2**8*n1**5*
n2**6) + v1*v3*( - 4*a33*m1**7*n1**8*n2**4*n3 - 4*a33*m1**7*n1**6*n2**6*n3 + 4*
a33*m1**7*n1**4*n2**8*n3 + 4*a33*m1**7*n1**2*n2**10*n3 + 16*a33*m1**6*m2*n1**9*
n2**3*n3 - 40*a33*m1**6*m2*n1**5*n2**7*n3 - 16*a33*m1**6*m2*n1**3*n2**9*n3 + 8*
a33*m1**6*m2*n1*n2**11*n3 - 24*a33*m1**5*m2**2*n1**10*n2**2*n3 + 40*a33*m1**5*m2
**2*n1**8*n2**4*n3 + 100*a33*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6*n3 - 12*a33*m1**5*m2**2*n1
**4*n2**8*n3 - 44*a33*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10*n3 + 4*a33*m1**5*m2**2*n2**12*n3
+ 16*a33*m1**4*m2**3*n1**11*n2*n3 - 80*a33*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3*n3 - 80*a33*
m1**4*m2**3*n1**7*n2**5*n3 + 120*a33*m1**4*m2**3*n1**5*n2**7*n3 + 80*a33*m1**4*
m2**3*n1**3*n2**9*n3 - 24*a33*m1**4*m2**3*n1*n2**11*n3 - 4*a33*m1**3*m2**4*n1**
12*n3 + 60*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2*n3 - 20*a33*m1**3*m2**4*n1**8*n2**4*n3 -
180*a33*m1**3*m2**4*n1**6*n2**6*n3 - 40*a33*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8*n3 + 56*a33
*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10*n3 - 16*a33*m1**2*m2**5*n1**11*n2*n3 + 56*a33*m1**2*m2
**5*n1**9*n2**3*n3 + 96*a33*m1**2*m2**5*n1**7*n2**5*n3 - 40*a33*m1**2*m2**5*n1**
5*n2**7*n3 - 64*a33*m1**2*m2**5*n1**3*n2**9*n3 - 20*a33*m1*m2**6*n1**10*n2**2*n3
- 4*a33*m1*m2**6*n1**8*n2**4*n3 + 52*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**6*n3 + 36*a33*m1*m2
**6*n1**4*n2**8*n3 - 8*a33*m2**7*n1**9*n2**3*n3 - 16*a33*m2**7*n1**7*n2**5*n3 -
8*a33*m2**7*n1**5*n2**7*n3) + v1*(2*m1**6*n1**9*n2**6 - m1**6*n1**9*n2**4*n3**2
+ 4*m1**6*n1**7*n2**8 + 6*m1**6*n1**5*n2**8*n3**2 - 4*m1**6*n1**3*n2**12 + 8*m1
**6*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*m1**6*n1*n2**14 + 3*m1**6*n1*n2**12*n3**2 - 9*m1**5*
m2*n1**10*n2**5 + 4*m1**5*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 13*m1**5*m2*n1**8*n2**7 - 5*m1
**5*m2*n1**8*n2**5*n3**2 + 14*m1**5*m2*n1**6*n2**9 - 36*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3
**2 + 30*m1**5*m2*n1**4*n2**11 - 38*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3**2 + 11*m1**5*m2*n1
**2*n2**13 - 8*m1**5*m2*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**5*m2*n2**15 + 3*m1**5*m2*n2**13
*n3**2 + 16*m1**4*m2**2*n1**11*n2**4 - 6*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 10*m1
**4*m2**2*n1**9*n2**6 + 20*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 - 60*m1**4*m2**2*n1**7*
n2**8 + 80*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 - 80*m1**4*m2**2*n1**5*n2**10 + 60*m1**
4*m2**2*n1**5*n2**8*n3**2 - 20*m1**4*m2**2*n1**3*n2**12 - 10*m1**4*m2**2*n1**3*
n2**10*n3**2 + 6*m1**4*m2**2*n1*n2**14 - 16*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3**2 - 14*m1
**3*m2**3*n1**12*n2**3 + 4*m1**3*m2**3*n1**12*n2*n3**2 + 10*m1**3*m2**3*n1**10*
n2**5 - 30*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 + 100*m1**3*m2**3*n1**8*n2**7 - 80*m1
**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3**2 + 100*m1**3*m2**3*n1**6*n2**9 - 20*m1**3*m2**3*n1**6
*n2**7*n3**2 + 10*m1**3*m2**3*n1**4*n2**11 + 60*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 -
14*m1**3*m2**3*n1**2*n2**13 + 34*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 + 6*m1**2*m2**4*
n1**13*n2**2 - m1**2*m2**4*n1**13*n3**2 - 20*m1**2*m2**4*n1**11*n2**4 + 20*m1**2
*m2**4*n1**11*n2**2*n3**2 - 80*m1**2*m2**4*n1**9*n2**6 + 30*m1**2*m2**4*n1**9*n2
**4*n3**2 - 60*m1**2*m2**4*n1**7*n2**8 - 40*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 + 10*
m1**2*m2**4*n1**5*n2**10 - 85*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 + 16*m1**2*m2**4*n1
**3*n2**12 - 36*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - m1*m2**5*n1**14*n2 + 11*m1*m2**
5*n1**12*n2**3 - 5*m1*m2**5*n1**12*n2*n3**2 + 30*m1*m2**5*n1**10*n2**5 + 4*m1*m2
**5*n1**10*n2**3*n3**2 + 14*m1*m2**5*n1**8*n2**7 + 42*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2
- 13*m1*m2**5*n1**6*n2**9 + 52*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 - 9*m1*m2**5*n1**4*n2
**11 + 19*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2 - 2*m2**6*n1**13*n2**2 - 4*m2**6*n1**11*n2
**4 - 4*m2**6*n1**11*n2**2*n3**2 - 12*m2**6*n1**9*n2**4*n3**2 + 4*m2**6*n1**7*n2
**8 - 12*m2**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 2*m2**6*n1**5*n2**10 - 4*m2**6*n1**5*n2**8*n3
**2) + v2**2*(a33*m1**7*n1**9*n2**4 - 4*a33*m1**7*n1**7*n2**6 - 10*a33*m1**7*n1
**5*n2**8 - 4*a33*m1**7*n1**3*n2**10 + a33*m1**7*n1*n2**12 - 4*a33*m1**6*m2*n1**
10*n2**3 + 25*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**5 + 44*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**7 - 2*a33*m1
**6*m2*n1**4*n2**9 - 16*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 + a33*m1**6*m2*n2**13 + 6*a33*
m1**5*m2**2*n1**11*n2**2 - 61*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**4 - 64*a33*m1**5*m2**2*
n1**7*n2**6 + 66*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**8 + 50*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 -
13*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**12 - 4*a33*m1**4*m2**3*n1**12*n2 + 74*a33*m1**4*m2**3
*n1**10*n2**3 + 15*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 160*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**7
- 50*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**9 + 46*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**11 - a33*m1**4*
m2**3*n2**13 + a33*m1**3*m2**4*n1**13 - 46*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n2**2 + 50*a33
*m1**3*m2**4*n1**9*n2**4 + 160*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**6 - 15*a33*m1**3*m2**4*
n1**5*n2**8 - 74*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**10 + 4*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**12 + 13
*a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 - 50*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**3 - 66*a33*m1**2*m2**
5*n1**8*n2**5 + 64*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**7 + 61*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**9
- 6*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**11 - a33*m1*m2**6*n1**13 + 16*a33*m1*m2**6*n1**11*
n2**2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**4 - 44*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**6 - 25*a33*m1*m2
**6*n1**5*n2**8 + 4*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**10 - a33*m2**7*n1**12*n2 + 4*a33*m2**
7*n1**10*n2**3 + 10*a33*m2**7*n1**8*n2**5 + 4*a33*m2**7*n1**6*n2**7 - a33*m2**7*
n1**4*n2**9) + v2*v3**2*(4*a33**2*m1**8*n1**6*n2**5 + 8*a33**2*m1**8*n1**4*n2**7
+ 4*a33**2*m1**8*n1**2*n2**9 - 18*a33**2*m1**7*m2*n1**7*n2**4 - 30*a33**2*m1**7
*m2*n1**5*n2**6 - 6*a33**2*m1**7*m2*n1**3*n2**8 + 6*a33**2*m1**7*m2*n1*n2**10 +
32*a33**2*m1**6*m2**2*n1**8*n2**3 + 42*a33**2*m1**6*m2**2*n1**6*n2**5 - 10*a33**
2*m1**6*m2**2*n1**4*n2**7 - 18*a33**2*m1**6*m2**2*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**6*
m2**2*n2**11 - 28*a33**2*m1**5*m2**3*n1**9*n2**2 - 30*a33**2*m1**5*m2**3*n1**7*
n2**4 + 22*a33**2*m1**5*m2**3*n1**5*n2**6 + 22*a33**2*m1**5*m2**3*n1**3*n2**8 -
2*a33**2*m1**5*m2**3*n1*n2**10 + 12*a33**2*m1**4*m2**4*n1**10*n2 + 20*a33**2*m1
**4*m2**4*n1**8*n2**3 - 10*a33**2*m1**4*m2**4*n1**6*n2**5 - 30*a33**2*m1**4*m2**
4*n1**4*n2**7 - 10*a33**2*m1**4*m2**4*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**4*m2**4*n2**11
- 2*a33**2*m1**3*m2**5*n1**11 - 18*a33**2*m1**3*m2**5*n1**9*n2**2 + 6*a33**2*m1
**3*m2**5*n1**7*n2**4 + 50*a33**2*m1**3*m2**5*n1**5*n2**6 + 20*a33**2*m1**3*m2**
5*n1**3*n2**8 - 8*a33**2*m1**3*m2**5*n1*n2**10 + 10*a33**2*m1**2*m2**6*n1**10*n2
- 14*a33**2*m1**2*m2**6*n1**8*n2**3 - 46*a33**2*m1**2*m2**6*n1**6*n2**5 - 10*
a33**2*m1**2*m2**6*n1**4*n2**7 + 12*a33**2*m1**2*m2**6*n1**2*n2**9 - 2*a33**2*m1
*m2**7*n1**11 + 10*a33**2*m1*m2**7*n1**9*n2**2 + 18*a33**2*m1*m2**7*n1**7*n2**4
- 2*a33**2*m1*m2**7*n1**5*n2**6 - 8*a33**2*m1*m2**7*n1**3*n2**8 - 2*a33**2*m2**8
*n1**10*n2 - 2*a33**2*m2**8*n1**8*n2**3 + 2*a33**2*m2**8*n1**6*n2**5 + 2*a33**2*
m2**8*n1**4*n2**7) + v2*v3*( - 8*a33*m1**7*n1**7*n2**5*n3 - 16*a33*m1**7*n1**5*
n2**7*n3 - 8*a33*m1**7*n1**3*n2**9*n3 + 36*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**4*n3 + 52*a33*
m1**6*m2*n1**6*n2**6*n3 - 4*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**8*n3 - 20*a33*m1**6*m2*n1**2*
n2**10*n3 - 64*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3*n3 - 40*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5*
n3 + 96*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**7*n3 + 56*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9*n3 - 16*
a33*m1**5*m2**2*n1*n2**11*n3 + 56*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2*n3 - 40*a33*m1**4
*m2**3*n1**8*n2**4*n3 - 180*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6*n3 - 20*a33*m1**4*m2**3*
n1**4*n2**8*n3 + 60*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33*m1**4*m2**3*n2**12*
n3 - 24*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n2*n3 + 80*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3*n3 + 120*
a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5*n3 - 80*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7*n3 - 80*a33*m1**
3*m2**4*n1**3*n2**9*n3 + 16*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**11*n3 + 4*a33*m1**2*m2**5*n1
**12*n3 - 44*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2*n3 - 12*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4*n3
+ 100*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6*n3 + 40*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8*n3 - 24*
a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**10*n3 + 8*a33*m1*m2**6*n1**11*n2*n3 - 16*a33*m1*m2**6*
n1**9*n2**3*n3 - 40*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**5*n3 + 16*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**9*n3
+ 4*a33*m2**7*n1**10*n2**2*n3 + 4*a33*m2**7*n1**8*n2**4*n3 - 4*a33*m2**7*n1**6*
n2**6*n3 - 4*a33*m2**7*n1**4*n2**8*n3) + v2*(4*m1**6*n1**8*n2**7 - 4*m1**6*n1**8
*n2**5*n3**2 + 12*m1**6*n1**6*n2**9 - 12*m1**6*n1**6*n2**7*n3**2 + 12*m1**6*n1**
4*n2**11 - 12*m1**6*n1**4*n2**9*n3**2 + 4*m1**6*n1**2*n2**13 - 4*m1**6*n1**2*n2
**11*n3**2 - 20*m1**5*m2*n1**9*n2**6 + 19*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3**2 - 56*m1**5*
m2*n1**7*n2**8 + 52*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3**2 - 48*m1**5*m2*n1**5*n2**10 + 42*
m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3**2 - 8*m1**5*m2*n1**3*n2**12 + 4*m1**5*m2*n1**3*n2**10*
n3**2 + 4*m1**5*m2*n1*n2**14 - 5*m1**5*m2*n1*n2**12*n3**2 + 41*m1**4*m2**2*n1**
10*n2**5 - 36*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3**2 + 105*m1**4*m2**2*n1**8*n2**7 - 85*
m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3**2 + 70*m1**4*m2**2*n1**6*n2**9 - 40*m1**4*m2**2*n1**
6*n2**7*n3**2 - 10*m1**4*m2**2*n1**4*n2**11 + 30*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3**2 -
15*m1**4*m2**2*n1**2*n2**13 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3**2 + m1**4*m2**2*
n2**15 - m1**4*m2**2*n2**13*n3**2 - 44*m1**3*m2**3*n1**11*n2**4 + 34*m1**3*m2**3
*n1**11*n2**2*n3**2 - 100*m1**3*m2**3*n1**9*n2**6 + 60*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4*
n3**2 - 40*m1**3*m2**3*n1**7*n2**8 - 20*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6*n3**2 + 40*m1**3
*m2**3*n1**5*n2**10 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3**2 + 20*m1**3*m2**3*n1**3*n2
**12 - 30*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3**2 - 4*m1**3*m2**3*n1*n2**14 + 4*m1**3*m2
**3*n1*n2**12*n3**2 + 26*m1**2*m2**4*n1**12*n2**3 - 16*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3
**2 + 50*m1**2*m2**4*n1**10*n2**5 - 10*m1**2*m2**4*n1**10*n2**3*n3**2 + 60*m1**2
*m2**4*n1**8*n2**5*n3**2 - 40*m1**2*m2**4*n1**6*n2**9 + 80*m1**2*m2**4*n1**6*n2
**7*n3**2 - 10*m1**2*m2**4*n1**4*n2**11 + 20*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9*n3**2 + 6*
m1**2*m2**4*n1**2*n2**13 - 6*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3**2 - 8*m1*m2**5*n1**13*
n2**2 + 3*m1*m2**5*n1**13*n3**2 - 12*m1*m2**5*n1**11*n2**4 - 8*m1*m2**5*n1**11*
n2**2*n3**2 + 8*m1*m2**5*n1**9*n2**6 - 38*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3**2 + 16*m1*m2
**5*n1**7*n2**8 - 36*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3**2 - 5*m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3**2 -
4*m1*m2**5*n1**3*n2**12 + 4*m1*m2**5*n1**3*n2**10*n3**2 + m2**6*n1**14*n2 + m2
**6*n1**12*n2**3 + 3*m2**6*n1**12*n2*n3**2 - 2*m2**6*n1**10*n2**5 + 8*m2**6*n1**
10*n2**3*n3**2 - 2*m2**6*n1**8*n2**7 + 6*m2**6*n1**8*n2**5*n3**2 + m2**6*n1**6*
n2**9 + m2**6*n1**4*n2**11 - m2**6*n1**4*n2**9*n3**2) + v3**4*( - a33**3*m1**9*
n1**5*n2**4 - 2*a33**3*m1**9*n1**3*n2**6 - a33**3*m1**9*n1*n2**8 + 4*a33**3*m1**
8*m2*n1**6*n2**3 + 7*a33**3*m1**8*m2*n1**4*n2**5 + 2*a33**3*m1**8*m2*n1**2*n2**7
- a33**3*m1**8*m2*n2**9 - 6*a33**3*m1**7*m2**2*n1**7*n2**2 - 10*a33**3*m1**7*m2
**2*n1**5*n2**4 - 2*a33**3*m1**7*m2**2*n1**3*n2**6 + 2*a33**3*m1**7*m2**2*n1*n2
**8 + 4*a33**3*m1**6*m2**3*n1**8*n2 + 10*a33**3*m1**6*m2**3*n1**6*n2**3 + 6*a33
**3*m1**6*m2**3*n1**4*n2**5 - 2*a33**3*m1**6*m2**3*n1**2*n2**7 - 2*a33**3*m1**6*
m2**3*n2**9 - a33**3*m1**5*m2**4*n1**9 - 10*a33**3*m1**5*m2**4*n1**7*n2**2 - 10*
a33**3*m1**5*m2**4*n1**5*n2**4 + 6*a33**3*m1**5*m2**4*n1**3*n2**6 + 7*a33**3*m1
**5*m2**4*n1*n2**8 + 7*a33**3*m1**4*m2**5*n1**8*n2 + 6*a33**3*m1**4*m2**5*n1**6*
n2**3 - 10*a33**3*m1**4*m2**5*n1**4*n2**5 - 10*a33**3*m1**4*m2**5*n1**2*n2**7 -
a33**3*m1**4*m2**5*n2**9 - 2*a33**3*m1**3*m2**6*n1**9 - 2*a33**3*m1**3*m2**6*n1
**7*n2**2 + 6*a33**3*m1**3*m2**6*n1**5*n2**4 + 10*a33**3*m1**3*m2**6*n1**3*n2**6
+ 4*a33**3*m1**3*m2**6*n1*n2**8 + 2*a33**3*m1**2*m2**7*n1**8*n2 - 2*a33**3*m1**
2*m2**7*n1**6*n2**3 - 10*a33**3*m1**2*m2**7*n1**4*n2**5 - 6*a33**3*m1**2*m2**7*
n1**2*n2**7 - a33**3*m1*m2**8*n1**9 + 2*a33**3*m1*m2**8*n1**7*n2**2 + 7*a33**3*
m1*m2**8*n1**5*n2**4 + 4*a33**3*m1*m2**8*n1**3*n2**6 - a33**3*m2**9*n1**8*n2 - 2
*a33**3*m2**9*n1**6*n2**3 - a33**3*m2**9*n1**4*n2**5) + v3**3*(4*a33**2*m1**8*n1
**6*n2**4*n3 + 8*a33**2*m1**8*n1**4*n2**6*n3 + 4*a33**2*m1**8*n1**2*n2**8*n3 -
16*a33**2*m1**7*m2*n1**7*n2**3*n3 - 24*a33**2*m1**7*m2*n1**5*n2**5*n3 + 8*a33**2
*m1**7*m2*n1*n2**9*n3 + 24*a33**2*m1**6*m2**2*n1**8*n2**2*n3 + 20*a33**2*m1**6*
m2**2*n1**6*n2**4*n3 - 28*a33**2*m1**6*m2**2*n1**4*n2**6*n3 - 20*a33**2*m1**6*m2
**2*n1**2*n2**8*n3 + 4*a33**2*m1**6*m2**2*n2**10*n3 - 16*a33**2*m1**5*m2**3*n1**
9*n2*n3 + 40*a33**2*m1**5*m2**3*n1**5*n2**5*n3 + 16*a33**2*m1**5*m2**3*n1**3*n2
**7*n3 - 8*a33**2*m1**5*m2**3*n1*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1**4*m2**4*n1**10*n3 - 20*
a33**2*m1**4*m2**4*n1**6*n2**4*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**4*n1**4*n2**6*n3 + 4*a33
**2*m1**4*m2**4*n2**10*n3 - 8*a33**2*m1**3*m2**5*n1**9*n2*n3 + 16*a33**2*m1**3*
m2**5*n1**7*n2**3*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**5*n1**5*n2**5*n3 - 16*a33**2*m1**3*m2
**5*n1*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1**2*m2**6*n1**10*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**6*n1**8*
n2**2*n3 - 28*a33**2*m1**2*m2**6*n1**6*n2**4*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**6*n1**4*n2
**6*n3 + 24*a33**2*m1**2*m2**6*n1**2*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1*m2**7*n1**9*n2*n3 -
24*a33**2*m1*m2**7*n1**5*n2**5*n3 - 16*a33**2*m1*m2**7*n1**3*n2**7*n3 + 4*a33**2
*m2**8*n1**8*n2**2*n3 + 8*a33**2*m2**8*n1**6*n2**4*n3 + 4*a33**2*m2**8*n1**4*n2
**6*n3) + v3**2*(a33*m1**7*n1**9*n2**4 - 2*a33*m1**7*n1**7*n2**6 - 2*a33*m1**7*
n1**7*n2**4*n3**2 - 8*a33*m1**7*n1**5*n2**8 - 2*a33*m1**7*n1**5*n2**6*n3**2 - 6*
a33*m1**7*n1**3*n2**10 + 2*a33*m1**7*n1**3*n2**8*n3**2 - a33*m1**7*n1*n2**12 + 2
*a33*m1**7*n1*n2**10*n3**2 - 4*a33*m1**6*m2*n1**10*n2**3 + 14*a33*m1**6*m2*n1**8
*n2**5 + 8*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**3*n3**2 + 38*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**7 - 2*a33*
m1**6*m2*n1**6*n2**5*n3**2 + 18*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**9 - 26*a33*m1**6*m2*n1**4
*n2**7*n3**2 - 2*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 - 14*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**9*n3**2 +
2*a33*m1**6*m2*n2**11*n3**2 + 6*a33*m1**5*m2**2*n1**11*n2**2 - 36*a33*m1**5*m2
**2*n1**9*n2**4 - 12*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2*n3**2 - 66*a33*m1**5*m2**2*n1**
7*n2**6 + 30*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4*n3**2 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**8 +
78*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6*n3**2 + 12*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 + 18*a33
*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3**2 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**12 - 18*a33*m1**5*m2**
2*n1*n2**10*n3**2 - 4*a33*m1**4*m2**3*n1**12*n2 + 44*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2**
3 + 8*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2*n3**2 + 45*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 60*a33*
m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3**2 - 30*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**7 - 90*a33*m1**4*m2
**3*n1**6*n2**5*n3**2 + 30*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7*n3**2 + 26*a33*m1**4*m2**
3*n1**2*n2**11 + 50*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9*n3**2 - a33*m1**4*m2**3*n2**13 -
2*a33*m1**4*m2**3*n2**11*n3**2 + a33*m1**3*m2**4*n1**13 - 26*a33*m1**3*m2**4*n1
**11*n2**2 - 2*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n3**2 + 50*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*n3
**2 + 30*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**6 + 30*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4*n3**2 - 45
*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**8 - 90*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6*n3**2 - 44*a33*m1
**3*m2**4*n1**3*n2**10 - 60*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8*n3**2 + 4*a33*m1**3*m2**
4*n1*n2**12 + 8*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**10*n3**2 + 6*a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 -
12*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**3 - 18*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2*n3**2 + 6*a33*m1
**2*m2**5*n1**8*n2**5 + 18*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3*n3**2 + 66*a33*m1**2*m2**
5*n1**6*n2**7 + 78*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5*n3**2 + 36*a33*m1**2*m2**5*n1**4*
n2**9 + 30*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3**2 - 6*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**11 -
12*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9*n3**2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**11*n2**2 + 2*a33*m1*m2
**6*n1**11*n3**2 - 18*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**4 - 14*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3
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m1*m2**6*n1**5*n2**8 - 2*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3**2 + 4*a33*m1*m2**6*n1**3*
n2**10 + 8*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**8*n3**2 + a33*m2**7*n1**12*n2 + 6*a33*m2**7*n1
**10*n2**3 + 2*a33*m2**7*n1**10*n2*n3**2 + 8*a33*m2**7*n1**8*n2**5 + 2*a33*m2**7
*n1**8*n2**3*n3**2 + 2*a33*m2**7*n1**6*n2**7 - 2*a33*m2**7*n1**6*n2**5*n3**2 -
a33*m2**7*n1**4*n2**9 - 2*a33*m2**7*n1**4*n2**7*n3**2) + v3*(4*m1**6*n1**8*n2**6
*n3 - 4*m1**6*n1**8*n2**4*n3**3 + 12*m1**6*n1**6*n2**8*n3 - 12*m1**6*n1**6*n2**6
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n2**12*n3 - 4*m1**6*n1**2*n2**10*n3**3 - 18*m1**5*m2*n1**9*n2**5*n3 + 16*m1**5*
m2*n1**9*n2**3*n3**3 - 48*m1**5*m2*n1**7*n2**7*n3 + 40*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**
3 - 36*m1**5*m2*n1**5*n2**9*n3 + 24*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3**3 - 8*m1**5*m2*n1**
3*n2**9*n3**3 + 6*m1**5*m2*n1*n2**13*n3 - 8*m1**5*m2*n1*n2**11*n3**3 + 32*m1**4*
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*n2**6*n3 - 40*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3**3 + 20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8*n3 +
20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3**3 - 40*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10*n3 + 60*m1**4*m2
**2*n1**4*n2**8*n3**3 - 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2
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**3*n1**11*n2**3*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3**3 - 40*m1**3*m2**3*n1**9*n2**
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**3*m2**3*n1**5*n2**9*n3 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3**3 + 20*m1**3*m2**3*n1
**3*n2**11*n3 - 8*m1**3*m2**3*n1*n2**13*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1*n2**11*n3**3 + 12
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16*m1*m2**5*n1**7*n2**7*n3 + 24*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**3 - 10*m1*m2**5*n1**5*
n2**9*n3 + 40*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**3 - 8*m1*m2**5*n1**3*n2**11*n3 + 16*m1*m2
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12*m2**6*n1**6*n2**6*n3**3 + 2*m2**6*n1**4*n2**10*n3 - 4*m2**6*n1**4*n2**8*n3**3
)$
FI=u1**2*v1**2*( - 4*a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 12*a33*m1**5*n1**9*n2**6 - 4*a33*
m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 16*a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3
**2 + 8*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 24*a33*m1**5*n1**5*n2**8*n3**2 + 12*a33*m1**5*
n1**3*n2**12 - 16*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1*n2**14 - 4*a33*
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- 16*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + 2*a33*m1**4*m2*n2**15 - 4*a33*m1**4*m2*n2**13*
n3**2 - 18*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 20*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 24*
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**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 80*a33*m1**3*m2
**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 130*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1
**3*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 10*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**
14 + 16*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 10*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 12*a33*
m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 16*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 130*a33*m1**2*m2
**3*n1**10*n2**5 + 40*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 200*a33*m1**2*m2**3*
n1**8*n2**7 - 90*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 80*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3
**2 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 80*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 +
18*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13 - 24*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - 2*a33*
m1*m2**4*n1**15 + 16*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2 - 4*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 +
70*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 80*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 40*a33*m1*m2**4*n1
**9*n2**4*n3**2 + 10*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 + 80*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**
2 - 32*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 60*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 14*a33*m1
*m2**4*n1**3*n2**12 + 16*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**14*n2
- 12*a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 4*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 8*a33*m2**5*n1**10*
n2**5 - 16*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 24*a33*m2**5
*n1**8*n2**5*n3**2 + 12*a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 16*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 +
4*a33*m2**5*n1**4*n2**11 - 4*a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u1**2*v2**2*( - 2*
a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 6*a33*m1**5*n1**9*n2**6 - 2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2
- 4*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**5*
n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**8*n3**2 + 6*a33*m1**5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5
*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**5*n1*n2**14 - 2*a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 + 7*
a33*m1**4*m2*n1**12*n2**3 + 16*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 8*a33*m1**4*m2*n1**10
*n2**3*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 -
40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2 - 35*a33*m1**4*
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13 + a33*m1**4*m2*n2**15 - 2*a33*m1**4*m2*n2**13*n3**2 - 9*a33*m1**3*m2**2*n1**
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**2 + 45*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 +
100*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 65*a33*
m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12 + 20*a33*m1**3*m2**2*
n1**3*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**14 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*
n3**2 + 5*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 6*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*a33*m1
**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 65*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**3
*n1**10*n2**3*n3**2 - 100*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 - 45*a33*m1**2*m2**3*n1**6
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- 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 + 9*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13 - 12*a33
*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - a33*m1*m2**4*n1**15 + 8*a33*m1*m2**4*n1**13*n2
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**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 + 5*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8
+ 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 16*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*
m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**12 + 8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2
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m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 + 6*a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8
*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*a33*m2**5*n1**4*n2**11 - 2*a33*m2**5*n1**4*n2**
9*n3**2) + u1**2*v3**2*( - 2*a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 6*a33*m1**5*n1**9*n2**6 -
2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 4*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**
6*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**8*n3**2 + 6*a33*m1**
5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**5*n1*n2**14 - 2*a33*
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**5 + 8*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1
**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*
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8*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + a33*m1**4*m2*n2**15 - 2*a33*m1**4*m2*n2**13*n3**2
- 9*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 10*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 12*a33*m1
**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 45*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 40*a33*m1**3*m2
**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 100*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1
**7*n2**6*n3**2 + 65*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**
12 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**14 + 8*a33
*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 6*a33*m1**2*m2**3*
n1**12*n2**3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 65*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2
**5 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 100*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 -
45*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 10*a33*
m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 + 9*a33*m1**2*m2
**3*n1**2*n2**13 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - a33*m1*m2**4*n1**15 +
8*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 35*a33*m1*m2**4*n1
**11*n2**4 + 40*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 + 5
*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 16*a33*m1*m2**4*
n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**12 +
8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*a33*m2**5*n1**14*n2 - 6*a33*m2**5*n1**12*
n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**10*n2**5 - 8*a33*m2**5*n1
**10*n2**3*n3**2 + 4*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 + 6*
a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*a33*m2**5*n1**4*n2**11
- 2*a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u1*u3*v1*v3*( - 4*a33*m1**5*n1**11*n2**4 -
12*a33*m1**5*n1**9*n2**6 - 4*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2
**8 - 16*a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 8*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 24*a33*m1**5*
n1**5*n2**8*n3**2 + 12*a33*m1**5*n1**3*n2**12 - 16*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2
+ 4*a33*m1**5*n1*n2**14 - 4*a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 + 14*a33*m1**4*m2*n1**12*
n2**3 + 32*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 16*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 10*
a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 60*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 80*a33*m1**4*m2*
n1**6*n2**9 + 80*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2 - 70*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 +
40*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**2 - 16*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + 2*a33*m1**4*
m2*n2**15 - 4*a33*m1**4*m2*n2**13*n3**2 - 18*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 20*
a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 24*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 90*a33*m1
**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 80*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2
**2*n1**7*n2**8 - 80*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 130*a33*m1**3*m2**2*n1
**5*n2**10 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*
n3**2 - 10*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**14 + 16*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 10*
a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 16*a33*m1**2*m2**3
*n1**12*n2*n3**2 - 130*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 40*a33*m1**2*m2**3*n1**10*
n2**3*n3**2 - 200*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 - 90*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 -
80*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 80*a33
*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 + 18*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13 - 24*a33*m1**2*
m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**15 + 16*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2
- 4*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 70*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 80*a33*m1*m2**4*
n1**9*n2**6 + 40*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 + 10*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 +
80*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 32*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 60*a33*m1*m2
**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 14*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**12 + 16*a33*m1*m2**4*n1**3*n2
**10*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**14*n2 - 12*a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 4*a33*m2**5*n1
**12*n2*n3**2 - 8*a33*m2**5*n1**10*n2**5 - 16*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 + 8*
a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 24*a33*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 + 12*a33*m2**5*n1**6*n2**
9 - 16*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 4*a33*m2**5*n1**4*n2**11 - 4*a33*m2**5*n1**
4*n2**9*n3**2) + u1*v1**2*v2*(8*a33*m1**6*n1**9*n2**5 + 16*a33*m1**6*n1**7*n2**7
+ 8*a33*m1**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 24*a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 - 16*a33*m1**6
*n1**3*n2**11 + 24*a33*m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1*n2**13 + 8*a33*
m1**6*n1*n2**11*n3**2 - 36*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 - 52*a33*m1**5*m2*n1**8*n2
**6 - 40*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 + 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 - 112*a33*
m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 + 120*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 - 96*a33*m1**5*m2*n1
**4*n2**8*n3**2 + 44*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**12 - 16*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3
**2 - 4*a33*m1**5*m2*n2**14 + 8*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 + 64*a33*m1**4*m2**2*
n1**11*n2**3 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5 + 80*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*
n3**2 - 240*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7 + 200*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2
- 320*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9 + 120*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 - 80*
a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3**2 + 24*a33*m1
**4*m2**2*n1*n2**13 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 - 56*a33*m1**3*m2**3*n1
**12*n2**2 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*
n3**2 + 400*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6 - 160*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2
+ 400*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 + 160*a33*m1
**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 56*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 + 80*a33*m1**3*m2
**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 24*a33*m1**2*m2**4*n1**13*n2 - 80*a33*m1**2*m2**4*n1**
11*n2**3 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3**2 - 320*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5
+ 40*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 - 240*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 - 120*
a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 - 200*a33*m1
**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 64*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 - 80*a33*m1**2*m2
**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**14 + 44*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 - 8
*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 120*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**4 + 16*a33*m1*m2**5*n1
**10*n2**2*n3**2 + 56*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 + 96*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3
**2 - 52*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 112*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 - 36*a33*
m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 40*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3**2 - 8*a33*m2**6*n1**13*
n2 - 16*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2*n3**2 - 24*a33*m2**6*n1**
9*n2**3*n3**2 + 16*a33*m2**6*n1**7*n2**7 - 24*a33*m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 8*
a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 8*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**2) + u1*v1**2*(2*m1**5*n1**
12*n2**4 + 6*m1**5*n1**10*n2**6 + 2*m1**5*n1**10*n2**4*n3**2 + 4*m1**5*n1**8*n2
**8 + 8*m1**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 4*m1**5*n1**6*n2**10 + 12*m1**5*n1**6*n2**8*n3
**2 - 6*m1**5*n1**4*n2**12 + 8*m1**5*n1**4*n2**10*n3**2 - 2*m1**5*n1**2*n2**14 +
2*m1**5*n1**2*n2**12*n3**2 - 7*m1**4*m2*n1**13*n2**3 - 16*m1**4*m2*n1**11*n2**5
- 8*m1**4*m2*n1**11*n2**3*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**9*n2**7 - 30*m1**4*m2*n1**9*n2
**5*n3**2 + 40*m1**4*m2*n1**7*n2**9 - 40*m1**4*m2*n1**7*n2**7*n3**2 + 35*m1**4*
m2*n1**5*n2**11 - 20*m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3**2 + 8*m1**4*m2*n1**3*n2**13 - m1**
4*m2*n1*n2**15 + 2*m1**4*m2*n1*n2**13*n3**2 + 9*m1**3*m2**2*n1**14*n2**2 + 10*m1
**3*m2**2*n1**12*n2**4 + 12*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2*n3**2 - 45*m1**3*m2**2*n1**
10*n2**6 + 40*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3**2 - 100*m1**3*m2**2*n1**8*n2**8 + 40*
m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3**2 - 65*m1**3*m2**2*n1**6*n2**10 - 6*m1**3*m2**2*n1**
4*n2**12 - 20*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3**2 + 5*m1**3*m2**2*n1**2*n2**14 - 8*m1
**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3**2 - 5*m1**2*m2**3*n1**15*n2 + 6*m1**2*m2**3*n1**13*n2
**3 - 8*m1**2*m2**3*n1**13*n2*n3**2 + 65*m1**2*m2**3*n1**11*n2**5 - 20*m1**2*m2
**3*n1**11*n2**3*n3**2 + 100*m1**2*m2**3*n1**9*n2**7 + 45*m1**2*m2**3*n1**7*n2**
9 + 40*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**5*n2**11 + 40*m1**2*m2
**3*n1**5*n2**9*n3**2 - 9*m1**2*m2**3*n1**3*n2**13 + 12*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11
*n3**2 + m1*m2**4*n1**16 - 8*m1*m2**4*n1**14*n2**2 + 2*m1*m2**4*n1**14*n3**2 -
35*m1*m2**4*n1**12*n2**4 - 40*m1*m2**4*n1**10*n2**6 - 20*m1*m2**4*n1**10*n2**4*
n3**2 - 5*m1*m2**4*n1**8*n2**8 - 40*m1*m2**4*n1**8*n2**6*n3**2 + 16*m1*m2**4*n1
**6*n2**10 - 30*m1*m2**4*n1**6*n2**8*n3**2 + 7*m1*m2**4*n1**4*n2**12 - 8*m1*m2**
4*n1**4*n2**10*n3**2 + 2*m2**5*n1**15*n2 + 6*m2**5*n1**13*n2**3 + 2*m2**5*n1**13
*n2*n3**2 + 4*m2**5*n1**11*n2**5 + 8*m2**5*n1**11*n2**3*n3**2 - 4*m2**5*n1**9*n2
**7 + 12*m2**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 6*m2**5*n1**7*n2**9 + 8*m2**5*n1**7*n2**7*n3
**2 - 2*m2**5*n1**5*n2**11 + 2*m2**5*n1**5*n2**9*n3**2) + u1*v1*v2*( - 2*m1**5*
n1**11*n2**5 - 6*m1**5*n1**9*n2**7 - 2*m1**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 4*m1**5*n1**7*
n2**9 - 8*m1**5*n1**7*n2**7*n3**2 + 4*m1**5*n1**5*n2**11 - 12*m1**5*n1**5*n2**9*
n3**2 + 6*m1**5*n1**3*n2**13 - 8*m1**5*n1**3*n2**11*n3**2 + 2*m1**5*n1*n2**15 -
2*m1**5*n1*n2**13*n3**2 + 7*m1**4*m2*n1**12*n2**4 + 16*m1**4*m2*n1**10*n2**6 + 8
*m1**4*m2*n1**10*n2**4*n3**2 - 5*m1**4*m2*n1**8*n2**8 + 30*m1**4*m2*n1**8*n2**6*
n3**2 - 40*m1**4*m2*n1**6*n2**10 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**8*n3**2 - 35*m1**4*m2*
n1**4*n2**12 + 20*m1**4*m2*n1**4*n2**10*n3**2 - 8*m1**4*m2*n1**2*n2**14 + m1**4*
m2*n2**16 - 2*m1**4*m2*n2**14*n3**2 - 9*m1**3*m2**2*n1**13*n2**3 - 10*m1**3*m2**
2*n1**11*n2**5 - 12*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3*n3**2 + 45*m1**3*m2**2*n1**9*n2**7
- 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3**2 + 100*m1**3*m2**2*n1**7*n2**9 - 40*m1**3*m2**
2*n1**7*n2**7*n3**2 + 65*m1**3*m2**2*n1**5*n2**11 + 6*m1**3*m2**2*n1**3*n2**13 +
20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3**2 - 5*m1**3*m2**2*n1*n2**15 + 8*m1**3*m2**2*n1*
n2**13*n3**2 + 5*m1**2*m2**3*n1**14*n2**2 - 6*m1**2*m2**3*n1**12*n2**4 + 8*m1**2
*m2**3*n1**12*n2**2*n3**2 - 65*m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 + 20*m1**2*m2**3*n1**10*
n2**4*n3**2 - 100*m1**2*m2**3*n1**8*n2**8 - 45*m1**2*m2**3*n1**6*n2**10 - 40*m1
**2*m2**3*n1**6*n2**8*n3**2 + 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 - 40*m1**2*m2**3*n1**4
*n2**10*n3**2 + 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**14 - 12*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12*n3**2 -
m1*m2**4*n1**15*n2 + 8*m1*m2**4*n1**13*n2**3 - 2*m1*m2**4*n1**13*n2*n3**2 + 35*
m1*m2**4*n1**11*n2**5 + 40*m1*m2**4*n1**9*n2**7 + 20*m1*m2**4*n1**9*n2**5*n3**2
+ 5*m1*m2**4*n1**7*n2**9 + 40*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3**2 - 16*m1*m2**4*n1**5*n2
**11 + 30*m1*m2**4*n1**5*n2**9*n3**2 - 7*m1*m2**4*n1**3*n2**13 + 8*m1*m2**4*n1**
3*n2**11*n3**2 - 2*m2**5*n1**14*n2**2 - 6*m2**5*n1**12*n2**4 - 2*m2**5*n1**12*n2
**2*n3**2 - 4*m2**5*n1**10*n2**6 - 8*m2**5*n1**10*n2**4*n3**2 + 4*m2**5*n1**8*n2
**8 - 12*m2**5*n1**8*n2**6*n3**2 + 6*m2**5*n1**6*n2**10 - 8*m2**5*n1**6*n2**8*n3
**2 + 2*m2**5*n1**4*n2**12 - 2*m2**5*n1**4*n2**10*n3**2) + u1*v2**3*(4*a33*m1**6
*n1**9*n2**5 + 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 + 4*a33*m1**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 12*a33*
m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 + 12*a33*m1**6*n1**3*n2**9*n3
**2 - 4*a33*m1**6*n1*n2**13 + 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 - 18*a33*m1**5*m2*n1**
10*n2**4 - 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 - 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 + 28*
a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 + 60*a33*m1**5*m2*
n1**4*n2**10 - 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 + 22*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**12
- 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 - 2*a33*m1**5*m2*n2**14 + 4*a33*m1**5*m2*n2
**12*n3**2 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5 +
40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7 + 100*a33
*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 - 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9 + 60*a33*m1**4*
m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 - 20*a33*m1**4*m2**2*
n1**3*n2**9*n3**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**11*
n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 + 20*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 - 40*
a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6 - 80*a33*m1
**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1**3*m2
**3*n1**4*n2**10 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1
**2*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 12*a33*m1**2*m2**4*n1**13*
n2 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3**2 - 160*
a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1
**2*m2**4*n1**7*n2**7 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 + 20*a33*m1**2*m2**
4*n1**5*n2**9 - 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 32*a33*m1**2*m2**4*n1**3
*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 2*a33*m1*m2**5*n1**14 + 22*a33*
m1*m2**5*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 60*a33*m1*m2**5*n1**10*n2
**4 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 + 28*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 + 48*a33*
m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 - 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 56*a33*m1*m2**5*n1**6
*n2**6*n3**2 - 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 20*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3**2
- 4*a33*m2**6*n1**13*n2 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 4*a33*m2**6*n1**11*n2*n3**2
- 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 - 12*a33*m2**6*n1**7
*n2**5*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**2) + u1*v2
**2*(2*m1**5*n1**12*n2**4 + 6*m1**5*n1**10*n2**6 + 2*m1**5*n1**10*n2**4*n3**2 +
4*m1**5*n1**8*n2**8 + 8*m1**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 4*m1**5*n1**6*n2**10 + 12*m1**
5*n1**6*n2**8*n3**2 - 6*m1**5*n1**4*n2**12 + 8*m1**5*n1**4*n2**10*n3**2 - 2*m1**
5*n1**2*n2**14 + 2*m1**5*n1**2*n2**12*n3**2 - 7*m1**4*m2*n1**13*n2**3 - 16*m1**4
*m2*n1**11*n2**5 - 8*m1**4*m2*n1**11*n2**3*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**9*n2**7 - 30*
m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3**2 + 40*m1**4*m2*n1**7*n2**9 - 40*m1**4*m2*n1**7*n2**7*
n3**2 + 35*m1**4*m2*n1**5*n2**11 - 20*m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3**2 + 8*m1**4*m2*n1
**3*n2**13 - m1**4*m2*n1*n2**15 + 2*m1**4*m2*n1*n2**13*n3**2 + 9*m1**3*m2**2*n1
**14*n2**2 + 10*m1**3*m2**2*n1**12*n2**4 + 12*m1**3*m2**2*n1**12*n2**2*n3**2 -
45*m1**3*m2**2*n1**10*n2**6 + 40*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3**2 - 100*m1**3*m2**
2*n1**8*n2**8 + 40*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3**2 - 65*m1**3*m2**2*n1**6*n2**10 -
6*m1**3*m2**2*n1**4*n2**12 - 20*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3**2 + 5*m1**3*m2**2*
n1**2*n2**14 - 8*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3**2 - 5*m1**2*m2**3*n1**15*n2 + 6*m1
**2*m2**3*n1**13*n2**3 - 8*m1**2*m2**3*n1**13*n2*n3**2 + 65*m1**2*m2**3*n1**11*
n2**5 - 20*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3*n3**2 + 100*m1**2*m2**3*n1**9*n2**7 + 45*m1
**2*m2**3*n1**7*n2**9 + 40*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**5*
n2**11 + 40*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9*n3**2 - 9*m1**2*m2**3*n1**3*n2**13 + 12*m1**
2*m2**3*n1**3*n2**11*n3**2 + m1*m2**4*n1**16 - 8*m1*m2**4*n1**14*n2**2 + 2*m1*m2
**4*n1**14*n3**2 - 35*m1*m2**4*n1**12*n2**4 - 40*m1*m2**4*n1**10*n2**6 - 20*m1*
m2**4*n1**10*n2**4*n3**2 - 5*m1*m2**4*n1**8*n2**8 - 40*m1*m2**4*n1**8*n2**6*n3**
2 + 16*m1*m2**4*n1**6*n2**10 - 30*m1*m2**4*n1**6*n2**8*n3**2 + 7*m1*m2**4*n1**4*
n2**12 - 8*m1*m2**4*n1**4*n2**10*n3**2 + 2*m2**5*n1**15*n2 + 6*m2**5*n1**13*n2**
3 + 2*m2**5*n1**13*n2*n3**2 + 4*m2**5*n1**11*n2**5 + 8*m2**5*n1**11*n2**3*n3**2
- 4*m2**5*n1**9*n2**7 + 12*m2**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 6*m2**5*n1**7*n2**9 + 8*m2
**5*n1**7*n2**7*n3**2 - 2*m2**5*n1**5*n2**11 + 2*m2**5*n1**5*n2**9*n3**2) + u1*
v2*v3**2*(4*a33*m1**6*n1**9*n2**5 + 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 + 4*a33*m1**6*n1**7*
n2**5*n3**2 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 + 12*a33
*m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m1**6*n1*n2**13 + 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 -
18*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 - 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 - 20*a33*m1**5*m2*n1
**8*n2**4*n3**2 + 28*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**
2 + 60*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 - 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 + 22*a33*m1
**5*m2*n1**2*n2**12 - 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 - 2*a33*m1**5*m2*n2**14
+ 4*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**4*
m2**2*n1**9*n2**5 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**4*m2**2*
n1**7*n2**7 + 100*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 - 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*
n2**9 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 -
20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 - 20*a33*m1
**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 + 20*a33*m1**3*m2**3
*n1**10*n2**4 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**
8*n2**6 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8
+ 20*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*
a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 12*a33*m1
**2*m2**4*n1**13*n2 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**
11*n2*n3**2 - 160*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*
n3**2 - 120*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 +
20*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 - 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 32*a33
*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 2*a33*m1*m2**
5*n1**14 + 22*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 60*a33*
m1*m2**5*n1**10*n2**4 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 + 28*a33*m1*m2**5*n1**
8*n2**6 + 48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 - 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 56*
a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 - 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 20*a33*m1*m2**5*
n1**4*n2**8*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**13*n2 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 4*a33*m2
**6*n1**11*n2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 -
12*a33*m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2
**7*n3**2) + u1*v3**2*(2*m1**5*n1**12*n2**4 + 6*m1**5*n1**10*n2**6 + 2*m1**5*n1
**10*n2**4*n3**2 + 4*m1**5*n1**8*n2**8 + 8*m1**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 4*m1**5*n1
**6*n2**10 + 12*m1**5*n1**6*n2**8*n3**2 - 6*m1**5*n1**4*n2**12 + 8*m1**5*n1**4*
n2**10*n3**2 - 2*m1**5*n1**2*n2**14 + 2*m1**5*n1**2*n2**12*n3**2 - 7*m1**4*m2*n1
**13*n2**3 - 16*m1**4*m2*n1**11*n2**5 - 8*m1**4*m2*n1**11*n2**3*n3**2 + 5*m1**4*
m2*n1**9*n2**7 - 30*m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3**2 + 40*m1**4*m2*n1**7*n2**9 - 40*m1
**4*m2*n1**7*n2**7*n3**2 + 35*m1**4*m2*n1**5*n2**11 - 20*m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3
**2 + 8*m1**4*m2*n1**3*n2**13 - m1**4*m2*n1*n2**15 + 2*m1**4*m2*n1*n2**13*n3**2
+ 9*m1**3*m2**2*n1**14*n2**2 + 10*m1**3*m2**2*n1**12*n2**4 + 12*m1**3*m2**2*n1**
12*n2**2*n3**2 - 45*m1**3*m2**2*n1**10*n2**6 + 40*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3**2
- 100*m1**3*m2**2*n1**8*n2**8 + 40*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3**2 - 65*m1**3*m2
**2*n1**6*n2**10 - 6*m1**3*m2**2*n1**4*n2**12 - 20*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3**
2 + 5*m1**3*m2**2*n1**2*n2**14 - 8*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3**2 - 5*m1**2*m2**
3*n1**15*n2 + 6*m1**2*m2**3*n1**13*n2**3 - 8*m1**2*m2**3*n1**13*n2*n3**2 + 65*m1
**2*m2**3*n1**11*n2**5 - 20*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3*n3**2 + 100*m1**2*m2**3*n1
**9*n2**7 + 45*m1**2*m2**3*n1**7*n2**9 + 40*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3**2 - 10*
m1**2*m2**3*n1**5*n2**11 + 40*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9*n3**2 - 9*m1**2*m2**3*n1**
3*n2**13 + 12*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11*n3**2 + m1*m2**4*n1**16 - 8*m1*m2**4*n1**
14*n2**2 + 2*m1*m2**4*n1**14*n3**2 - 35*m1*m2**4*n1**12*n2**4 - 40*m1*m2**4*n1**
10*n2**6 - 20*m1*m2**4*n1**10*n2**4*n3**2 - 5*m1*m2**4*n1**8*n2**8 - 40*m1*m2**4
*n1**8*n2**6*n3**2 + 16*m1*m2**4*n1**6*n2**10 - 30*m1*m2**4*n1**6*n2**8*n3**2 +
7*m1*m2**4*n1**4*n2**12 - 8*m1*m2**4*n1**4*n2**10*n3**2 + 2*m2**5*n1**15*n2 + 6*
m2**5*n1**13*n2**3 + 2*m2**5*n1**13*n2*n3**2 + 4*m2**5*n1**11*n2**5 + 8*m2**5*n1
**11*n2**3*n3**2 - 4*m2**5*n1**9*n2**7 + 12*m2**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 6*m2**5*n1
**7*n2**9 + 8*m2**5*n1**7*n2**7*n3**2 - 2*m2**5*n1**5*n2**11 + 2*m2**5*n1**5*n2
**9*n3**2) + u2**2*v1**2*( - 2*a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 6*a33*m1**5*n1**9*n2**6
- 2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 4*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2
**6*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**8*n3**2 + 6*a33*m1
**5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**5*n1*n2**14 - 2*
a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 + 7*a33*m1**4*m2*n1**12*n2**3 + 16*a33*m1**4*m2*n1**10
*n2**5 + 8*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33
*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**
6*n2**7*n3**2 - 35*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**2
- 8*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + a33*m1**4*m2*n2**15 - 2*a33*m1**4*m2*n2**13*n3
**2 - 9*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 10*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 12*a33*
m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 45*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 40*a33*m1**3*
m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 100*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*a33*m1**3*m2**2*
n1**7*n2**6*n3**2 + 65*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2
**12 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**14 + 8*
a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 6*a33*m1**2*m2**
3*n1**12*n2**3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 65*a33*m1**2*m2**3*n1**10*
n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 100*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7
- 45*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 10*a33
*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 + 9*a33*m1**2*
m2**3*n1**2*n2**13 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - a33*m1*m2**4*n1**15
+ 8*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 35*a33*m1*m2**4*
n1**11*n2**4 + 40*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 +
5*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 16*a33*m1*m2**
4*n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**12
+ 8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*a33*m2**5*n1**14*n2 - 6*a33*m2**5*n1**
12*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**10*n2**5 - 8*a33*m2**5*
n1**10*n2**3*n3**2 + 4*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 +
6*a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*a33*m2**5*n1**4*n2**
11 - 2*a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u2**2*v3**2*( - 2*a33*m1**5*n1**11*n2**4 -
6*a33*m1**5*n1**9*n2**6 - 2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 4*a33*m1**5*n1**7*n2
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**5*n2**8*n3**2 + 6*a33*m1**5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*
a33*m1**5*n1*n2**14 - 2*a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 + 7*a33*m1**4*m2*n1**12*n2**3
+ 16*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 8*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 5*a33*m1**4
*m2*n1**8*n2**7 + 30*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**
9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2 - 35*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 + 20*a33*m1
**4*m2*n1**4*n2**9*n3**2 - 8*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + a33*m1**4*m2*n2**15 - 2
*a33*m1**4*m2*n2**13*n3**2 - 9*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 10*a33*m1**3*m2**2
*n1**11*n2**4 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 45*a33*m1**3*m2**2*n1**9
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- 40*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 65*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 6*a33
*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**3*
m2**2*n1*n2**14 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*a33*m1**2*m2**3*n1**14*
n2 - 6*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 65*a33
*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 100*a33*m1**
2*m2**3*n1**8*n2**7 - 45*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*
n2**7*n3**2 + 10*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*
n3**2 + 9*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 -
a33*m1*m2**4*n1**15 + 8*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2
+ 35*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 40*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*
n1**9*n2**4*n3**2 + 5*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3
**2 - 16*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*a33*
m1*m2**4*n1**3*n2**12 + 8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*a33*m2**5*n1**14*
n2 - 6*a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**10
*n2**5 - 8*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 + 4*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5
*n1**8*n2**5*n3**2 + 6*a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 2
*a33*m2**5*n1**4*n2**11 - 2*a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u2*v1**3*( - 4*a33*m1
**6*n1**9*n2**5 - 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 - 4*a33*m1**6*n1**7*n2**5*n3**2 - 12*
a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 + 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 - 12*a33*m1**6*n1**3*n2**
9*n3**2 + 4*a33*m1**6*n1*n2**13 - 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 + 18*a33*m1**5*m2*
n1**10*n2**4 + 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 + 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 -
28*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 + 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 - 60*a33*m1**5*
m2*n1**4*n2**10 + 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 - 22*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**
12 + 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**5*m2*n2**14 - 4*a33*m1**5*m2*
n2**12*n3**2 - 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5
- 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 + 120*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7 - 100*
a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 + 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9 - 60*a33*m1
**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2
**2*n1**3*n2**9*n3**2 - 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2
**11*n3**2 + 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 - 20*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 +
40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 - 200*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6 + 80*
a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 - 200*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8 - 20*a33*m1
**3*m2**3*n1**4*n2**10 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 + 28*a33*m1**3*m2
**3*n1**2*n2**12 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 - 12*a33*m1**2*m2**4*n1
**13*n2 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3**2 +
160*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 + 120*
a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 - 20*a33*m1**
2*m2**4*n1**5*n2**9 + 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 - 32*a33*m1**2*m2**4
*n1**3*n2**11 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 + 2*a33*m1*m2**5*n1**14 -
22*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 + 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 - 60*a33*m1*m2**5*n1
**10*n2**4 - 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 - 28*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 -
48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 + 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1*m2**
5*n1**6*n2**6*n3**2 + 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 - 20*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8
*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**13*n2 + 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 + 4*a33*m2**6*n1**11*
n2*n3**2 + 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 - 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 + 12*a33*m2
**6*n1**7*n2**5*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**2)
+ u2*v1**2*(2*m1**5*n1**11*n2**5 + 6*m1**5*n1**9*n2**7 + 2*m1**5*n1**9*n2**5*n3
**2 + 4*m1**5*n1**7*n2**9 + 8*m1**5*n1**7*n2**7*n3**2 - 4*m1**5*n1**5*n2**11 +
12*m1**5*n1**5*n2**9*n3**2 - 6*m1**5*n1**3*n2**13 + 8*m1**5*n1**3*n2**11*n3**2 -
2*m1**5*n1*n2**15 + 2*m1**5*n1*n2**13*n3**2 - 7*m1**4*m2*n1**12*n2**4 - 16*m1**
4*m2*n1**10*n2**6 - 8*m1**4*m2*n1**10*n2**4*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**8*n2**8 - 30*
m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3**2 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**10 - 40*m1**4*m2*n1**6*n2**8*
n3**2 + 35*m1**4*m2*n1**4*n2**12 - 20*m1**4*m2*n1**4*n2**10*n3**2 + 8*m1**4*m2*
n1**2*n2**14 - m1**4*m2*n2**16 + 2*m1**4*m2*n2**14*n3**2 + 9*m1**3*m2**2*n1**13*
n2**3 + 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**5 + 12*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3*n3**2 - 45*m1
**3*m2**2*n1**9*n2**7 + 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3**2 - 100*m1**3*m2**2*n1**7
*n2**9 + 40*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7*n3**2 - 65*m1**3*m2**2*n1**5*n2**11 - 6*m1**
3*m2**2*n1**3*n2**13 - 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3**2 + 5*m1**3*m2**2*n1*n2**
15 - 8*m1**3*m2**2*n1*n2**13*n3**2 - 5*m1**2*m2**3*n1**14*n2**2 + 6*m1**2*m2**3*
n1**12*n2**4 - 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2*n3**2 + 65*m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 -
20*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3**2 + 100*m1**2*m2**3*n1**8*n2**8 + 45*m1**2*m2**3
*n1**6*n2**10 + 40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 +
40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10*n3**2 - 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**14 + 12*m1**2*m2**3
*n1**2*n2**12*n3**2 + m1*m2**4*n1**15*n2 - 8*m1*m2**4*n1**13*n2**3 + 2*m1*m2**4*
n1**13*n2*n3**2 - 35*m1*m2**4*n1**11*n2**5 - 40*m1*m2**4*n1**9*n2**7 - 20*m1*m2
**4*n1**9*n2**5*n3**2 - 5*m1*m2**4*n1**7*n2**9 - 40*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3**2 +
16*m1*m2**4*n1**5*n2**11 - 30*m1*m2**4*n1**5*n2**9*n3**2 + 7*m1*m2**4*n1**3*n2
**13 - 8*m1*m2**4*n1**3*n2**11*n3**2 + 2*m2**5*n1**14*n2**2 + 6*m2**5*n1**12*n2
**4 + 2*m2**5*n1**12*n2**2*n3**2 + 4*m2**5*n1**10*n2**6 + 8*m2**5*n1**10*n2**4*
n3**2 - 4*m2**5*n1**8*n2**8 + 12*m2**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 6*m2**5*n1**6*n2**10
+ 8*m2**5*n1**6*n2**8*n3**2 - 2*m2**5*n1**4*n2**12 + 2*m2**5*n1**4*n2**10*n3**2)
+ u2*v1*v3**2*( - 4*a33*m1**6*n1**9*n2**5 - 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 - 4*a33*m1
**6*n1**7*n2**5*n3**2 - 12*a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 + 8*a33*m1**6*n1**3*n2**
11 - 12*a33*m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 + 4*a33*m1**6*n1*n2**13 - 4*a33*m1**6*n1*n2
**11*n3**2 + 18*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 + 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 + 20*a33
*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 - 28*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 + 56*a33*m1**5*m2*n1**
6*n2**6*n3**2 - 60*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 + 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2
- 22*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**12 + 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**
5*m2*n2**14 - 4*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 - 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 - 20
*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 + 120*a33*m1
**4*m2**2*n1**7*n2**7 - 100*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 + 160*a33*m1**4*m2
**2*n1**5*n2**9 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**
3*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3**2 - 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 +
20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 + 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 - 20*a33*
m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 - 200*a33*m1**3
*m2**3*n1**8*n2**6 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 - 200*a33*m1**3*m2**3*
n1**6*n2**8 - 20*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*
n3**2 + 28*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2
- 12*a33*m1**2*m2**4*n1**13*n2 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 - 20*a33*m1**2*
m2**4*n1**11*n2*n3**2 + 160*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1
**9*n2**3*n3**2 + 120*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2
**5*n3**2 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 + 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3
**2 - 32*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 + 2
*a33*m1*m2**5*n1**14 - 22*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 + 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**
2 - 60*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**4 - 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 - 28*a33*m1
*m2**5*n1**8*n2**6 - 48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 + 26*a33*m1*m2**5*n1**6*
n2**8 - 56*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 + 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 - 20*
a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**13*n2 + 8*a33*m2**6*n1**11*n2**
3 + 4*a33*m2**6*n1**11*n2*n3**2 + 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 - 8*a33*m2**6*
n1**7*n2**7 + 12*a33*m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 + 4*a33*
m2**6*n1**5*n2**7*n3**2) + u2*v3**2*(2*m1**5*n1**11*n2**5 + 6*m1**5*n1**9*n2**7
+ 2*m1**5*n1**9*n2**5*n3**2 + 4*m1**5*n1**7*n2**9 + 8*m1**5*n1**7*n2**7*n3**2 -
4*m1**5*n1**5*n2**11 + 12*m1**5*n1**5*n2**9*n3**2 - 6*m1**5*n1**3*n2**13 + 8*m1
**5*n1**3*n2**11*n3**2 - 2*m1**5*n1*n2**15 + 2*m1**5*n1*n2**13*n3**2 - 7*m1**4*
m2*n1**12*n2**4 - 16*m1**4*m2*n1**10*n2**6 - 8*m1**4*m2*n1**10*n2**4*n3**2 + 5*
m1**4*m2*n1**8*n2**8 - 30*m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3**2 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**10
- 40*m1**4*m2*n1**6*n2**8*n3**2 + 35*m1**4*m2*n1**4*n2**12 - 20*m1**4*m2*n1**4*
n2**10*n3**2 + 8*m1**4*m2*n1**2*n2**14 - m1**4*m2*n2**16 + 2*m1**4*m2*n2**14*n3
**2 + 9*m1**3*m2**2*n1**13*n2**3 + 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**5 + 12*m1**3*m2**2*
n1**11*n2**3*n3**2 - 45*m1**3*m2**2*n1**9*n2**7 + 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3
**2 - 100*m1**3*m2**2*n1**7*n2**9 + 40*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7*n3**2 - 65*m1**3*
m2**2*n1**5*n2**11 - 6*m1**3*m2**2*n1**3*n2**13 - 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3
**2 + 5*m1**3*m2**2*n1*n2**15 - 8*m1**3*m2**2*n1*n2**13*n3**2 - 5*m1**2*m2**3*n1
**14*n2**2 + 6*m1**2*m2**3*n1**12*n2**4 - 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2*n3**2 + 65*
m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 - 20*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3**2 + 100*m1**2*m2**3*
n1**8*n2**8 + 45*m1**2*m2**3*n1**6*n2**10 + 40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8*n3**2 -
10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 + 40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10*n3**2 - 9*m1**2*m2**3*
n1**2*n2**14 + 12*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12*n3**2 + m1*m2**4*n1**15*n2 - 8*m1*m2
**4*n1**13*n2**3 + 2*m1*m2**4*n1**13*n2*n3**2 - 35*m1*m2**4*n1**11*n2**5 - 40*m1
*m2**4*n1**9*n2**7 - 20*m1*m2**4*n1**9*n2**5*n3**2 - 5*m1*m2**4*n1**7*n2**9 - 40
*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3**2 + 16*m1*m2**4*n1**5*n2**11 - 30*m1*m2**4*n1**5*n2**9
*n3**2 + 7*m1*m2**4*n1**3*n2**13 - 8*m1*m2**4*n1**3*n2**11*n3**2 + 2*m2**5*n1**
14*n2**2 + 6*m2**5*n1**12*n2**4 + 2*m2**5*n1**12*n2**2*n3**2 + 4*m2**5*n1**10*n2
**6 + 8*m2**5*n1**10*n2**4*n3**2 - 4*m2**5*n1**8*n2**8 + 12*m2**5*n1**8*n2**6*n3
**2 - 6*m2**5*n1**6*n2**10 + 8*m2**5*n1**6*n2**8*n3**2 - 2*m2**5*n1**4*n2**12 +
2*m2**5*n1**4*n2**10*n3**2) + u3**2*v3**2*( - 2*a33*m1**5*n1**11*n2**4 - 6*a33*
m1**5*n1**9*n2**6 - 2*a33*m1**5*n1**9*n2**4*n3**2 - 4*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 8*
a33*m1**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**
8*n3**2 + 6*a33*m1**5*n1**3*n2**12 - 8*a33*m1**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**
5*n1*n2**14 - 2*a33*m1**5*n1*n2**12*n3**2 + 7*a33*m1**4*m2*n1**12*n2**3 + 16*a33
*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 8*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2*n1**
8*n2**7 + 30*a33*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*
a33*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**2 - 35*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**11 + 20*a33*m1**4*m2*
n1**4*n2**9*n3**2 - 8*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 + a33*m1**4*m2*n2**15 - 2*a33*m1
**4*m2*n2**13*n3**2 - 9*a33*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2 - 10*a33*m1**3*m2**2*n1**11
*n2**4 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 45*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6
- 40*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 100*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 40*
a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 + 65*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10 + 6*a33*m1**
3*m2**2*n1**3*n2**12 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**3*m2**2
*n1*n2**14 + 8*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*a33*m1**2*m2**3*n1**14*n2 - 6
*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 65*a33*m1**2
*m2**3*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 100*a33*m1**2*m2**
3*n1**8*n2**7 - 45*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*
n3**2 + 10*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 +
9*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - a33*m1
*m2**4*n1**15 + 8*a33*m1*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*a33*m1*m2**4*n1**13*n3**2 + 35*
a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 + 40*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 + 20*a33*m1*m2**4*n1**9*
n2**4*n3**2 + 5*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**8 + 40*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 -
16*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**10 + 30*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*a33*m1*m2**
4*n1**3*n2**12 + 8*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*a33*m2**5*n1**14*n2 - 6*
a33*m2**5*n1**12*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**12*n2*n3**2 - 4*a33*m2**5*n1**10*n2**5
- 8*a33*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 + 4*a33*m2**5*n1**8*n2**7 - 12*a33*m2**5*n1**8*
n2**5*n3**2 + 6*a33*m2**5*n1**6*n2**9 - 8*a33*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*a33*m2
**5*n1**4*n2**11 - 2*a33*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2) + u3*v1**2*v3*( - 4*a33*m1**6*
n1**10*n2**4 - 8*a33*m1**6*n1**8*n2**6 - 4*a33*m1**6*n1**8*n2**4*n3**2 - 12*a33*
m1**6*n1**6*n2**6*n3**2 + 8*a33*m1**6*n1**4*n2**10 - 12*a33*m1**6*n1**4*n2**8*n3
**2 + 4*a33*m1**6*n1**2*n2**12 - 4*a33*m1**6*n1**2*n2**10*n3**2 + 14*a33*m1**5*
m2*n1**11*n2**3 + 14*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**5 + 16*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3**
2 - 36*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**7 + 40*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**2 - 52*a33*m1
**5*m2*n1**5*n2**9 + 24*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3**2 - 10*a33*m1**5*m2*n1**3*
n2**11 - 8*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3**2 + 6*a33*m1**5*m2*n1*n2**13 - 8*a33*m1
**5*m2*n1*n2**11*n3**2 - 18*a33*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1
**10*n2**4 - 24*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3**2 + 110*a33*m1**4*m2**2*n1**8*
n2**6 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3**2 + 80*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8 +
20*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3**2 - 30*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10 + 60*a33*
m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12 + 20*a33*m1**4*
m2**2*n1**2*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**4*m2**2*n2**14 - 4*a33*m1**4*m2**2*n2**12*
n3**2 + 10*a33*m1**3*m2**3*n1**13*n2 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3 + 16*a33*
m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3**2 - 110*a33*m1**3*m2**3*n1**9*n2**5 - 80*a33*m1**3*m2
**3*n1**7*n2**5*n3**2 + 110*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**9 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1
**5*n2**7*n3**2 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11 - 10*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**13
+ 16*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**11*n3**2 - 2*a33*m1**2*m2**4*n1**14 + 28*a33*m1**2*
m2**4*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n3**2 + 30*a33*m1**2*m2**4*n1**10*
n2**4 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*n3**2 - 80*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6 +
60*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3**2 - 110*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8 + 20*a33
*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6*n3**2 - 12*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10 - 40*a33*m1**2*
m2**4*n1**4*n2**8*n3**2 + 18*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**12 - 24*a33*m1**2*m2**4*
n1**2*n2**10*n3**2 - 6*a33*m1*m2**5*n1**13*n2 + 10*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**3 - 8
*a33*m1*m2**5*n1**11*n2*n3**2 + 52*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**5 - 8*a33*m1*m2**5*n1
**9*n2**3*n3**2 + 36*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**7 + 24*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**
2 - 14*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**9 + 40*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**2 - 14*a33*m1*
m2**5*n1**3*n2**11 + 16*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**12*n2**
2 - 8*a33*m2**6*n1**10*n2**4 - 4*a33*m2**6*n1**10*n2**2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1
**8*n2**4*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**6*n2**8 - 12*a33*m2**6*n1**6*n2**6*n3**2 + 4*
a33*m2**6*n1**4*n2**10 - 4*a33*m2**6*n1**4*n2**8*n3**2) + u3*v1**2*(2*m1**5*n1**
11*n2**4*n3 + 6*m1**5*n1**9*n2**6*n3 + 2*m1**5*n1**9*n2**4*n3**3 + 4*m1**5*n1**7
*n2**8*n3 + 8*m1**5*n1**7*n2**6*n3**3 - 4*m1**5*n1**5*n2**10*n3 + 12*m1**5*n1**5
*n2**8*n3**3 - 6*m1**5*n1**3*n2**12*n3 + 8*m1**5*n1**3*n2**10*n3**3 - 2*m1**5*n1
*n2**14*n3 + 2*m1**5*n1*n2**12*n3**3 - 7*m1**4*m2*n1**12*n2**3*n3 - 16*m1**4*m2*
n1**10*n2**5*n3 - 8*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**3 + 5*m1**4*m2*n1**8*n2**7*n3 - 30
*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**3 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**9*n3 - 40*m1**4*m2*n1**6*n2
**7*n3**3 + 35*m1**4*m2*n1**4*n2**11*n3 - 20*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**3 + 8*m1**
4*m2*n1**2*n2**13*n3 - m1**4*m2*n2**15*n3 + 2*m1**4*m2*n2**13*n3**3 + 9*m1**3*m2
**2*n1**13*n2**2*n3 + 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4*n3 + 12*m1**3*m2**2*n1**11*n2
**2*n3**3 - 45*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6*n3 + 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**3 -
100*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8*n3 + 40*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**3 - 65*m1**3*m2
**2*n1**5*n2**10*n3 - 6*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12*n3 - 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**
10*n3**3 + 5*m1**3*m2**2*n1*n2**14*n3 - 8*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**3 - 5*m1**2*
m2**3*n1**14*n2*n3 + 6*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3*n3 - 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3
**3 + 65*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5*n3 - 20*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**3 + 100*
m1**2*m2**3*n1**8*n2**7*n3 + 45*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**
6*n2**7*n3**3 - 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**
3 - 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13*n3 + 12*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**3 + m1*m2**4
*n1**15*n3 - 8*m1*m2**4*n1**13*n2**2*n3 + 2*m1*m2**4*n1**13*n3**3 - 35*m1*m2**4*
n1**11*n2**4*n3 - 40*m1*m2**4*n1**9*n2**6*n3 - 20*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**3 - 5
*m1*m2**4*n1**7*n2**8*n3 - 40*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**3 + 16*m1*m2**4*n1**5*n2
**10*n3 - 30*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**3 + 7*m1*m2**4*n1**3*n2**12*n3 - 8*m1*m2**
4*n1**3*n2**10*n3**3 + 2*m2**5*n1**14*n2*n3 + 6*m2**5*n1**12*n2**3*n3 + 2*m2**5*
n1**12*n2*n3**3 + 4*m2**5*n1**10*n2**5*n3 + 8*m2**5*n1**10*n2**3*n3**3 - 4*m2**5
*n1**8*n2**7*n3 + 12*m2**5*n1**8*n2**5*n3**3 - 6*m2**5*n1**6*n2**9*n3 + 8*m2**5*
n1**6*n2**7*n3**3 - 2*m2**5*n1**4*n2**11*n3 + 2*m2**5*n1**4*n2**9*n3**3) + u3*v1
*v2*v3*(4*a33*m1**6*n1**9*n2**5 + 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 + 4*a33*m1**6*n1**7*n2
**5*n3**2 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 + 12*a33*
m1**6*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m1**6*n1*n2**13 + 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 -
18*a33*m1**5*m2*n1**10*n2**4 - 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 - 20*a33*m1**5*m2*n1
**8*n2**4*n3**2 + 28*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**
2 + 60*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**10 - 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 + 22*a33*m1
**5*m2*n1**2*n2**12 - 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 - 2*a33*m1**5*m2*n2**14
+ 4*a33*m1**5*m2*n2**12*n3**2 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**4*
m2**2*n1**9*n2**5 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**4*m2**2*
n1**7*n2**7 + 100*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 - 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*
n2**9 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 -
20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 - 20*a33*m1
**4*m2**2*n1*n2**11*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 + 20*a33*m1**3*m2**3
*n1**10*n2**4 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**
8*n2**6 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8
+ 20*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*
a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 12*a33*m1
**2*m2**4*n1**13*n2 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**
11*n2*n3**2 - 160*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*
n3**2 - 120*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 +
20*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**9 - 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 32*a33
*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 2*a33*m1*m2**
5*n1**14 + 22*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 60*a33*
m1*m2**5*n1**10*n2**4 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 + 28*a33*m1*m2**5*n1**
8*n2**6 + 48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 - 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 56*
a33*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3**2 - 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 20*a33*m1*m2**5*
n1**4*n2**8*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**13*n2 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 4*a33*m2
**6*n1**11*n2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 -
12*a33*m2**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2
**7*n3**2) + u3*v2**2*v3*( - 4*a33*m1**6*n1**10*n2**4 - 8*a33*m1**6*n1**8*n2**6
- 4*a33*m1**6*n1**8*n2**4*n3**2 - 12*a33*m1**6*n1**6*n2**6*n3**2 + 8*a33*m1**6*
n1**4*n2**10 - 12*a33*m1**6*n1**4*n2**8*n3**2 + 4*a33*m1**6*n1**2*n2**12 - 4*a33
*m1**6*n1**2*n2**10*n3**2 + 14*a33*m1**5*m2*n1**11*n2**3 + 14*a33*m1**5*m2*n1**9
*n2**5 + 16*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3**2 - 36*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**7 + 40*
a33*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**2 - 52*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**9 + 24*a33*m1**5*m2*
n1**5*n2**7*n3**2 - 10*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**11 - 8*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3
**2 + 6*a33*m1**5*m2*n1*n2**13 - 8*a33*m1**5*m2*n1*n2**11*n3**2 - 18*a33*m1**4*
m2**2*n1**12*n2**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4 - 24*a33*m1**4*m2**2*n1**10
*n2**2*n3**2 + 110*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**6 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*
n3**2 + 80*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3**2 -
30*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*a33*
m1**4*m2**2*n1**2*n2**12 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3**2 + 2*a33*m1**4*
m2**2*n2**14 - 4*a33*m1**4*m2**2*n2**12*n3**2 + 10*a33*m1**3*m2**3*n1**13*n2 -
40*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3 + 16*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3**2 - 110*a33*
m1**3*m2**3*n1**9*n2**5 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3**2 + 110*a33*m1**3*
m2**3*n1**5*n2**9 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3**2 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1
**3*n2**11 - 10*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**13 + 16*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**11*n3**2 -
2*a33*m1**2*m2**4*n1**14 + 28*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**4*
n1**12*n3**2 + 30*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2
*n3**2 - 80*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3**2 -
110*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6*n3**2 - 12*a33
*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3**2 + 18*a33*m1**2*
m2**4*n1**2*n2**12 - 24*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10*n3**2 - 6*a33*m1*m2**5*n1**
13*n2 + 10*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**3 - 8*a33*m1*m2**5*n1**11*n2*n3**2 + 52*a33*
m1*m2**5*n1**9*n2**5 - 8*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3**2 + 36*a33*m1*m2**5*n1**7*
n2**7 + 24*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**2 - 14*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**9 + 40*a33
*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**2 - 14*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**11 + 16*a33*m1*m2**5*n1
**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**12*n2**2 - 8*a33*m2**6*n1**10*n2**4 - 4*a33*m2
**6*n1**10*n2**2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1**8*n2**4*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**6*n2**
8 - 12*a33*m2**6*n1**6*n2**6*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**4*n2**10 - 4*a33*m2**6*n1**
4*n2**8*n3**2) + u3*v2**2*(2*m1**5*n1**11*n2**4*n3 + 6*m1**5*n1**9*n2**6*n3 + 2*
m1**5*n1**9*n2**4*n3**3 + 4*m1**5*n1**7*n2**8*n3 + 8*m1**5*n1**7*n2**6*n3**3 - 4
*m1**5*n1**5*n2**10*n3 + 12*m1**5*n1**5*n2**8*n3**3 - 6*m1**5*n1**3*n2**12*n3 +
8*m1**5*n1**3*n2**10*n3**3 - 2*m1**5*n1*n2**14*n3 + 2*m1**5*n1*n2**12*n3**3 - 7*
m1**4*m2*n1**12*n2**3*n3 - 16*m1**4*m2*n1**10*n2**5*n3 - 8*m1**4*m2*n1**10*n2**3
*n3**3 + 5*m1**4*m2*n1**8*n2**7*n3 - 30*m1**4*m2*n1**8*n2**5*n3**3 + 40*m1**4*m2
*n1**6*n2**9*n3 - 40*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**3 + 35*m1**4*m2*n1**4*n2**11*n3 -
20*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**3 + 8*m1**4*m2*n1**2*n2**13*n3 - m1**4*m2*n2**15*n3
+ 2*m1**4*m2*n2**13*n3**3 + 9*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2*n3 + 10*m1**3*m2**2*n1**
11*n2**4*n3 + 12*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**3 - 45*m1**3*m2**2*n1**9*n2**6*n3
+ 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**3 - 100*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8*n3 + 40*m1**3*
m2**2*n1**7*n2**6*n3**3 - 65*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10*n3 - 6*m1**3*m2**2*n1**3*
n2**12*n3 - 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**3 + 5*m1**3*m2**2*n1*n2**14*n3 - 8*
m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**3 - 5*m1**2*m2**3*n1**14*n2*n3 + 6*m1**2*m2**3*n1**12*
n2**3*n3 - 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**3 + 65*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5*n3 - 20*
m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**3 + 100*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7*n3 + 45*m1**2*m2**3
*n1**6*n2**9*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**3 - 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**11
*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**3 - 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**13*n3 + 12*m1**
2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**3 + m1*m2**4*n1**15*n3 - 8*m1*m2**4*n1**13*n2**2*n3 + 2
*m1*m2**4*n1**13*n3**3 - 35*m1*m2**4*n1**11*n2**4*n3 - 40*m1*m2**4*n1**9*n2**6*
n3 - 20*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**3 - 5*m1*m2**4*n1**7*n2**8*n3 - 40*m1*m2**4*n1
**7*n2**6*n3**3 + 16*m1*m2**4*n1**5*n2**10*n3 - 30*m1*m2**4*n1**5*n2**8*n3**3 +
7*m1*m2**4*n1**3*n2**12*n3 - 8*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3**3 + 2*m2**5*n1**14*n2*
n3 + 6*m2**5*n1**12*n2**3*n3 + 2*m2**5*n1**12*n2*n3**3 + 4*m2**5*n1**10*n2**5*n3
+ 8*m2**5*n1**10*n2**3*n3**3 - 4*m2**5*n1**8*n2**7*n3 + 12*m2**5*n1**8*n2**5*n3
**3 - 6*m2**5*n1**6*n2**9*n3 + 8*m2**5*n1**6*n2**7*n3**3 - 2*m2**5*n1**4*n2**11*
n3 + 2*m2**5*n1**4*n2**9*n3**3) + u3*v2*v3*( - 2*m1**5*n1**11*n2**5 - 6*m1**5*n1
**9*n2**7 - 2*m1**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 4*m1**5*n1**7*n2**9 - 8*m1**5*n1**7*n2**
7*n3**2 + 4*m1**5*n1**5*n2**11 - 12*m1**5*n1**5*n2**9*n3**2 + 6*m1**5*n1**3*n2**
13 - 8*m1**5*n1**3*n2**11*n3**2 + 2*m1**5*n1*n2**15 - 2*m1**5*n1*n2**13*n3**2 +
7*m1**4*m2*n1**12*n2**4 + 16*m1**4*m2*n1**10*n2**6 + 8*m1**4*m2*n1**10*n2**4*n3
**2 - 5*m1**4*m2*n1**8*n2**8 + 30*m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3**2 - 40*m1**4*m2*n1**6
*n2**10 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**8*n3**2 - 35*m1**4*m2*n1**4*n2**12 + 20*m1**4*m2
*n1**4*n2**10*n3**2 - 8*m1**4*m2*n1**2*n2**14 + m1**4*m2*n2**16 - 2*m1**4*m2*n2
**14*n3**2 - 9*m1**3*m2**2*n1**13*n2**3 - 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**5 - 12*m1**3
*m2**2*n1**11*n2**3*n3**2 + 45*m1**3*m2**2*n1**9*n2**7 - 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2
**5*n3**2 + 100*m1**3*m2**2*n1**7*n2**9 - 40*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7*n3**2 + 65*
m1**3*m2**2*n1**5*n2**11 + 6*m1**3*m2**2*n1**3*n2**13 + 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2
**11*n3**2 - 5*m1**3*m2**2*n1*n2**15 + 8*m1**3*m2**2*n1*n2**13*n3**2 + 5*m1**2*
m2**3*n1**14*n2**2 - 6*m1**2*m2**3*n1**12*n2**4 + 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2*n3
**2 - 65*m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 + 20*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3**2 - 100*m1**
2*m2**3*n1**8*n2**8 - 45*m1**2*m2**3*n1**6*n2**10 - 40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8*
n3**2 + 10*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 - 40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10*n3**2 + 9*m1**
2*m2**3*n1**2*n2**14 - 12*m1**2*m2**3*n1**2*n2**12*n3**2 - m1*m2**4*n1**15*n2 +
8*m1*m2**4*n1**13*n2**3 - 2*m1*m2**4*n1**13*n2*n3**2 + 35*m1*m2**4*n1**11*n2**5
+ 40*m1*m2**4*n1**9*n2**7 + 20*m1*m2**4*n1**9*n2**5*n3**2 + 5*m1*m2**4*n1**7*n2
**9 + 40*m1*m2**4*n1**7*n2**7*n3**2 - 16*m1*m2**4*n1**5*n2**11 + 30*m1*m2**4*n1
**5*n2**9*n3**2 - 7*m1*m2**4*n1**3*n2**13 + 8*m1*m2**4*n1**3*n2**11*n3**2 - 2*m2
**5*n1**14*n2**2 - 6*m2**5*n1**12*n2**4 - 2*m2**5*n1**12*n2**2*n3**2 - 4*m2**5*
n1**10*n2**6 - 8*m2**5*n1**10*n2**4*n3**2 + 4*m2**5*n1**8*n2**8 - 12*m2**5*n1**8
*n2**6*n3**2 + 6*m2**5*n1**6*n2**10 - 8*m2**5*n1**6*n2**8*n3**2 + 2*m2**5*n1**4*
n2**12 - 2*m2**5*n1**4*n2**10*n3**2) + u3*v3**3*( - 4*a33*m1**6*n1**10*n2**4 - 8
*a33*m1**6*n1**8*n2**6 - 4*a33*m1**6*n1**8*n2**4*n3**2 - 12*a33*m1**6*n1**6*n2**
6*n3**2 + 8*a33*m1**6*n1**4*n2**10 - 12*a33*m1**6*n1**4*n2**8*n3**2 + 4*a33*m1**
6*n1**2*n2**12 - 4*a33*m1**6*n1**2*n2**10*n3**2 + 14*a33*m1**5*m2*n1**11*n2**3 +
14*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**5 + 16*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3**2 - 36*a33*m1**5*
m2*n1**7*n2**7 + 40*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**2 - 52*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**9
+ 24*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3**2 - 10*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**11 - 8*a33*m1**
5*m2*n1**3*n2**9*n3**2 + 6*a33*m1**5*m2*n1*n2**13 - 8*a33*m1**5*m2*n1*n2**11*n3
**2 - 18*a33*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4 - 24*a33
*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3**2 + 110*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**6 - 40*a33*m1**4
*m2**2*n1**8*n2**4*n3**2 + 80*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1**4*m2**2*
n1**6*n2**6*n3**2 - 30*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**4*
n2**8*n3**2 - 28*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*
n3**2 + 2*a33*m1**4*m2**2*n2**14 - 4*a33*m1**4*m2**2*n2**12*n3**2 + 10*a33*m1**3
*m2**3*n1**13*n2 - 40*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3 + 16*a33*m1**3*m2**3*n1**11*
n2*n3**2 - 110*a33*m1**3*m2**3*n1**9*n2**5 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3**
2 + 110*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**9 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3**2 + 40*
a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11 - 10*a33*m1**3*m2**3*n1*n2**13 + 16*a33*m1**3*m2**3
*n1*n2**11*n3**2 - 2*a33*m1**2*m2**4*n1**14 + 28*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n2**2 -
4*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n3**2 + 30*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4 + 20*a33*m1**2*
m2**4*n1**10*n2**2*n3**2 - 80*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6 + 60*a33*m1**2*m2**4*
n1**8*n2**4*n3**2 - 110*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**6*
n2**6*n3**2 - 12*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*
n3**2 + 18*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**12 - 24*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10*n3**2
- 6*a33*m1*m2**5*n1**13*n2 + 10*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**3 - 8*a33*m1*m2**5*n1**
11*n2*n3**2 + 52*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**5 - 8*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3**2 +
36*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**7 + 24*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**2 - 14*a33*m1*m2**
5*n1**5*n2**9 + 40*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**2 - 14*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**11
+ 16*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**12*n2**2 - 8*a33*m2**6*n1
**10*n2**4 - 4*a33*m2**6*n1**10*n2**2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1**8*n2**4*n3**2 + 8
*a33*m2**6*n1**6*n2**8 - 12*a33*m2**6*n1**6*n2**6*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**4*n2**
10 - 4*a33*m2**6*n1**4*n2**8*n3**2) + u3*v3**2*(2*m1**5*n1**11*n2**4*n3 + 6*m1**
5*n1**9*n2**6*n3 + 2*m1**5*n1**9*n2**4*n3**3 + 4*m1**5*n1**7*n2**8*n3 + 8*m1**5*
n1**7*n2**6*n3**3 - 4*m1**5*n1**5*n2**10*n3 + 12*m1**5*n1**5*n2**8*n3**3 - 6*m1
**5*n1**3*n2**12*n3 + 8*m1**5*n1**3*n2**10*n3**3 - 2*m1**5*n1*n2**14*n3 + 2*m1**
5*n1*n2**12*n3**3 - 7*m1**4*m2*n1**12*n2**3*n3 - 16*m1**4*m2*n1**10*n2**5*n3 - 8
*m1**4*m2*n1**10*n2**3*n3**3 + 5*m1**4*m2*n1**8*n2**7*n3 - 30*m1**4*m2*n1**8*n2
**5*n3**3 + 40*m1**4*m2*n1**6*n2**9*n3 - 40*m1**4*m2*n1**6*n2**7*n3**3 + 35*m1**
4*m2*n1**4*n2**11*n3 - 20*m1**4*m2*n1**4*n2**9*n3**3 + 8*m1**4*m2*n1**2*n2**13*
n3 - m1**4*m2*n2**15*n3 + 2*m1**4*m2*n2**13*n3**3 + 9*m1**3*m2**2*n1**13*n2**2*
n3 + 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4*n3 + 12*m1**3*m2**2*n1**11*n2**2*n3**3 - 45*m1
**3*m2**2*n1**9*n2**6*n3 + 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**4*n3**3 - 100*m1**3*m2**2*n1
**7*n2**8*n3 + 40*m1**3*m2**2*n1**7*n2**6*n3**3 - 65*m1**3*m2**2*n1**5*n2**10*n3
- 6*m1**3*m2**2*n1**3*n2**12*n3 - 20*m1**3*m2**2*n1**3*n2**10*n3**3 + 5*m1**3*
m2**2*n1*n2**14*n3 - 8*m1**3*m2**2*n1*n2**12*n3**3 - 5*m1**2*m2**3*n1**14*n2*n3
+ 6*m1**2*m2**3*n1**12*n2**3*n3 - 8*m1**2*m2**3*n1**12*n2*n3**3 + 65*m1**2*m2**3
*n1**10*n2**5*n3 - 20*m1**2*m2**3*n1**10*n2**3*n3**3 + 100*m1**2*m2**3*n1**8*n2
**7*n3 + 45*m1**2*m2**3*n1**6*n2**9*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**7*n3**3 - 10*
m1**2*m2**3*n1**4*n2**11*n3 + 40*m1**2*m2**3*n1**4*n2**9*n3**3 - 9*m1**2*m2**3*
n1**2*n2**13*n3 + 12*m1**2*m2**3*n1**2*n2**11*n3**3 + m1*m2**4*n1**15*n3 - 8*m1*
m2**4*n1**13*n2**2*n3 + 2*m1*m2**4*n1**13*n3**3 - 35*m1*m2**4*n1**11*n2**4*n3 -
40*m1*m2**4*n1**9*n2**6*n3 - 20*m1*m2**4*n1**9*n2**4*n3**3 - 5*m1*m2**4*n1**7*n2
**8*n3 - 40*m1*m2**4*n1**7*n2**6*n3**3 + 16*m1*m2**4*n1**5*n2**10*n3 - 30*m1*m2
**4*n1**5*n2**8*n3**3 + 7*m1*m2**4*n1**3*n2**12*n3 - 8*m1*m2**4*n1**3*n2**10*n3
**3 + 2*m2**5*n1**14*n2*n3 + 6*m2**5*n1**12*n2**3*n3 + 2*m2**5*n1**12*n2*n3**3 +
4*m2**5*n1**10*n2**5*n3 + 8*m2**5*n1**10*n2**3*n3**3 - 4*m2**5*n1**8*n2**7*n3 +
12*m2**5*n1**8*n2**5*n3**3 - 6*m2**5*n1**6*n2**9*n3 + 8*m2**5*n1**6*n2**7*n3**3
- 2*m2**5*n1**4*n2**11*n3 + 2*m2**5*n1**4*n2**9*n3**3) + v1**3*( - 2*m1**6*n1**
11*n2**4 - 2*m1**6*n1**9*n2**6 - 2*m1**6*n1**9*n2**4*n3**2 + 4*m1**6*n1**7*n2**8
- 4*m1**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**6*n1**5*n2**10 - 2*m1**6*n1**3*n2**12 + 4*
m1**6*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*m1**6*n1*n2**14 + 2*m1**6*n1*n2**12*n3**2 + 7*m1**5
*m2*n1**12*n2**3 - 2*m1**5*m2*n1**10*n2**5 + 8*m1**5*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 31*
m1**5*m2*n1**8*n2**7 + 10*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 12*m1**5*m2*n1**6*n2**9 -
16*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3**2 + 25*m1**5*m2*n1**4*n2**11 - 28*m1**5*m2*n1**4*n2
**9*n3**2 + 14*m1**5*m2*n1**2*n2**13 - 8*m1**5*m2*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**5*m2*
n2**15 + 2*m1**5*m2*n2**13*n3**2 - 9*m1**4*m2**2*n1**13*n2**2 + 22*m1**4*m2**2*
n1**11*n2**4 - 12*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 65*m1**4*m2**2*n1**9*n2**6 -
20*m1**4*m2**2*n1**7*n2**8 + 60*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 - 95*m1**4*m2**2*
n1**5*n2**10 + 60*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3**2 - 34*m1**4*m2**2*n1**3*n2**12 +
7*m1**4*m2**2*n1*n2**14 - 12*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*m1**3*m2**3*n1**14*
n2 - 34*m1**3*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*m1**3*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 45*m1**3*m2**
3*n1**10*n2**5 - 20*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 + 100*m1**3*m2**3*n1**8*n2**7
- 80*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3**2 + 155*m1**3*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*m1**3*m2
**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 30*m1**3*m2**3*n1**4*n2**11 + 40*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9
*n3**2 - 19*m1**3*m2**3*n1**2*n2**13 + 28*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**2
*m2**4*n1**15 + 20*m1**2*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*m1**2*m2**4*n1**13*n3**2 - 5*m1
**2*m2**4*n1**11*n2**4 + 20*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2*n3**2 - 120*m1**2*m2**4*n1
**9*n2**6 + 40*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 - 115*m1**2*m2**4*n1**7*n2**8 - 20*
m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**2*m2**4*n1**5*n2**10 - 70*m1**2*m2**4*n1**
5*n2**8*n3**2 + 25*m1**2*m2**4*n1**3*n2**12 - 32*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2
- 4*m1*m2**5*n1**14*n2 + 16*m1*m2**5*n1**12*n2**3 - 6*m1*m2**5*n1**12*n2*n3**2 +
56*m1*m2**5*n1**10*n2**5 + 32*m1*m2**5*n1**8*n2**7 + 36*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3
**2 - 20*m1*m2**5*n1**6*n2**9 + 48*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 - 16*m1*m2**5*n1**
4*n2**11 + 18*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2 - 4*m2**6*n1**13*n2**2 - 8*m2**6*n1**11
*n2**4 - 4*m2**6*n1**11*n2**2*n3**2 - 12*m2**6*n1**9*n2**4*n3**2 + 8*m2**6*n1**7
*n2**8 - 12*m2**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m2**6*n1**5*n2**10 - 4*m2**6*n1**5*n2**8
*n3**2) + v1**2*v2*( - 4*m1**6*n1**10*n2**5 - 8*m1**6*n1**8*n2**7 - 4*m1**6*n1**
8*n2**5*n3**2 - 12*m1**6*n1**6*n2**7*n3**2 + 8*m1**6*n1**4*n2**11 - 12*m1**6*n1
**4*n2**9*n3**2 + 4*m1**6*n1**2*n2**13 - 4*m1**6*n1**2*n2**11*n3**2 + 16*m1**5*
m2*n1**11*n2**4 + 20*m1**5*m2*n1**9*n2**6 + 18*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3**2 - 32*
m1**5*m2*n1**7*n2**8 + 48*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3**2 - 56*m1**5*m2*n1**5*n2**10
+ 36*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3**2 - 16*m1**5*m2*n1**3*n2**12 + 4*m1**5*m2*n1*n2**
14 - 6*m1**5*m2*n1*n2**12*n3**2 - 25*m1**4*m2**2*n1**12*n2**3 - 4*m1**4*m2**2*n1
**10*n2**5 - 32*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3**2 + 115*m1**4*m2**2*n1**8*n2**7 -
70*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3**2 + 120*m1**4*m2**2*n1**6*n2**9 - 20*m1**4*m2**2*
n1**6*n2**7*n3**2 + 5*m1**4*m2**2*n1**4*n2**11 + 40*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3**
2 - 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**13 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3**2 + m1**4*m2**
2*n2**15 - 2*m1**4*m2**2*n2**13*n3**2 + 19*m1**3*m2**3*n1**13*n2**2 - 30*m1**3*
m2**3*n1**11*n2**4 + 28*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2*n3**2 - 155*m1**3*m2**3*n1**9*
n2**6 + 40*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4*n3**2 - 100*m1**3*m2**3*n1**7*n2**8 - 40*m1**
3*m2**3*n1**7*n2**6*n3**2 + 45*m1**3*m2**3*n1**5*n2**10 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*
n2**8*n3**2 + 34*m1**3*m2**3*n1**3*n2**12 - 20*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3**2 -
5*m1**3*m2**3*n1*n2**14 + 8*m1**3*m2**3*n1*n2**12*n3**2 - 7*m1**2*m2**4*n1**14*
n2 + 34*m1**2*m2**4*n1**12*n2**3 - 12*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3**2 + 95*m1**2*m2
**4*n1**10*n2**5 + 20*m1**2*m2**4*n1**8*n2**7 + 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5*n3**2
- 65*m1**2*m2**4*n1**6*n2**9 + 60*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3**2 - 22*m1**2*m2**
4*n1**4*n2**11 + 9*m1**2*m2**4*n1**2*n2**13 - 12*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3**2
+ m1*m2**5*n1**15 - 14*m1*m2**5*n1**13*n2**2 + 2*m1*m2**5*n1**13*n3**2 - 25*m1*
m2**5*n1**11*n2**4 - 8*m1*m2**5*n1**11*n2**2*n3**2 + 12*m1*m2**5*n1**9*n2**6 -
28*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3**2 + 31*m1*m2**5*n1**7*n2**8 - 16*m1*m2**5*n1**7*n2**
6*n3**2 + 2*m1*m2**5*n1**5*n2**10 + 10*m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*m1*m2**5*
n1**3*n2**12 + 8*m1*m2**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*m2**6*n1**14*n2 + 2*m2**6*n1**
12*n2**3 + 2*m2**6*n1**12*n2*n3**2 - 4*m2**6*n1**10*n2**5 + 4*m2**6*n1**10*n2**3
*n3**2 - 4*m2**6*n1**8*n2**7 + 2*m2**6*n1**6*n2**9 - 4*m2**6*n1**6*n2**7*n3**2 +
2*m2**6*n1**4*n2**11 - 2*m2**6*n1**4*n2**9*n3**2) + v1**2*v3**2*(2*a33*m1**7*n1
**9*n2**4 + 4*a33*m1**7*n1**7*n2**6 + 2*a33*m1**7*n1**7*n2**4*n3**2 + 6*a33*m1**
7*n1**5*n2**6*n3**2 - 4*a33*m1**7*n1**3*n2**10 + 6*a33*m1**7*n1**3*n2**8*n3**2 -
2*a33*m1**7*n1*n2**12 + 2*a33*m1**7*n1*n2**10*n3**2 - 7*a33*m1**6*m2*n1**10*n2
**3 - 9*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**5 - 8*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**3*n3**2 + 14*a33*m1
**6*m2*n1**6*n2**7 - 22*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**5*n3**2 + 26*a33*m1**6*m2*n1**4*
n2**9 - 18*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**7*n3**2 + 9*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 - 2*a33*
m1**6*m2*n1**2*n2**9*n3**2 - a33*m1**6*m2*n2**13 + 2*a33*m1**6*m2*n2**11*n3**2 +
9*a33*m1**5*m2**2*n1**11*n2**2 + 3*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**4 + 12*a33*m1**5*
m2**2*n1**9*n2**2*n3**2 - 42*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**6 + 30*a33*m1**5*m2**2*n1
**7*n2**4*n3**2 - 54*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**8 + 18*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**
6*n3**2 - 15*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3**2
+ 3*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**12 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**4*
m2**3*n1**12*n2 + 4*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2**3 - 8*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2*
n3**2 + 45*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 20*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3**2 +
60*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**7 - 10*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5*n3**2 + 25*a33*
m1**4*m2**3*n1**4*n2**9 + 10*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7*n3**2 + 10*a33*m1**4*m2
**3*n1**2*n2**9*n3**2 - a33*m1**4*m2**3*n2**13 + 2*a33*m1**4*m2**3*n2**11*n3**2
+ a33*m1**3*m2**4*n1**13 + 2*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n3**2 - 25*a33*m1**3*m2**4*
n1**9*n2**4 + 10*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*n3**2 - 60*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2
**6 + 10*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4*n3**2 - 45*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**8 - 10
*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6*n3**2 - 4*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**10 - 20*a33*m1
**3*m2**4*n1**3*n2**8*n3**2 + 5*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**12 - 8*a33*m1**3*m2**4*n1
*n2**10*n3**2 - 3*a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 + 15*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**3 -
6*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2*n3**2 + 54*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**5 - 6*a33*m1**2
*m2**5*n1**8*n2**3*n3**2 + 42*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**7 + 18*a33*m1**2*m2**5*
n1**6*n2**5*n3**2 - 3*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**9 + 30*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2
**7*n3**2 - 9*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**11 + 12*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9*n3**
2 + a33*m1*m2**6*n1**13 - 9*a33*m1*m2**6*n1**11*n2**2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**11*n3
**2 - 26*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**4 - 2*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3**2 - 14*a33*m1
*m2**6*n1**7*n2**6 - 18*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**4*n3**2 + 9*a33*m1*m2**6*n1**5*n2
**8 - 22*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3**2 + 7*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**10 - 8*a33*m1
*m2**6*n1**3*n2**8*n3**2 + 2*a33*m2**7*n1**12*n2 + 4*a33*m2**7*n1**10*n2**3 + 2*
a33*m2**7*n1**10*n2*n3**2 + 6*a33*m2**7*n1**8*n2**3*n3**2 - 4*a33*m2**7*n1**6*n2
**7 + 6*a33*m2**7*n1**6*n2**5*n3**2 - 2*a33*m2**7*n1**4*n2**9 + 2*a33*m2**7*n1**
4*n2**7*n3**2) + v1**2*v3*( - 4*m1**6*n1**10*n2**4*n3 - 8*m1**6*n1**8*n2**6*n3 -
4*m1**6*n1**8*n2**4*n3**3 - 12*m1**6*n1**6*n2**6*n3**3 + 8*m1**6*n1**4*n2**10*
n3 - 12*m1**6*n1**4*n2**8*n3**3 + 4*m1**6*n1**2*n2**12*n3 - 4*m1**6*n1**2*n2**10
*n3**3 + 14*m1**5*m2*n1**11*n2**3*n3 + 14*m1**5*m2*n1**9*n2**5*n3 + 16*m1**5*m2*
n1**9*n2**3*n3**3 - 36*m1**5*m2*n1**7*n2**7*n3 + 40*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**3 -
52*m1**5*m2*n1**5*n2**9*n3 + 24*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3**3 - 10*m1**5*m2*n1**3*
n2**11*n3 - 8*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3**3 + 6*m1**5*m2*n1*n2**13*n3 - 8*m1**5*m2*
n1*n2**11*n3**3 - 18*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2*n3 + 12*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4*
n3 - 24*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3**3 + 110*m1**4*m2**2*n1**8*n2**6*n3 - 40*m1
**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3**3 + 80*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1
**6*n2**6*n3**3 - 30*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10*n3 + 60*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3
**3 - 28*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3**3 + 2*m1
**4*m2**2*n2**14*n3 - 4*m1**4*m2**2*n2**12*n3**3 + 10*m1**3*m2**3*n1**13*n2*n3 -
40*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3**3 - 110*m1**3*m2
**3*n1**9*n2**5*n3 - 80*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3**3 + 110*m1**3*m2**3*n1**5*n2
**9*n3 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3**3 + 40*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11*n3 - 10*
m1**3*m2**3*n1*n2**13*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1*n2**11*n3**3 - 2*m1**2*m2**4*n1**14
*n3 + 28*m1**2*m2**4*n1**12*n2**2*n3 - 4*m1**2*m2**4*n1**12*n3**3 + 30*m1**2*m2
**4*n1**10*n2**4*n3 + 20*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*n3**3 - 80*m1**2*m2**4*n1**8*
n2**6*n3 + 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3**3 - 110*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8*n3 +
20*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6*n3**3 - 12*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10*n3 - 40*m1**2*m2
**4*n1**4*n2**8*n3**3 + 18*m1**2*m2**4*n1**2*n2**12*n3 - 24*m1**2*m2**4*n1**2*n2
**10*n3**3 - 6*m1*m2**5*n1**13*n2*n3 + 10*m1*m2**5*n1**11*n2**3*n3 - 8*m1*m2**5*
n1**11*n2*n3**3 + 52*m1*m2**5*n1**9*n2**5*n3 - 8*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3**3 + 36
*m1*m2**5*n1**7*n2**7*n3 + 24*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**3 - 14*m1*m2**5*n1**5*n2
**9*n3 + 40*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**3 - 14*m1*m2**5*n1**3*n2**11*n3 + 16*m1*m2
**5*n1**3*n2**9*n3**3 - 4*m2**6*n1**12*n2**2*n3 - 8*m2**6*n1**10*n2**4*n3 - 4*m2
**6*n1**10*n2**2*n3**3 - 12*m2**6*n1**8*n2**4*n3**3 + 8*m2**6*n1**6*n2**8*n3 -
12*m2**6*n1**6*n2**6*n3**3 + 4*m2**6*n1**4*n2**10*n3 - 4*m2**6*n1**4*n2**8*n3**3
) + v1*v2**2*( - 2*m1**6*n1**11*n2**4 - 2*m1**6*n1**9*n2**6 - 2*m1**6*n1**9*n2**
4*n3**2 + 4*m1**6*n1**7*n2**8 - 4*m1**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**6*n1**5*n2**10
- 2*m1**6*n1**3*n2**12 + 4*m1**6*n1**3*n2**10*n3**2 - 2*m1**6*n1*n2**14 + 2*m1
**6*n1*n2**12*n3**2 + 7*m1**5*m2*n1**12*n2**3 - 2*m1**5*m2*n1**10*n2**5 + 8*m1**
5*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 31*m1**5*m2*n1**8*n2**7 + 10*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3**
2 - 12*m1**5*m2*n1**6*n2**9 - 16*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3**2 + 25*m1**5*m2*n1**4*
n2**11 - 28*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3**2 + 14*m1**5*m2*n1**2*n2**13 - 8*m1**5*m2*
n1**2*n2**11*n3**2 - m1**5*m2*n2**15 + 2*m1**5*m2*n2**13*n3**2 - 9*m1**4*m2**2*
n1**13*n2**2 + 22*m1**4*m2**2*n1**11*n2**4 - 12*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 +
65*m1**4*m2**2*n1**9*n2**6 - 20*m1**4*m2**2*n1**7*n2**8 + 60*m1**4*m2**2*n1**7*
n2**6*n3**2 - 95*m1**4*m2**2*n1**5*n2**10 + 60*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3**2 -
34*m1**4*m2**2*n1**3*n2**12 + 7*m1**4*m2**2*n1*n2**14 - 12*m1**4*m2**2*n1*n2**12
*n3**2 + 5*m1**3*m2**3*n1**14*n2 - 34*m1**3*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*m1**3*m2**3*
n1**12*n2*n3**2 - 45*m1**3*m2**3*n1**10*n2**5 - 20*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3**
2 + 100*m1**3*m2**3*n1**8*n2**7 - 80*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3**2 + 155*m1**3*
m2**3*n1**6*n2**9 - 40*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 30*m1**3*m2**3*n1**4*n2**
11 + 40*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 - 19*m1**3*m2**3*n1**2*n2**13 + 28*m1**3*
m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**2*m2**4*n1**15 + 20*m1**2*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*
m1**2*m2**4*n1**13*n3**2 - 5*m1**2*m2**4*n1**11*n2**4 + 20*m1**2*m2**4*n1**11*n2
**2*n3**2 - 120*m1**2*m2**4*n1**9*n2**6 + 40*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 - 115
*m1**2*m2**4*n1**7*n2**8 - 20*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**2*m2**4*n1**
5*n2**10 - 70*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 + 25*m1**2*m2**4*n1**3*n2**12 - 32*
m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 4*m1*m2**5*n1**14*n2 + 16*m1*m2**5*n1**12*n2**3
- 6*m1*m2**5*n1**12*n2*n3**2 + 56*m1*m2**5*n1**10*n2**5 + 32*m1*m2**5*n1**8*n2
**7 + 36*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 - 20*m1*m2**5*n1**6*n2**9 + 48*m1*m2**5*n1**
6*n2**7*n3**2 - 16*m1*m2**5*n1**4*n2**11 + 18*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2 - 4*m2
**6*n1**13*n2**2 - 8*m2**6*n1**11*n2**4 - 4*m2**6*n1**11*n2**2*n3**2 - 12*m2**6*
n1**9*n2**4*n3**2 + 8*m2**6*n1**7*n2**8 - 12*m2**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m2**6*
n1**5*n2**10 - 4*m2**6*n1**5*n2**8*n3**2) + v1*v3**2*( - 2*m1**6*n1**11*n2**4 -
2*m1**6*n1**9*n2**6 - 2*m1**6*n1**9*n2**4*n3**2 + 4*m1**6*n1**7*n2**8 - 4*m1**6*
n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**6*n1**5*n2**10 - 2*m1**6*n1**3*n2**12 + 4*m1**6*n1**3*
n2**10*n3**2 - 2*m1**6*n1*n2**14 + 2*m1**6*n1*n2**12*n3**2 + 7*m1**5*m2*n1**12*
n2**3 - 2*m1**5*m2*n1**10*n2**5 + 8*m1**5*m2*n1**10*n2**3*n3**2 - 31*m1**5*m2*n1
**8*n2**7 + 10*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 12*m1**5*m2*n1**6*n2**9 - 16*m1**5*
m2*n1**6*n2**7*n3**2 + 25*m1**5*m2*n1**4*n2**11 - 28*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3**2
+ 14*m1**5*m2*n1**2*n2**13 - 8*m1**5*m2*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**5*m2*n2**15 + 2
*m1**5*m2*n2**13*n3**2 - 9*m1**4*m2**2*n1**13*n2**2 + 22*m1**4*m2**2*n1**11*n2**
4 - 12*m1**4*m2**2*n1**11*n2**2*n3**2 + 65*m1**4*m2**2*n1**9*n2**6 - 20*m1**4*m2
**2*n1**7*n2**8 + 60*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 - 95*m1**4*m2**2*n1**5*n2**10
+ 60*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3**2 - 34*m1**4*m2**2*n1**3*n2**12 + 7*m1**4*m2**
2*n1*n2**14 - 12*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3**2 + 5*m1**3*m2**3*n1**14*n2 - 34*m1**
3*m2**3*n1**12*n2**3 + 8*m1**3*m2**3*n1**12*n2*n3**2 - 45*m1**3*m2**3*n1**10*n2
**5 - 20*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 + 100*m1**3*m2**3*n1**8*n2**7 - 80*m1**3
*m2**3*n1**8*n2**5*n3**2 + 155*m1**3*m2**3*n1**6*n2**9 - 40*m1**3*m2**3*n1**6*n2
**7*n3**2 + 30*m1**3*m2**3*n1**4*n2**11 + 40*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 - 19*
m1**3*m2**3*n1**2*n2**13 + 28*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3**2 - m1**2*m2**4*n1**
15 + 20*m1**2*m2**4*n1**13*n2**2 - 2*m1**2*m2**4*n1**13*n3**2 - 5*m1**2*m2**4*n1
**11*n2**4 + 20*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2*n3**2 - 120*m1**2*m2**4*n1**9*n2**6 +
40*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 - 115*m1**2*m2**4*n1**7*n2**8 - 20*m1**2*m2**4*
n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m1**2*m2**4*n1**5*n2**10 - 70*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8*n3**
2 + 25*m1**2*m2**4*n1**3*n2**12 - 32*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3**2 - 4*m1*m2**5
*n1**14*n2 + 16*m1*m2**5*n1**12*n2**3 - 6*m1*m2**5*n1**12*n2*n3**2 + 56*m1*m2**5
*n1**10*n2**5 + 32*m1*m2**5*n1**8*n2**7 + 36*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 - 20*m1*
m2**5*n1**6*n2**9 + 48*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3**2 - 16*m1*m2**5*n1**4*n2**11 +
18*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2 - 4*m2**6*n1**13*n2**2 - 8*m2**6*n1**11*n2**4 - 4*
m2**6*n1**11*n2**2*n3**2 - 12*m2**6*n1**9*n2**4*n3**2 + 8*m2**6*n1**7*n2**8 - 12
*m2**6*n1**7*n2**6*n3**2 + 4*m2**6*n1**5*n2**10 - 4*m2**6*n1**5*n2**8*n3**2) +
v2**3*( - 4*m1**6*n1**10*n2**5 - 8*m1**6*n1**8*n2**7 - 4*m1**6*n1**8*n2**5*n3**2
- 12*m1**6*n1**6*n2**7*n3**2 + 8*m1**6*n1**4*n2**11 - 12*m1**6*n1**4*n2**9*n3**
2 + 4*m1**6*n1**2*n2**13 - 4*m1**6*n1**2*n2**11*n3**2 + 16*m1**5*m2*n1**11*n2**4
+ 20*m1**5*m2*n1**9*n2**6 + 18*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3**2 - 32*m1**5*m2*n1**7*
n2**8 + 48*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3**2 - 56*m1**5*m2*n1**5*n2**10 + 36*m1**5*m2*
n1**5*n2**8*n3**2 - 16*m1**5*m2*n1**3*n2**12 + 4*m1**5*m2*n1*n2**14 - 6*m1**5*m2
*n1*n2**12*n3**2 - 25*m1**4*m2**2*n1**12*n2**3 - 4*m1**4*m2**2*n1**10*n2**5 - 32
*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3**2 + 115*m1**4*m2**2*n1**8*n2**7 - 70*m1**4*m2**2*
n1**8*n2**5*n3**2 + 120*m1**4*m2**2*n1**6*n2**9 - 20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**7*n3
**2 + 5*m1**4*m2**2*n1**4*n2**11 + 40*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3**2 - 20*m1**4*
m2**2*n1**2*n2**13 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3**2 + m1**4*m2**2*n2**15 - 2*
m1**4*m2**2*n2**13*n3**2 + 19*m1**3*m2**3*n1**13*n2**2 - 30*m1**3*m2**3*n1**11*
n2**4 + 28*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2*n3**2 - 155*m1**3*m2**3*n1**9*n2**6 + 40*m1
**3*m2**3*n1**9*n2**4*n3**2 - 100*m1**3*m2**3*n1**7*n2**8 - 40*m1**3*m2**3*n1**7
*n2**6*n3**2 + 45*m1**3*m2**3*n1**5*n2**10 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3**2 +
34*m1**3*m2**3*n1**3*n2**12 - 20*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*m1**3*m2**3*
n1*n2**14 + 8*m1**3*m2**3*n1*n2**12*n3**2 - 7*m1**2*m2**4*n1**14*n2 + 34*m1**2*
m2**4*n1**12*n2**3 - 12*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3**2 + 95*m1**2*m2**4*n1**10*n2**
5 + 20*m1**2*m2**4*n1**8*n2**7 + 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5*n3**2 - 65*m1**2*m2
**4*n1**6*n2**9 + 60*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3**2 - 22*m1**2*m2**4*n1**4*n2**11
+ 9*m1**2*m2**4*n1**2*n2**13 - 12*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3**2 + m1*m2**5*n1
**15 - 14*m1*m2**5*n1**13*n2**2 + 2*m1*m2**5*n1**13*n3**2 - 25*m1*m2**5*n1**11*
n2**4 - 8*m1*m2**5*n1**11*n2**2*n3**2 + 12*m1*m2**5*n1**9*n2**6 - 28*m1*m2**5*n1
**9*n2**4*n3**2 + 31*m1*m2**5*n1**7*n2**8 - 16*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 2*m1
*m2**5*n1**5*n2**10 + 10*m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*m1*m2**5*n1**3*n2**12 +
8*m1*m2**5*n1**3*n2**10*n3**2 + 2*m2**6*n1**14*n2 + 2*m2**6*n1**12*n2**3 + 2*m2
**6*n1**12*n2*n3**2 - 4*m2**6*n1**10*n2**5 + 4*m2**6*n1**10*n2**3*n3**2 - 4*m2**
6*n1**8*n2**7 + 2*m2**6*n1**6*n2**9 - 4*m2**6*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*m2**6*n1**4*
n2**11 - 2*m2**6*n1**4*n2**9*n3**2) + v2**2*v3**2*(2*a33*m1**7*n1**9*n2**4 + 4*
a33*m1**7*n1**7*n2**6 + 2*a33*m1**7*n1**7*n2**4*n3**2 + 6*a33*m1**7*n1**5*n2**6*
n3**2 - 4*a33*m1**7*n1**3*n2**10 + 6*a33*m1**7*n1**3*n2**8*n3**2 - 2*a33*m1**7*
n1*n2**12 + 2*a33*m1**7*n1*n2**10*n3**2 - 7*a33*m1**6*m2*n1**10*n2**3 - 9*a33*m1
**6*m2*n1**8*n2**5 - 8*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**3*n3**2 + 14*a33*m1**6*m2*n1**6*n2
**7 - 22*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**5*n3**2 + 26*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**9 - 18*a33*
m1**6*m2*n1**4*n2**7*n3**2 + 9*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 - 2*a33*m1**6*m2*n1**2*
n2**9*n3**2 - a33*m1**6*m2*n2**13 + 2*a33*m1**6*m2*n2**11*n3**2 + 9*a33*m1**5*m2
**2*n1**11*n2**2 + 3*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**4 + 12*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**
2*n3**2 - 42*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**6 + 30*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4*n3**2
- 54*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**8 + 18*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6*n3**2 - 15*a33
*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3**2 + 3*a33*m1**5*m2
**2*n1*n2**12 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2**3*n1**12*n2
+ 4*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2**3 - 8*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2*n3**2 + 45*a33*m1
**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 20*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3**2 + 60*a33*m1**4*m2**
3*n1**6*n2**7 - 10*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5*n3**2 + 25*a33*m1**4*m2**3*n1**4*
n2**9 + 10*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7*n3**2 + 10*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9*n3
**2 - a33*m1**4*m2**3*n2**13 + 2*a33*m1**4*m2**3*n2**11*n3**2 + a33*m1**3*m2**4*
n1**13 + 2*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n3**2 - 25*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**4 + 10*
a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*n3**2 - 60*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**6 + 10*a33*m1**
3*m2**4*n1**7*n2**4*n3**2 - 45*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**8 - 10*a33*m1**3*m2**4*
n1**5*n2**6*n3**2 - 4*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**10 - 20*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2
**8*n3**2 + 5*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**12 - 8*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**10*n3**2 - 3*
a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 + 15*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**3 - 6*a33*m1**2*m2**5*
n1**10*n2*n3**2 + 54*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**5 - 6*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3
*n3**2 + 42*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**7 + 18*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5*n3**2 -
3*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**9 + 30*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3**2 - 9*a33*m1
**2*m2**5*n1**2*n2**11 + 12*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9*n3**2 + a33*m1*m2**6*n1
**13 - 9*a33*m1*m2**6*n1**11*n2**2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**11*n3**2 - 26*a33*m1*m2
**6*n1**9*n2**4 - 2*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3**2 - 14*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**6
- 18*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**4*n3**2 + 9*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**8 - 22*a33*m1*m2
**6*n1**5*n2**6*n3**2 + 7*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**10 - 8*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**8
*n3**2 + 2*a33*m2**7*n1**12*n2 + 4*a33*m2**7*n1**10*n2**3 + 2*a33*m2**7*n1**10*
n2*n3**2 + 6*a33*m2**7*n1**8*n2**3*n3**2 - 4*a33*m2**7*n1**6*n2**7 + 6*a33*m2**7
*n1**6*n2**5*n3**2 - 2*a33*m2**7*n1**4*n2**9 + 2*a33*m2**7*n1**4*n2**7*n3**2) +
v2**2*v3*( - 4*m1**6*n1**10*n2**4*n3 - 8*m1**6*n1**8*n2**6*n3 - 4*m1**6*n1**8*n2
**4*n3**3 - 12*m1**6*n1**6*n2**6*n3**3 + 8*m1**6*n1**4*n2**10*n3 - 12*m1**6*n1**
4*n2**8*n3**3 + 4*m1**6*n1**2*n2**12*n3 - 4*m1**6*n1**2*n2**10*n3**3 + 14*m1**5*
m2*n1**11*n2**3*n3 + 14*m1**5*m2*n1**9*n2**5*n3 + 16*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3**3
- 36*m1**5*m2*n1**7*n2**7*n3 + 40*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**3 - 52*m1**5*m2*n1**5
*n2**9*n3 + 24*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3**3 - 10*m1**5*m2*n1**3*n2**11*n3 - 8*m1**
5*m2*n1**3*n2**9*n3**3 + 6*m1**5*m2*n1*n2**13*n3 - 8*m1**5*m2*n1*n2**11*n3**3 -
18*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2*n3 + 12*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4*n3 - 24*m1**4*m2**2
*n1**10*n2**2*n3**3 + 110*m1**4*m2**2*n1**8*n2**6*n3 - 40*m1**4*m2**2*n1**8*n2**
4*n3**3 + 80*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3**3 - 30*
m1**4*m2**2*n1**4*n2**10*n3 + 60*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3**3 - 28*m1**4*m2**2*
n1**2*n2**12*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3**3 + 2*m1**4*m2**2*n2**14*n3 -
4*m1**4*m2**2*n2**12*n3**3 + 10*m1**3*m2**3*n1**13*n2*n3 - 40*m1**3*m2**3*n1**11
*n2**3*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1**11*n2*n3**3 - 110*m1**3*m2**3*n1**9*n2**5*n3 - 80
*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3**3 + 110*m1**3*m2**3*n1**5*n2**9*n3 - 80*m1**3*m2**3
*n1**5*n2**7*n3**3 + 40*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11*n3 - 10*m1**3*m2**3*n1*n2**13*
n3 + 16*m1**3*m2**3*n1*n2**11*n3**3 - 2*m1**2*m2**4*n1**14*n3 + 28*m1**2*m2**4*
n1**12*n2**2*n3 - 4*m1**2*m2**4*n1**12*n3**3 + 30*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4*n3 +
20*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*n3**3 - 80*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6*n3 + 60*m1**2*m2
**4*n1**8*n2**4*n3**3 - 110*m1**2*m2**4*n1**6*n2**8*n3 + 20*m1**2*m2**4*n1**6*n2
**6*n3**3 - 12*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10*n3 - 40*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3**3 +
18*m1**2*m2**4*n1**2*n2**12*n3 - 24*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10*n3**3 - 6*m1*m2**5*
n1**13*n2*n3 + 10*m1*m2**5*n1**11*n2**3*n3 - 8*m1*m2**5*n1**11*n2*n3**3 + 52*m1*
m2**5*n1**9*n2**5*n3 - 8*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3**3 + 36*m1*m2**5*n1**7*n2**7*n3
+ 24*m1*m2**5*n1**7*n2**5*n3**3 - 14*m1*m2**5*n1**5*n2**9*n3 + 40*m1*m2**5*n1**
5*n2**7*n3**3 - 14*m1*m2**5*n1**3*n2**11*n3 + 16*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3**3 - 4*
m2**6*n1**12*n2**2*n3 - 8*m2**6*n1**10*n2**4*n3 - 4*m2**6*n1**10*n2**2*n3**3 -
12*m2**6*n1**8*n2**4*n3**3 + 8*m2**6*n1**6*n2**8*n3 - 12*m2**6*n1**6*n2**6*n3**3
+ 4*m2**6*n1**4*n2**10*n3 - 4*m2**6*n1**4*n2**8*n3**3) + v2*v3**2*( - 4*m1**6*
n1**10*n2**5 - 8*m1**6*n1**8*n2**7 - 4*m1**6*n1**8*n2**5*n3**2 - 12*m1**6*n1**6*
n2**7*n3**2 + 8*m1**6*n1**4*n2**11 - 12*m1**6*n1**4*n2**9*n3**2 + 4*m1**6*n1**2*
n2**13 - 4*m1**6*n1**2*n2**11*n3**2 + 16*m1**5*m2*n1**11*n2**4 + 20*m1**5*m2*n1
**9*n2**6 + 18*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3**2 - 32*m1**5*m2*n1**7*n2**8 + 48*m1**5*
m2*n1**7*n2**6*n3**2 - 56*m1**5*m2*n1**5*n2**10 + 36*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3**2
- 16*m1**5*m2*n1**3*n2**12 + 4*m1**5*m2*n1*n2**14 - 6*m1**5*m2*n1*n2**12*n3**2 -
25*m1**4*m2**2*n1**12*n2**3 - 4*m1**4*m2**2*n1**10*n2**5 - 32*m1**4*m2**2*n1**
10*n2**3*n3**2 + 115*m1**4*m2**2*n1**8*n2**7 - 70*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3**2
+ 120*m1**4*m2**2*n1**6*n2**9 - 20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**7*n3**2 + 5*m1**4*m2**2
*n1**4*n2**11 + 40*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3**2 - 20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**13 +
20*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3**2 + m1**4*m2**2*n2**15 - 2*m1**4*m2**2*n2**13*
n3**2 + 19*m1**3*m2**3*n1**13*n2**2 - 30*m1**3*m2**3*n1**11*n2**4 + 28*m1**3*m2
**3*n1**11*n2**2*n3**2 - 155*m1**3*m2**3*n1**9*n2**6 + 40*m1**3*m2**3*n1**9*n2**
4*n3**2 - 100*m1**3*m2**3*n1**7*n2**8 - 40*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6*n3**2 + 45*m1
**3*m2**3*n1**5*n2**10 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3**2 + 34*m1**3*m2**3*n1**3
*n2**12 - 20*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3**2 - 5*m1**3*m2**3*n1*n2**14 + 8*m1**3*
m2**3*n1*n2**12*n3**2 - 7*m1**2*m2**4*n1**14*n2 + 34*m1**2*m2**4*n1**12*n2**3 -
12*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3**2 + 95*m1**2*m2**4*n1**10*n2**5 + 20*m1**2*m2**4*n1
**8*n2**7 + 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5*n3**2 - 65*m1**2*m2**4*n1**6*n2**9 + 60*
m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3**2 - 22*m1**2*m2**4*n1**4*n2**11 + 9*m1**2*m2**4*n1**
2*n2**13 - 12*m1**2*m2**4*n1**2*n2**11*n3**2 + m1*m2**5*n1**15 - 14*m1*m2**5*n1
**13*n2**2 + 2*m1*m2**5*n1**13*n3**2 - 25*m1*m2**5*n1**11*n2**4 - 8*m1*m2**5*n1
**11*n2**2*n3**2 + 12*m1*m2**5*n1**9*n2**6 - 28*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3**2 + 31*
m1*m2**5*n1**7*n2**8 - 16*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3**2 + 2*m1*m2**5*n1**5*n2**10 +
10*m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3**2 - 7*m1*m2**5*n1**3*n2**12 + 8*m1*m2**5*n1**3*n2**
10*n3**2 + 2*m2**6*n1**14*n2 + 2*m2**6*n1**12*n2**3 + 2*m2**6*n1**12*n2*n3**2 -
4*m2**6*n1**10*n2**5 + 4*m2**6*n1**10*n2**3*n3**2 - 4*m2**6*n1**8*n2**7 + 2*m2**
6*n1**6*n2**9 - 4*m2**6*n1**6*n2**7*n3**2 + 2*m2**6*n1**4*n2**11 - 2*m2**6*n1**4
*n2**9*n3**2) + v3**4*(2*a33*m1**7*n1**9*n2**4 + 4*a33*m1**7*n1**7*n2**6 + 2*a33
*m1**7*n1**7*n2**4*n3**2 + 6*a33*m1**7*n1**5*n2**6*n3**2 - 4*a33*m1**7*n1**3*n2
**10 + 6*a33*m1**7*n1**3*n2**8*n3**2 - 2*a33*m1**7*n1*n2**12 + 2*a33*m1**7*n1*n2
**10*n3**2 - 7*a33*m1**6*m2*n1**10*n2**3 - 9*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**5 - 8*a33*m1
**6*m2*n1**8*n2**3*n3**2 + 14*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**7 - 22*a33*m1**6*m2*n1**6*
n2**5*n3**2 + 26*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**9 - 18*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**7*n3**2 +
9*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 - 2*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**9*n3**2 - a33*m1**6*m2*n2
**13 + 2*a33*m1**6*m2*n2**11*n3**2 + 9*a33*m1**5*m2**2*n1**11*n2**2 + 3*a33*m1**
5*m2**2*n1**9*n2**4 + 12*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**2*n3**2 - 42*a33*m1**5*m2**2*
n1**7*n2**6 + 30*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4*n3**2 - 54*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2
**8 + 18*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6*n3**2 - 15*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 - 6
*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3**2 + 3*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**12 - 6*a33*m1**5*
m2**2*n1*n2**10*n3**2 - 5*a33*m1**4*m2**3*n1**12*n2 + 4*a33*m1**4*m2**3*n1**10*
n2**3 - 8*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2*n3**2 + 45*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 20*
a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3**2 + 60*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**7 - 10*a33*m1**
4*m2**3*n1**6*n2**5*n3**2 + 25*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**9 + 10*a33*m1**4*m2**3*
n1**4*n2**7*n3**2 + 10*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9*n3**2 - a33*m1**4*m2**3*n2**
13 + 2*a33*m1**4*m2**3*n2**11*n3**2 + a33*m1**3*m2**4*n1**13 + 2*a33*m1**3*m2**4
*n1**11*n3**2 - 25*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**4 + 10*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*
n3**2 - 60*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**6 + 10*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4*n3**2 -
45*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**8 - 10*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6*n3**2 - 4*a33*m1
**3*m2**4*n1**3*n2**10 - 20*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8*n3**2 + 5*a33*m1**3*m2**
4*n1*n2**12 - 8*a33*m1**3*m2**4*n1*n2**10*n3**2 - 3*a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 +
15*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**3 - 6*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2*n3**2 + 54*a33*m1
**2*m2**5*n1**8*n2**5 - 6*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3*n3**2 + 42*a33*m1**2*m2**5
*n1**6*n2**7 + 18*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5*n3**2 - 3*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2
**9 + 30*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3**2 - 9*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**11 + 12
*a33*m1**2*m2**5*n1**2*n2**9*n3**2 + a33*m1*m2**6*n1**13 - 9*a33*m1*m2**6*n1**11
*n2**2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**11*n3**2 - 26*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**4 - 2*a33*m1*m2
**6*n1**9*n2**2*n3**2 - 14*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**6 - 18*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**
4*n3**2 + 9*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**8 - 22*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3**2 + 7*a33
*m1*m2**6*n1**3*n2**10 - 8*a33*m1*m2**6*n1**3*n2**8*n3**2 + 2*a33*m2**7*n1**12*
n2 + 4*a33*m2**7*n1**10*n2**3 + 2*a33*m2**7*n1**10*n2*n3**2 + 6*a33*m2**7*n1**8*
n2**3*n3**2 - 4*a33*m2**7*n1**6*n2**7 + 6*a33*m2**7*n1**6*n2**5*n3**2 - 2*a33*m2
**7*n1**4*n2**9 + 2*a33*m2**7*n1**4*n2**7*n3**2) + v3**3*( - 4*m1**6*n1**10*n2**
4*n3 - 8*m1**6*n1**8*n2**6*n3 - 4*m1**6*n1**8*n2**4*n3**3 - 12*m1**6*n1**6*n2**6
*n3**3 + 8*m1**6*n1**4*n2**10*n3 - 12*m1**6*n1**4*n2**8*n3**3 + 4*m1**6*n1**2*n2
**12*n3 - 4*m1**6*n1**2*n2**10*n3**3 + 14*m1**5*m2*n1**11*n2**3*n3 + 14*m1**5*m2
*n1**9*n2**5*n3 + 16*m1**5*m2*n1**9*n2**3*n3**3 - 36*m1**5*m2*n1**7*n2**7*n3 +
40*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3**3 - 52*m1**5*m2*n1**5*n2**9*n3 + 24*m1**5*m2*n1**5*
n2**7*n3**3 - 10*m1**5*m2*n1**3*n2**11*n3 - 8*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3**3 + 6*m1
**5*m2*n1*n2**13*n3 - 8*m1**5*m2*n1*n2**11*n3**3 - 18*m1**4*m2**2*n1**12*n2**2*
n3 + 12*m1**4*m2**2*n1**10*n2**4*n3 - 24*m1**4*m2**2*n1**10*n2**2*n3**3 + 110*m1
**4*m2**2*n1**8*n2**6*n3 - 40*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3**3 + 80*m1**4*m2**2*n1
**6*n2**8*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3**3 - 30*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10*n3
+ 60*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3**3 - 28*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12*n3 + 20*m1**4*
m2**2*n1**2*n2**10*n3**3 + 2*m1**4*m2**2*n2**14*n3 - 4*m1**4*m2**2*n2**12*n3**3
+ 10*m1**3*m2**3*n1**13*n2*n3 - 40*m1**3*m2**3*n1**11*n2**3*n3 + 16*m1**3*m2**3*
n1**11*n2*n3**3 - 110*m1**3*m2**3*n1**9*n2**5*n3 - 80*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3
**3 + 110*m1**3*m2**3*n1**5*n2**9*n3 - 80*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3**3 + 40*m1
**3*m2**3*n1**3*n2**11*n3 - 10*m1**3*m2**3*n1*n2**13*n3 + 16*m1**3*m2**3*n1*n2**
11*n3**3 - 2*m1**2*m2**4*n1**14*n3 + 28*m1**2*m2**4*n1**12*n2**2*n3 - 4*m1**2*m2
**4*n1**12*n3**3 + 30*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4*n3 + 20*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*
n3**3 - 80*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6*n3 + 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3**3 - 110*
m1**2*m2**4*n1**6*n2**8*n3 + 20*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6*n3**3 - 12*m1**2*m2**4*
n1**4*n2**10*n3 - 40*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3**3 + 18*m1**2*m2**4*n1**2*n2**12
*n3 - 24*m1**2*m2**4*n1**2*n2**10*n3**3 - 6*m1*m2**5*n1**13*n2*n3 + 10*m1*m2**5*
n1**11*n2**3*n3 - 8*m1*m2**5*n1**11*n2*n3**3 + 52*m1*m2**5*n1**9*n2**5*n3 - 8*m1
*m2**5*n1**9*n2**3*n3**3 + 36*m1*m2**5*n1**7*n2**7*n3 + 24*m1*m2**5*n1**7*n2**5*
n3**3 - 14*m1*m2**5*n1**5*n2**9*n3 + 40*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3**3 - 14*m1*m2**5
*n1**3*n2**11*n3 + 16*m1*m2**5*n1**3*n2**9*n3**3 - 4*m2**6*n1**12*n2**2*n3 - 8*
m2**6*n1**10*n2**4*n3 - 4*m2**6*n1**10*n2**2*n3**3 - 12*m2**6*n1**8*n2**4*n3**3
+ 8*m2**6*n1**6*n2**8*n3 - 12*m2**6*n1**6*n2**6*n3**3 + 4*m2**6*n1**4*n2**10*n3
- 4*m2**6*n1**4*n2**8*n3**3)$
FI=u1**4*( - a33**3*m1**5*n1**8*n2**5 - 4*a33**3*m1**5*n1**6*n2**7 - 6*a33**3*m1
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m2**5*n1**5*n2**8) + u1**3*v2*(4*a33**3*m1**6*n1**6*n2**6 + 12*a33**3*m1**6*n1**
4*n2**8 + 12*a33**3*m1**6*n1**2*n2**10 + 4*a33**3*m1**6*n2**12 - 24*a33**3*m1**5
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9 - 24*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**11 + 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4 + 180*a33**
3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6 + 180*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 + 60*a33**3*m1**4
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*m2**6*n1**10*n2**2 + 12*a33**3*m2**6*n1**8*n2**4 + 4*a33**3*m2**6*n1**6*n2**6)
+ u1**3*(2*a33**2*m1**5*n1**9*n2**5 + 8*a33**2*m1**5*n1**7*n2**7 + 12*a33**2*m1
**5*n1**5*n2**9 + 8*a33**2*m1**5*n1**3*n2**11 + 2*a33**2*m1**5*n1*n2**13 - 10*
a33**2*m1**4*m2*n1**10*n2**4 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**6 - 60*a33**2*m1**4*
m2*n1**6*n2**8 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**10 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**
12 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5 +
120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**9 + 20*a33
**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2 - 80*a33**2*m1
**2*m2**3*n1**10*n2**4 - 120*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8*n2**6 - 80*a33**2*m1**2*m2
**3*n1**6*n2**8 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**13
*n2 + 40*a33**2*m1*m2**4*n1**11*n2**3 + 60*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2**5 + 40*a33
**2*m1*m2**4*n1**7*n2**7 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**9 - 2*a33**2*m2**5*n1**
14 - 8*a33**2*m2**5*n1**12*n2**2 - 12*a33**2*m2**5*n1**10*n2**4 - 8*a33**2*m2**5
*n1**8*n2**6 - 2*a33**2*m2**5*n1**6*n2**8) + u1**2*u2**2*( - 2*a33**3*m1**5*n1**
8*n2**5 - 8*a33**3*m1**5*n1**6*n2**7 - 12*a33**3*m1**5*n1**4*n2**9 - 8*a33**3*m1
**5*n1**2*n2**11 - 2*a33**3*m1**5*n2**13 + 10*a33**3*m1**4*m2*n1**9*n2**4 + 40*
a33**3*m1**4*m2*n1**7*n2**6 + 60*a33**3*m1**4*m2*n1**5*n2**8 + 40*a33**3*m1**4*
m2*n1**3*n2**10 + 10*a33**3*m1**4*m2*n1*n2**12 - 20*a33**3*m1**3*m2**2*n1**10*n2
**3 - 80*a33**3*m1**3*m2**2*n1**8*n2**5 - 120*a33**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2**7 -
80*a33**3*m1**3*m2**2*n1**4*n2**9 - 20*a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**11 + 20*a33
**3*m1**2*m2**3*n1**11*n2**2 + 80*a33**3*m1**2*m2**3*n1**9*n2**4 + 120*a33**3*m1
**2*m2**3*n1**7*n2**6 + 80*a33**3*m1**2*m2**3*n1**5*n2**8 + 20*a33**3*m1**2*m2**
3*n1**3*n2**10 - 10*a33**3*m1*m2**4*n1**12*n2 - 40*a33**3*m1*m2**4*n1**10*n2**3
- 60*a33**3*m1*m2**4*n1**8*n2**5 - 40*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2**7 - 10*a33**3*m1
*m2**4*n1**4*n2**9 + 2*a33**3*m2**5*n1**13 + 8*a33**3*m2**5*n1**11*n2**2 + 12*
a33**3*m2**5*n1**9*n2**4 + 8*a33**3*m2**5*n1**7*n2**6 + 2*a33**3*m2**5*n1**5*n2
**8) + u1**2*u2*v1*( - 8*a33**3*m1**6*n1**6*n2**6 - 24*a33**3*m1**6*n1**4*n2**8
- 24*a33**3*m1**6*n1**2*n2**10 - 8*a33**3*m1**6*n2**12 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**
7*n2**5 + 144*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**7 + 144*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**9 + 48
*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**11 - 120*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4 - 360*a33**3*m1
**4*m2**2*n1**6*n2**6 - 360*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 - 120*a33**3*m1**4*m2
**2*n1**2*n2**10 + 160*a33**3*m1**3*m2**3*n1**9*n2**3 + 480*a33**3*m1**3*m2**3*
n1**7*n2**5 + 480*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7 + 160*a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*
n2**9 - 120*a33**3*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2 - 360*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4
- 360*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6 - 120*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8 + 48*
a33**3*m1*m2**5*n1**11*n2 + 144*a33**3*m1*m2**5*n1**9*n2**3 + 144*a33**3*m1*m2**
5*n1**7*n2**5 + 48*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**7 - 8*a33**3*m2**6*n1**12 - 24*a33
**3*m2**6*n1**10*n2**2 - 24*a33**3*m2**6*n1**8*n2**4 - 8*a33**3*m2**6*n1**6*n2**
6) + u1**2*u2*(2*a33**2*m1**5*n1**8*n2**6 + 8*a33**2*m1**5*n1**6*n2**8 + 12*a33
**2*m1**5*n1**4*n2**10 + 8*a33**2*m1**5*n1**2*n2**12 + 2*a33**2*m1**5*n2**14 -
10*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2**5 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2**7 - 60*a33**2*m1**
4*m2*n1**5*n2**9 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**11 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**
13 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6 +
120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**8 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10 + 20*a33
**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3 - 80*a33**2*m1
**2*m2**3*n1**9*n2**5 - 120*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7 - 80*a33**2*m1**2*m2
**3*n1**5*n2**9 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**12
*n2**2 + 40*a33**2*m1*m2**4*n1**10*n2**4 + 60*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**6 + 40*
a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**8 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**10 - 2*a33**2*m2**5*
n1**13*n2 - 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**3 - 12*a33**2*m2**5*n1**9*n2**5 - 8*a33**2
*m2**5*n1**7*n2**7 - 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**9) + u1**2*u3*v3*( - 4*a33**3*m1**
6*n1**7*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*n1**5*n2**7 - 12*a33**3*m1**6*n1**3*n2**9 - 4*
a33**3*m1**6*n1*n2**11 + 20*a33**3*m1**5*m2*n1**8*n2**4 + 56*a33**3*m1**5*m2*n1
**6*n2**6 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**8 + 8*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10 - 4*
a33**3*m1**5*m2*n2**12 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3 - 100*a33**3*m1**4*m2
**2*n1**7*n2**5 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1**
3*n2**9 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**11 + 40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2 +
80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 - 40*a33
**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**11*n2 - 20*a33**3*m1**2
*m2**4*n1**9*n2**3 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5 + 100*a33**3*m1**2*m2**4*
n1**5*n2**7 + 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33**3*m1*m2**5*n1**12 - 8*
a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**8*n2**4 - 56*a33**3*m1*m2
**5*n1**6*n2**6 - 20*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**8 + 4*a33**3*m2**6*n1**11*n2 + 12
*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 + 12*a33**3*m2**6*n1**7*n2**5 + 4*a33**3*m2**6*n1**5*
n2**7) + u1**2*u3*(2*a33**2*m1**5*n1**8*n2**5*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**6*n2**7*n3
+ 12*a33**2*m1**5*n1**4*n2**9*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**2*n2**11*n3 + 2*a33**2*m1
**5*n2**13*n3 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2**4*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2
**6*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**8*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**10*n3
- 10*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**12*n3 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10*n2**3*n3 + 80*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**5*n3 + 120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**7*n3 + 80*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**9*n3 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**11*n3 - 20*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**2*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**9*n2**4*n3 - 120*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**6*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**8*n3 - 20*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**10*n3 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**12*n2*n3 + 40*a33**2
*m1*m2**4*n1**10*n2**3*n3 + 60*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**5*n3 + 40*a33**2*m1*m2
**4*n1**6*n2**7*n3 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**9*n3 - 2*a33**2*m2**5*n1**13*
n3 - 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**2*n3 - 12*a33**2*m2**5*n1**9*n2**4*n3 - 8*a33**2*
m2**5*n1**7*n2**6*n3 - 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**8*n3) + u1**2*v1**2*( - 8*a33**3
*m1**7*n1**4*n2**7 - 16*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 - 8*a33**3*m1**7*n2**11 + 56*
a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 112*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 + 56*a33**3*m1**6*
m2*n1*n2**10 - 168*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5 - 336*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4
*n2**7 - 168*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9 + 280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**7*n2**4
+ 560*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6 + 280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 280
*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3 - 560*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 - 280*a33**
3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 168*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 + 336*a33**3*m1**
2*m2**5*n1**7*n2**4 + 168*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1
**10*n2 - 112*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 8*
a33**3*m2**7*n1**11 + 16*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 + 8*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4)
+ u1**2*v1*( - 2*a33**2*m1**6*n1**8*n2**5 + 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**9 + 16*a33
**2*m1**6*n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**6*n2**13 + 10*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**4
- 8*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**6 - 84*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**8 - 104*a33**2*m1
**5*m2*n1**3*n2**10 - 38*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**12 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**
10*n2**3 + 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5 + 240*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**
7 + 280*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9 + 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11 +
20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4 - 360*a33
**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6 - 400*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8 - 140*a33**2*m1
**3*m2**3*n1**3*n2**10 - 10*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n2 + 80*a33**2*m1**2*m2**4
*n1**10*n2**3 + 300*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 + 320*a33**2*m1**2*m2**4*n1**
6*n2**7 + 110*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**13 - 40*a33
**2*m1*m2**5*n1**11*n2**2 - 132*a33**2*m1*m2**5*n1**9*n2**4 - 136*a33**2*m1*m2**
5*n1**7*n2**6 - 46*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**8 + 8*a33**2*m2**6*n1**12*n2 + 24*
a33**2*m2**6*n1**10*n2**3 + 24*a33**2*m2**6*n1**8*n2**5 + 8*a33**2*m2**6*n1**6*
n2**7) + u1**2*v2**2*( - 4*a33**3*m1**7*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9
- 4*a33**3*m1**7*n2**11 + 28*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 56*a33**3*m1**6*m2*
n1**3*n2**8 + 28*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**10 - 84*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5 -
168*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 - 84*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9 + 140*
a33**3*m1**4*m2**3*n1**7*n2**4 + 280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6 + 140*a33**3
*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 140*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3 - 280*a33**3*m1**3
*m2**4*n1**6*n2**5 - 140*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 84*a33**3*m1**2*m2**5*
n1**9*n2**2 + 168*a33**3*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4 + 84*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*
n2**6 - 28*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 - 28*a33**
3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 4*a33**3*m2**7*n1**11 + 8*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 + 4*
a33**3*m2**7*n1**7*n2**4) + u1**2*v2*( - 8*a33**2*m1**6*n1**7*n2**6 - 24*a33**2*
m1**6*n1**5*n2**8 - 24*a33**2*m1**6*n1**3*n2**10 - 8*a33**2*m1**6*n1*n2**12 + 46
*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**5 + 136*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**7 + 132*a33**2*m1**
5*m2*n1**4*n2**9 + 40*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**11 - 2*a33**2*m1**5*m2*n2**13 -
110*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4 - 320*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6 - 300*
a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8 - 80*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**10 + 10*a33**2*
m1**4*m2**2*n1*n2**12 + 140*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3 + 400*a33**2*m1**3*
m2**3*n1**8*n2**5 + 360*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*
n1**4*n2**9 - 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11 - 100*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11
*n2**2 - 280*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 - 240*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6
- 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10 + 38*
a33**2*m1*m2**5*n1**12*n2 + 104*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**3 + 84*a33**2*m1*m2**
5*n1**8*n2**5 + 8*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 - 10*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**9 -
6*a33**2*m2**6*n1**13 - 16*a33**2*m2**6*n1**11*n2**2 - 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2
**4 + 2*a33**2*m2**6*n1**5*n2**8) + u1**2*v3**2*(2*a33**3*m1**7*n1**6*n2**5 + 6*
a33**3*m1**7*n1**4*n2**7 + 6*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 + 2*a33**3*m1**7*n2**11 -
10*a33**3*m1**6*m2*n1**7*n2**4 - 30*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 - 30*a33**3*m1**
6*m2*n1**3*n2**8 - 10*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**10 + 20*a33**3*m1**5*m2**2*n1**8*n2
**3 + 62*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5 + 66*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 + 26
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**5*n2**6 - 50*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1*n2**10
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3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 + 70*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 20*a33**3*m1**3*
m2**4*n1**2*n2**9 - 2*a33**3*m1**2*m2**5*n1**11 - 26*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2
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*a33**3*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8 + 10*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 + 30*a33**3*m1*m2
**6*n1**8*n2**3 + 30*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 10*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**
7 - 2*a33**3*m2**7*n1**11 - 6*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 - 6*a33**3*m2**7*n1**7*n2
**4 - 2*a33**3*m2**7*n1**5*n2**6) + u1**2*v3*( - 4*a33**2*m1**6*n1**7*n2**5*n3 -
12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**7*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m1**
6*n1*n2**11*n3 + 20*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3 + 56*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2
**6*n3 + 48*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3 -
4*a33**2*m1**5*m2*n2**12*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3 - 100*a33**2
*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3 + 20*a33**2*
m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3 + 40*a33**2*m1**
3*m2**3*n1**10*n2**2*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3 - 80*a33**2*m1**3
*m2**3*n1**4*n2**8*n3 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3 - 20*a33**2*m1**2*
m2**4*n1**11*n2*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**
4*n1**7*n2**5*n3 + 100*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**4
*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n3 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**2*
n3 - 48*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3 - 56*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3 - 20*
a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**11*n2*n3 + 12*a33**2*m2**6*
n1**9*n2**3*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**7*n2**5*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**5*n2**7*n3)
+ u1**2*(a33*m1**5*n1**10*n2**5 + 4*a33*m1**5*n1**8*n2**7 + 6*a33*m1**5*n1**6*
n2**9 + 4*a33*m1**5*n1**4*n2**11 + a33*m1**5*n1**2*n2**13 - 4*a33*m1**4*m2*n1**
11*n2**4 - 15*a33*m1**4*m2*n1**9*n2**6 - 20*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**8 - 10*a33*m1
**4*m2*n1**5*n2**10 + a33*m1**4*m2*n1*n2**14 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**12*n2**3 +
20*a33*m1**3*m2**2*n1**10*n2**5 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2**7 - 10*a33*m1**3*
m2**2*n1**4*n2**11 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**13 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**13*
n2**2 - 10*a33*m1**2*m2**3*n1**11*n2**4 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**8 + 20*
a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**10 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**12 + a33*m1*m2**4*n1
**14*n2 - 10*a33*m1*m2**4*n1**10*n2**5 - 20*a33*m1*m2**4*n1**8*n2**7 - 15*a33*m1
*m2**4*n1**6*n2**9 - 4*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**11 + a33*m2**5*n1**13*n2**2 + 4*
a33*m2**5*n1**11*n2**4 + 6*a33*m2**5*n1**9*n2**6 + 4*a33*m2**5*n1**7*n2**8 + a33
*m2**5*n1**5*n2**10) + u1*u2**2*(2*a33**2*m1**5*n1**9*n2**5 + 8*a33**2*m1**5*n1
**7*n2**7 + 12*a33**2*m1**5*n1**5*n2**9 + 8*a33**2*m1**5*n1**3*n2**11 + 2*a33**2
*m1**5*n1*n2**13 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1**10*n2**4 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2
**6 - 60*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2**8 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**10 - 10*a33
**2*m1**4*m2*n1**2*n2**12 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3 + 80*a33**2*m1**3
*m2**2*n1**9*n2**5 + 120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*
n1**5*n2**9 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**12*
n2**2 - 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4 - 120*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8*n2**6
- 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**10 + 10*
a33**2*m1*m2**4*n1**13*n2 + 40*a33**2*m1*m2**4*n1**11*n2**3 + 60*a33**2*m1*m2**4
*n1**9*n2**5 + 40*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**7 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**9 -
2*a33**2*m2**5*n1**14 - 8*a33**2*m2**5*n1**12*n2**2 - 12*a33**2*m2**5*n1**10*n2
**4 - 8*a33**2*m2**5*n1**8*n2**6 - 2*a33**2*m2**5*n1**6*n2**8) + u1*u2*u3*v3*( -
4*a33**3*m1**6*n1**6*n2**6 - 12*a33**3*m1**6*n1**4*n2**8 - 12*a33**3*m1**6*n1**
2*n2**10 - 4*a33**3*m1**6*n2**12 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1**7*n2**5 + 72*a33**3*m1
**5*m2*n1**5*n2**7 + 72*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**9 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**
11 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4 - 180*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6 -
180*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10 + 80*a33
**3*m1**3*m2**3*n1**9*n2**3 + 240*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5 + 240*a33**3*m1
**3*m2**3*n1**5*n2**7 + 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*n2**9 - 60*a33**3*m1**2*m2**
4*n1**10*n2**2 - 180*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4 - 180*a33**3*m1**2*m2**4*n1
**6*n2**6 - 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**11*n2 +
72*a33**3*m1*m2**5*n1**9*n2**3 + 72*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2**5 + 24*a33**3*m1*
m2**5*n1**5*n2**7 - 4*a33**3*m2**6*n1**12 - 12*a33**3*m2**6*n1**10*n2**2 - 12*
a33**3*m2**6*n1**8*n2**4 - 4*a33**3*m2**6*n1**6*n2**6) + u1*u2*v1*(8*a33**2*m1**
6*n1**7*n2**6 + 24*a33**2*m1**6*n1**5*n2**8 + 24*a33**2*m1**6*n1**3*n2**10 + 8*
a33**2*m1**6*n1*n2**12 - 46*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**5 - 136*a33**2*m1**5*m2*n1
**6*n2**7 - 132*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**9 - 40*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**11 +
2*a33**2*m1**5*m2*n2**13 + 110*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4 + 320*a33**2*m1**4
*m2**2*n1**7*n2**6 + 300*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8 + 80*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**3*n2**10 - 10*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**12 - 140*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*
n2**3 - 400*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5 - 360*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7
- 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9 + 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11 + 100*
a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2 + 280*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 + 240*a33**
2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8 - 20*a33**2*m1**2*
m2**4*n1**3*n2**10 - 38*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n2 - 104*a33**2*m1*m2**5*n1**10*
n2**3 - 84*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**5 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 + 10*a33
**2*m1*m2**5*n1**4*n2**9 + 6*a33**2*m2**6*n1**13 + 16*a33**2*m2**6*n1**11*n2**2
+ 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**4 - 2*a33**2*m2**6*n1**5*n2**8) + u1*u2*( - 2*a33*m1
**5*n1**9*n2**6 - 8*a33*m1**5*n1**7*n2**8 - 12*a33*m1**5*n1**5*n2**10 - 8*a33*m1
**5*n1**3*n2**12 - 2*a33*m1**5*n1*n2**14 + 10*a33*m1**4*m2*n1**10*n2**5 + 40*a33
*m1**4*m2*n1**8*n2**7 + 60*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**
11 + 10*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**13 - 20*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**4 - 80*a33*m1
**3*m2**2*n1**9*n2**6 - 120*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**8 - 80*a33*m1**3*m2**2*n1
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80*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2**5 + 120*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**7 + 80*a33*m1**
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n2**2 - 40*a33*m1*m2**4*n1**11*n2**4 - 60*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**6 - 40*a33*m1*
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*m2**5*n1**12*n2**3 + 12*a33*m2**5*n1**10*n2**5 + 8*a33*m2**5*n1**8*n2**7 + 2*
a33*m2**5*n1**6*n2**9) + u1*u3*v1*v3*( - 8*a33**3*m1**7*n1**4*n2**7 - 16*a33**3*
m1**7*n1**2*n2**9 - 8*a33**3*m1**7*n2**11 + 56*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 112
*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 + 56*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**10 - 168*a33**3*m1**5*
m2**2*n1**6*n2**5 - 336*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 - 168*a33**3*m1**5*m2**2*
n1**2*n2**9 + 280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**7*n2**4 + 560*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*
n2**6 + 280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 280*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3
- 560*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 - 280*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 168*
a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 + 336*a33**3*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4 + 168*a33**3
*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 - 112*a33**3*m1*m2**6*n1
**8*n2**3 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 8*a33**3*m2**7*n1**11 + 16*a33**3*
m2**7*n1**9*n2**2 + 8*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4) + u1*u3*v2*v3*(8*a33**3*m1**7*n1
**5*n2**6 + 16*a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 + 8*a33**3*m1**7*n1*n2**10 - 48*a33**3*
m1**6*m2*n1**6*n2**5 - 88*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 - 32*a33**3*m1**6*m2*n1**2
*n2**9 + 8*a33**3*m1**6*m2*n2**11 + 120*a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 + 192*a33
**3*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6 + 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 - 48*a33**3*m1**
5*m2**2*n1*n2**10 - 160*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 - 200*a33**3*m1**4*m2**3*
n1**6*n2**5 + 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 + 120*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*
n2**9 + 120*a33**3*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2 + 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 -
200*a33**3*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6 - 160*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 - 48*
a33**3*m1**2*m2**5*n1**10*n2 + 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 + 192*a33**3*m1
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- 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**8*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33**2*
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60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**4*n3 - 180*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3 -
180*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3 +
80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**3*n3 + 240*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3 +
240*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**9*n3 -
60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2*n3 - 180*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3 -
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a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 + 80*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7 + 20*a33**2*
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10*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**12*n3 - 20*a33*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3*n3 - 80*a33*m1
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10*n2**4*n3 + 8*a33*m2**5*n1**8*n2**6*n3 + 2*a33*m2**5*n1**6*n2**8*n3) + u1*v1**
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4*a33**2*m2**7*n1**10*n2**2 + 4*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 + 4*a33**2*m2**7*n1**6*
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**6*n1**6*n2**6 + 8*a33**2*m2**7*n1**11*n2 + 16*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 + 8*a33
**2*m2**7*n1**7*n2**5) + u1*v1*(2*a33*m1**6*n1**9*n2**5 - 12*a33*m1**6*n1**5*n2
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*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 - 30*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5 - 200*a33*m1**4*m2**2
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6*n2**8 + 60*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10 - 20*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**12 + 10
*a33*m1**2*m2**4*n1**13*n2 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 - 220*a33*m1**2*m2
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**9 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11 - 2*a33*m1*m2**5*n1**14 + 30*a33*m1*m2**5*
n1**12*n2**2 + 92*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**4 + 76*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 + 6*
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- 16*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 12*a33*m2**6*n1**9*n2**5 + 2*a33*m2**6*n1**5*n2**9
) + u1*v2**2*(8*a33**2*m1**7*n1**5*n2**7 + 16*a33**2*m1**7*n1**3*n2**9 + 8*a33**
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m2**2*n1**3*n2**9 - 24*a33**2*m1**5*m2**2*n1*n2**11 - 220*a33**2*m1**4*m2**3*n1
**8*n2**4 - 380*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 - 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2
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320*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5 + 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 - 80*a33
**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 - 108*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2 - 156*a33**2*
m1**2*m2**5*n1**8*n2**4 + 12*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6 + 60*a33**2*m1**2*m2
**5*n1**4*n2**8 + 32*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 + 40*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**3
- 16*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 - 24*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**7 - 4*a33**2*m2
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*m2**7*n1**6*n2**6) + u1*v2*v3**2*( - 4*a33**3*m1**8*n1**4*n2**6 - 8*a33**3*m1**
8*n1**2*n2**8 - 4*a33**3*m1**8*n2**10 + 24*a33**3*m1**7*m2*n1**5*n2**5 + 48*a33
**3*m1**7*m2*n1**3*n2**7 + 24*a33**3*m1**7*m2*n1*n2**9 - 60*a33**3*m1**6*m2**2*
n1**6*n2**4 - 124*a33**3*m1**6*m2**2*n1**4*n2**6 - 68*a33**3*m1**6*m2**2*n1**2*
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184*a33**3*m1**3*m2**5*n1**5*n2**5 + 80*a33**3*m1**3*m2**5*n1**3*n2**7 - 4*a33**
3*m1**2*m2**6*n1**10 - 68*a33**3*m1**2*m2**6*n1**8*n2**2 - 124*a33**3*m1**2*m2**
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+ 48*a33**3*m1*m2**7*n1**7*n2**3 + 24*a33**3*m1*m2**7*n1**5*n2**5 - 4*a33**3*m2
**8*n1**10 - 8*a33**3*m2**8*n1**8*n2**2 - 4*a33**3*m2**8*n1**6*n2**4) + u1*v2*v3
*(8*a33**2*m1**7*n1**5*n2**6*n3 + 16*a33**2*m1**7*n1**3*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1**
7*n1*n2**10*n3 - 48*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**5*n3 - 88*a33**2*m1**6*m2*n1**4*n2
**7*n3 - 32*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2**9*n3 + 8*a33**2*m1**6*m2*n2**11*n3 + 120*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4*n3 + 192*a33**2*m1**5*m2**2*n1**5*n2**6*n3 + 24*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8*n3 - 48*a33**2*m1**5*m2**2*n1*n2**10*n3 - 160*a33
**2*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3*n3 - 200*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5*n3 + 80*a33
**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7*n3 + 120*a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9*n3 + 120*a33
**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4*n3 - 200*a33
**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6*n3 - 160*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8*n3 - 48*a33
**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2*n3 + 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3*n3 + 192*a33**2
*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5*n3 + 120*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3 + 8*a33**2*
m1*m2**6*n1**11*n3 - 32*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3 - 88*a33**2*m1*m2**6*n1**
7*n2**4*n3 - 48*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3 + 8*a33**2*m2**7*n1**10*n2*n3 +
16*a33**2*m2**7*n1**8*n2**3*n3 + 8*a33**2*m2**7*n1**6*n2**5*n3) + u1*v3**2*( - 2
*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 - 6*a33**2*m1**7*n1**5*n2**7 - 6*a33**2*m1**7*n1**3*n2
**9 - 2*a33**2*m1**7*n1*n2**11 + 10*a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2**4 + 30*a33**2*m1**
6*m2*n1**6*n2**6 + 30*a33**2*m1**6*m2*n1**4*n2**8 + 10*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2
**10 - 20*a33**2*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3 - 62*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 -
66*a33**2*m1**5*m2**2*n1**5*n2**7 - 26*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 - 2*a33**2
*m1**5*m2**2*n1*n2**11 + 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2 + 70*a33**2*m1**4*m2
**3*n1**8*n2**4 + 90*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 + 50*a33**2*m1**4*m2**3*n1**
4*n2**8 + 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10 - 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**11*n2 -
50*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 - 90*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5 - 70*a33
**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 - 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 + 2*a33**2*m1**2
*m2**5*n1**12 + 26*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2 + 66*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8
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10*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 - 30*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**3 - 30*a33**2*m1*m2
**6*n1**7*n2**5 - 10*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**7 + 2*a33**2*m2**7*n1**12 + 6*a33
**2*m2**7*n1**10*n2**2 + 6*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 + 2*a33**2*m2**7*n1**6*n2**6
) + u1*v3*(4*a33*m1**6*n1**8*n2**5*n3 + 12*a33*m1**6*n1**6*n2**7*n3 + 12*a33*m1
**6*n1**4*n2**9*n3 + 4*a33*m1**6*n1**2*n2**11*n3 - 20*a33*m1**5*m2*n1**9*n2**4*
n3 - 56*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3 - 48*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3 - 8*a33*m1
**5*m2*n1**3*n2**10*n3 + 4*a33*m1**5*m2*n1*n2**12*n3 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**10
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n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3 - 40
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**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3 + 20*a33*m1**2*m2
**4*n1**12*n2*n3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**3*n3 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**8
*n2**5*n3 - 100*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9*
n3 - 4*a33*m1*m2**5*n1**13*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**2*n3 + 48*a33*m1*m2**5
*n1**9*n2**4*n3 + 56*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3 + 20*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**8*
n3 - 4*a33*m2**6*n1**12*n2*n3 - 12*a33*m2**6*n1**10*n2**3*n3 - 12*a33*m2**6*n1**
8*n2**5*n3 - 4*a33*m2**6*n1**6*n2**7*n3) + u1*( - 2*m1**5*n1**11*n2**5 - 8*m1**5
*n1**9*n2**7 + m1**5*n1**9*n2**5*n3**2 - 12*m1**5*n1**7*n2**9 + 4*m1**5*n1**7*n2
**7*n3**2 - 8*m1**5*n1**5*n2**11 + 6*m1**5*n1**5*n2**9*n3**2 - 2*m1**5*n1**3*n2
**13 + 4*m1**5*n1**3*n2**11*n3**2 + m1**5*n1*n2**13*n3**2 + 9*m1**4*m2*n1**12*n2
**4 + 35*m1**4*m2*n1**10*n2**6 - 5*m1**4*m2*n1**10*n2**4*n3**2 + 50*m1**4*m2*n1
**8*n2**8 - 20*m1**4*m2*n1**8*n2**6*n3**2 + 30*m1**4*m2*n1**6*n2**10 - 30*m1**4*
m2*n1**6*n2**8*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**4*n2**12 - 20*m1**4*m2*n1**4*n2**10*n3**2
- m1**4*m2*n1**2*n2**14 - 5*m1**4*m2*n1**2*n2**12*n3**2 - 16*m1**3*m2**2*n1**13*
n2**3 - 60*m1**3*m2**2*n1**11*n2**5 + 10*m1**3*m2**2*n1**11*n2**3*n3**2 - 80*m1
**3*m2**2*n1**9*n2**7 + 40*m1**3*m2**2*n1**9*n2**5*n3**2 - 40*m1**3*m2**2*n1**7*
n2**9 + 60*m1**3*m2**2*n1**7*n2**7*n3**2 + 40*m1**3*m2**2*n1**5*n2**9*n3**2 + 4*
m1**3*m2**2*n1**3*n2**13 + 10*m1**3*m2**2*n1**3*n2**11*n3**2 + 14*m1**2*m2**3*n1
**14*n2**2 + 50*m1**2*m2**3*n1**12*n2**4 - 10*m1**2*m2**3*n1**12*n2**2*n3**2 +
60*m1**2*m2**3*n1**10*n2**6 - 40*m1**2*m2**3*n1**10*n2**4*n3**2 + 20*m1**2*m2**3
*n1**8*n2**8 - 60*m1**2*m2**3*n1**8*n2**6*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**6*n2**10 -
40*m1**2*m2**3*n1**6*n2**8*n3**2 - 6*m1**2*m2**3*n1**4*n2**12 - 10*m1**2*m2**3*
n1**4*n2**10*n3**2 - 6*m1*m2**4*n1**15*n2 - 20*m1*m2**4*n1**13*n2**3 + 5*m1*m2**
4*n1**13*n2*n3**2 - 20*m1*m2**4*n1**11*n2**5 + 20*m1*m2**4*n1**11*n2**3*n3**2 +
30*m1*m2**4*n1**9*n2**5*n3**2 + 10*m1*m2**4*n1**7*n2**9 + 20*m1*m2**4*n1**7*n2**
7*n3**2 + 4*m1*m2**4*n1**5*n2**11 + 5*m1*m2**4*n1**5*n2**9*n3**2 + m2**5*n1**16
+ 3*m2**5*n1**14*n2**2 - m2**5*n1**14*n3**2 + 2*m2**5*n1**12*n2**4 - 4*m2**5*n1
**12*n2**2*n3**2 - 2*m2**5*n1**10*n2**6 - 6*m2**5*n1**10*n2**4*n3**2 - 3*m2**5*
n1**8*n2**8 - 4*m2**5*n1**8*n2**6*n3**2 - m2**5*n1**6*n2**10 - m2**5*n1**6*n2**8
*n3**2) + u2**4*( - a33**3*m1**5*n1**8*n2**5 - 4*a33**3*m1**5*n1**6*n2**7 - 6*
a33**3*m1**5*n1**4*n2**9 - 4*a33**3*m1**5*n1**2*n2**11 - a33**3*m1**5*n2**13 + 5
*a33**3*m1**4*m2*n1**9*n2**4 + 20*a33**3*m1**4*m2*n1**7*n2**6 + 30*a33**3*m1**4*
m2*n1**5*n2**8 + 20*a33**3*m1**4*m2*n1**3*n2**10 + 5*a33**3*m1**4*m2*n1*n2**12 -
10*a33**3*m1**3*m2**2*n1**10*n2**3 - 40*a33**3*m1**3*m2**2*n1**8*n2**5 - 60*a33
**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2**7 - 40*a33**3*m1**3*m2**2*n1**4*n2**9 - 10*a33**3*m1**
3*m2**2*n1**2*n2**11 + 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**11*n2**2 + 40*a33**3*m1**2*m2**
3*n1**9*n2**4 + 60*a33**3*m1**2*m2**3*n1**7*n2**6 + 40*a33**3*m1**2*m2**3*n1**5*
n2**8 + 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**3*n2**10 - 5*a33**3*m1*m2**4*n1**12*n2 - 20*
a33**3*m1*m2**4*n1**10*n2**3 - 30*a33**3*m1*m2**4*n1**8*n2**5 - 20*a33**3*m1*m2
**4*n1**6*n2**7 - 5*a33**3*m1*m2**4*n1**4*n2**9 + a33**3*m2**5*n1**13 + 4*a33**3
*m2**5*n1**11*n2**2 + 6*a33**3*m2**5*n1**9*n2**4 + 4*a33**3*m2**5*n1**7*n2**6 +
a33**3*m2**5*n1**5*n2**8) + u2**3*v1*( - 4*a33**3*m1**6*n1**6*n2**6 - 12*a33**3*
m1**6*n1**4*n2**8 - 12*a33**3*m1**6*n1**2*n2**10 - 4*a33**3*m1**6*n2**12 + 24*
a33**3*m1**5*m2*n1**7*n2**5 + 72*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**7 + 72*a33**3*m1**5*
m2*n1**3*n2**9 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**11 - 60*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8*n2**
4 - 180*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6 - 180*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**8 - 60
*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10 + 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**9*n2**3 + 240*a33**
3*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5 + 240*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**7 + 80*a33**3*m1**3
*m2**3*n1**3*n2**9 - 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**10*n2**2 - 180*a33**3*m1**2*m2**4
*n1**8*n2**4 - 180*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**6 - 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*
n2**8 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**11*n2 + 72*a33**3*m1*m2**5*n1**9*n2**3 + 72*a33**
3*m1*m2**5*n1**7*n2**5 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**7 - 4*a33**3*m2**6*n1**12
- 12*a33**3*m2**6*n1**10*n2**2 - 12*a33**3*m2**6*n1**8*n2**4 - 4*a33**3*m2**6*n1
**6*n2**6) + u2**3*(2*a33**2*m1**5*n1**8*n2**6 + 8*a33**2*m1**5*n1**6*n2**8 + 12
*a33**2*m1**5*n1**4*n2**10 + 8*a33**2*m1**5*n1**2*n2**12 + 2*a33**2*m1**5*n2**14
- 10*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2**5 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2**7 - 60*a33**2*
m1**4*m2*n1**5*n2**9 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**11 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1*
n2**13 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6
+ 120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**8 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10 + 20*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12 - 20*a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3 - 80*a33**2
*m1**2*m2**3*n1**9*n2**5 - 120*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7 - 80*a33**2*m1**2*
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12*n2**2 + 40*a33**2*m1*m2**4*n1**10*n2**4 + 60*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**6 + 40
*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**8 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**10 - 2*a33**2*m2**5*
n1**13*n2 - 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**3 - 12*a33**2*m2**5*n1**9*n2**5 - 8*a33**2
*m2**5*n1**7*n2**7 - 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**9) + u2**2*u3*v3*( - 4*a33**3*m1**
6*n1**7*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*n1**5*n2**7 - 12*a33**3*m1**6*n1**3*n2**9 - 4*
a33**3*m1**6*n1*n2**11 + 20*a33**3*m1**5*m2*n1**8*n2**4 + 56*a33**3*m1**5*m2*n1
**6*n2**6 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**8 + 8*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**10 - 4*
a33**3*m1**5*m2*n2**12 - 40*a33**3*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3 - 100*a33**3*m1**4*m2
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3*n2**9 + 20*a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**11 + 40*a33**3*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2 +
80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8 - 40*a33
**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*a33**3*m1**2*m2**4*n1**11*n2 - 20*a33**3*m1**2
*m2**4*n1**9*n2**3 + 60*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5 + 100*a33**3*m1**2*m2**4*
n1**5*n2**7 + 40*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33**3*m1*m2**5*n1**12 - 8*
a33**3*m1*m2**5*n1**10*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**8*n2**4 - 56*a33**3*m1*m2
**5*n1**6*n2**6 - 20*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**8 + 4*a33**3*m2**6*n1**11*n2 + 12
*a33**3*m2**6*n1**9*n2**3 + 12*a33**3*m2**6*n1**7*n2**5 + 4*a33**3*m2**6*n1**5*
n2**7) + u2**2*u3*(2*a33**2*m1**5*n1**8*n2**5*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**6*n2**7*n3
+ 12*a33**2*m1**5*n1**4*n2**9*n3 + 8*a33**2*m1**5*n1**2*n2**11*n3 + 2*a33**2*m1
**5*n2**13*n3 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2**4*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2
**6*n3 - 60*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**8*n3 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**10*n3
- 10*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**12*n3 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10*n2**3*n3 + 80*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**5*n3 + 120*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**7*n3 + 80*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**9*n3 + 20*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**11*n3 - 20*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**11*n2**2*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**9*n2**4*n3 - 120*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**6*n3 - 80*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**8*n3 - 20*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**10*n3 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**12*n2*n3 + 40*a33**2
*m1*m2**4*n1**10*n2**3*n3 + 60*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**5*n3 + 40*a33**2*m1*m2
**4*n1**6*n2**7*n3 + 10*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**9*n3 - 2*a33**2*m2**5*n1**13*
n3 - 8*a33**2*m2**5*n1**11*n2**2*n3 - 12*a33**2*m2**5*n1**9*n2**4*n3 - 8*a33**2*
m2**5*n1**7*n2**6*n3 - 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**8*n3) + u2**2*v1**2*( - 4*a33**3
*m1**7*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 - 4*a33**3*m1**7*n2**11 + 28*a33
**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 56*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 + 28*a33**3*m1**6*m2*
n1*n2**10 - 84*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5 - 168*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2
**7 - 84*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9 + 140*a33**3*m1**4*m2**3*n1**7*n2**4 +
280*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6 + 140*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 - 140*
a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3 - 280*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 - 140*a33**3
*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 84*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 + 168*a33**3*m1**2*
m2**5*n1**7*n2**4 + 84*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 - 28*a33**3*m1*m2**6*n1**
10*n2 - 56*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 - 28*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 4*a33
**3*m2**7*n1**11 + 8*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 + 4*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4) + u2
**2*v1*( - 2*a33**2*m1**6*n1**8*n2**5 + 12*a33**2*m1**6*n1**4*n2**9 + 16*a33**2*
m1**6*n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**6*n2**13 + 10*a33**2*m1**5*m2*n1**9*n2**4 - 8*
a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**6 - 84*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**8 - 104*a33**2*m1**5*
m2*n1**3*n2**10 - 38*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**12 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**10*n2
**3 + 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5 + 240*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**7 +
280*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9 + 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11 + 20*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4 - 360*a33**2
*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6 - 400*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8 - 140*a33**2*m1**3
*m2**3*n1**3*n2**10 - 10*a33**2*m1**2*m2**4*n1**12*n2 + 80*a33**2*m1**2*m2**4*n1
**10*n2**3 + 300*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**5 + 320*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*
n2**7 + 110*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**13 - 40*a33**
2*m1*m2**5*n1**11*n2**2 - 132*a33**2*m1*m2**5*n1**9*n2**4 - 136*a33**2*m1*m2**5*
n1**7*n2**6 - 46*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**8 + 8*a33**2*m2**6*n1**12*n2 + 24*a33
**2*m2**6*n1**10*n2**3 + 24*a33**2*m2**6*n1**8*n2**5 + 8*a33**2*m2**6*n1**6*n2**
7) + u2**2*v3**2*(2*a33**3*m1**7*n1**6*n2**5 + 6*a33**3*m1**7*n1**4*n2**7 + 6*
a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 + 2*a33**3*m1**7*n2**11 - 10*a33**3*m1**6*m2*n1**7*n2**
4 - 30*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 - 30*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 - 10*a33**3*
m1**6*m2*n1*n2**10 + 20*a33**3*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3 + 62*a33**3*m1**5*m2**2*
n1**6*n2**5 + 66*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 + 26*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2
**9 + 2*a33**3*m1**5*m2**2*n2**11 - 20*a33**3*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2 - 70*a33**
3*m1**4*m2**3*n1**7*n2**4 - 90*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6 - 50*a33**3*m1**4*
m2**3*n1**3*n2**8 - 10*a33**3*m1**4*m2**3*n1*n2**10 + 10*a33**3*m1**3*m2**4*n1**
10*n2 + 50*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3 + 90*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 +
70*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7 + 20*a33**3*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9 - 2*a33**3
*m1**2*m2**5*n1**11 - 26*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 - 66*a33**3*m1**2*m2**5*
n1**7*n2**4 - 62*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 - 20*a33**3*m1**2*m2**5*n1**3*n2
**8 + 10*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 + 30*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 + 30*a33**3*
m1*m2**6*n1**6*n2**5 + 10*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**7 - 2*a33**3*m2**7*n1**11 -
6*a33**3*m2**7*n1**9*n2**2 - 6*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4 - 2*a33**3*m2**7*n1**5*
n2**6) + u2**2*v3*( - 4*a33**2*m1**6*n1**7*n2**5*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**
7*n3 - 12*a33**2*m1**6*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m1**6*n1*n2**11*n3 + 20*a33**2*
m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3 + 56*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3 + 48*a33**2*m1**5*m2
*n1**4*n2**8*n3 + 8*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33**2*m1**5*m2*n2**12*
n3 - 40*a33**2*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3 - 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*
n3 - 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3 + 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3
+ 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**11*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3 +
80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3 - 40
*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3 - 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3 - 20*
a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3 + 100*
a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3 + 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33
**2*m1*m2**5*n1**12*n3 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3 - 48*a33**2*m1*m2**5*
n1**8*n2**4*n3 - 56*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3 - 20*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2
**8*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**11*n2*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**3*n3 + 12*a33**
2*m2**6*n1**7*n2**5*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**5*n2**7*n3) + u2**2*(2*a33*m1**5*n1
**10*n2**5 + 7*a33*m1**5*n1**8*n2**7 + 8*a33*m1**5*n1**6*n2**9 + 2*a33*m1**5*n1
**4*n2**11 - 2*a33*m1**5*n1**2*n2**13 - a33*m1**5*n2**15 - 9*a33*m1**4*m2*n1**11
*n2**4 - 30*a33*m1**4*m2*n1**9*n2**6 - 30*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**8 + 15*a33*m1**
4*m2*n1**3*n2**12 + 6*a33*m1**4*m2*n1*n2**14 + 16*a33*m1**3*m2**2*n1**12*n2**3 +
50*a33*m1**3*m2**2*n1**10*n2**5 + 40*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2**7 - 20*a33*m1**3
*m2**2*n1**6*n2**9 - 40*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**11 - 14*a33*m1**3*m2**2*n1**2*
n2**13 - 14*a33*m1**2*m2**3*n1**13*n2**2 - 40*a33*m1**2*m2**3*n1**11*n2**4 - 20*
a33*m1**2*m2**3*n1**9*n2**6 + 40*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**8 + 50*a33*m1**2*m2**
3*n1**5*n2**10 + 16*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**12 + 6*a33*m1*m2**4*n1**14*n2 + 15
*a33*m1*m2**4*n1**12*n2**3 - 30*a33*m1*m2**4*n1**8*n2**7 - 30*a33*m1*m2**4*n1**6
*n2**9 - 9*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**11 - a33*m2**5*n1**15 - 2*a33*m2**5*n1**13*n2
**2 + 2*a33*m2**5*n1**11*n2**4 + 8*a33*m2**5*n1**9*n2**6 + 7*a33*m2**5*n1**7*n2
**8 + 2*a33*m2**5*n1**5*n2**10) + u2*u3*v1*v3*( - 8*a33**3*m1**7*n1**5*n2**6 -
16*a33**3*m1**7*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**7*n1*n2**10 + 48*a33**3*m1**6*m2*n1**
6*n2**5 + 88*a33**3*m1**6*m2*n1**4*n2**7 + 32*a33**3*m1**6*m2*n1**2*n2**9 - 8*
a33**3*m1**6*m2*n2**11 - 120*a33**3*m1**5*m2**2*n1**7*n2**4 - 192*a33**3*m1**5*
m2**2*n1**5*n2**6 - 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**3*n2**8 + 48*a33**3*m1**5*m2**2*n1
*n2**10 + 160*a33**3*m1**4*m2**3*n1**8*n2**3 + 200*a33**3*m1**4*m2**3*n1**6*n2**
5 - 80*a33**3*m1**4*m2**3*n1**4*n2**7 - 120*a33**3*m1**4*m2**3*n1**2*n2**9 - 120
*a33**3*m1**3*m2**4*n1**9*n2**2 - 80*a33**3*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4 + 200*a33**3
*m1**3*m2**4*n1**5*n2**6 + 160*a33**3*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8 + 48*a33**3*m1**2*
m2**5*n1**10*n2 - 24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3 - 192*a33**3*m1**2*m2**5*n1
**6*n2**5 - 120*a33**3*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**11 + 32*
a33**3*m1*m2**6*n1**9*n2**2 + 88*a33**3*m1*m2**6*n1**7*n2**4 + 48*a33**3*m1*m2**
6*n1**5*n2**6 - 8*a33**3*m2**7*n1**10*n2 - 16*a33**3*m2**7*n1**8*n2**3 - 8*a33**
3*m2**7*n1**6*n2**5) + u2*u3*v1*(4*a33**2*m1**6*n1**6*n2**6*n3 + 12*a33**2*m1**6
*n1**4*n2**8*n3 + 12*a33**2*m1**6*n1**2*n2**10*n3 + 4*a33**2*m1**6*n2**12*n3 -
24*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**5*n3 - 72*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**7*n3 - 72*a33**
2*m1**5*m2*n1**3*n2**9*n3 - 24*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**11*n3 + 60*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**8*n2**4*n3 + 180*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**6*n3 + 180*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**4*n2**8*n3 + 60*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**10*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2
**3*n1**9*n2**3*n3 - 240*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**5*n3 - 240*a33**2*m1**3*m2
**3*n1**5*n2**7*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**9*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**
4*n1**10*n2**2*n3 + 180*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2**4*n3 + 180*a33**2*m1**2*m2
**4*n1**6*n2**6*n3 + 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**8*n3 - 24*a33**2*m1*m2**5*
n1**11*n2*n3 - 72*a33**2*m1*m2**5*n1**9*n2**3*n3 - 72*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**
5*n3 - 24*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**7*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**12*n3 + 12*a33**2*
m2**6*n1**10*n2**2*n3 + 12*a33**2*m2**6*n1**8*n2**4*n3 + 4*a33**2*m2**6*n1**6*n2
**6*n3) + u2*u3*v3*(8*a33**2*m1**6*n1**7*n2**6 + 24*a33**2*m1**6*n1**5*n2**8 +
24*a33**2*m1**6*n1**3*n2**10 + 8*a33**2*m1**6*n1*n2**12 - 42*a33**2*m1**5*m2*n1
**8*n2**5 - 120*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**7 - 108*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**9 -
24*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**11 + 6*a33**2*m1**5*m2*n2**13 + 90*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**9*n2**4 + 240*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6 + 180*a33**2*m1**4*m2**2*n1
**5*n2**8 - 30*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**12 - 100*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**
3 - 240*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5 - 120*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7 + 80
*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**9 + 60*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11 + 60*a33**2
*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2 + 120*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4 - 120*a33**2*m1**
2*m2**4*n1**5*n2**8 - 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10 - 18*a33**2*m1*m2**5*n1
**12*n2 - 24*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**3 + 36*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**5 + 72*
a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**7 + 30*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**9 + 2*a33**2*m2**6*n1
**13 - 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**4 - 16*a33**2*m2**6*n1**7*n2**6 - 6*a33**2*m2**
6*n1**5*n2**8) + u2*u3*( - 2*a33*m1**5*n1**8*n2**6*n3 - 8*a33*m1**5*n1**6*n2**8*
n3 - 12*a33*m1**5*n1**4*n2**10*n3 - 8*a33*m1**5*n1**2*n2**12*n3 - 2*a33*m1**5*n2
**14*n3 + 10*a33*m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3 + 40*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**7*n3 + 60*
a33*m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3 + 40*a33*m1**4*m2*n1**3*n2**11*n3 + 10*a33*m1**4*m2*
n1*n2**13*n3 - 20*a33*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3 - 80*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2
**6*n3 - 120*a33*m1**3*m2**2*n1**6*n2**8*n3 - 80*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3
- 20*a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3*n3 + 80*
a33*m1**2*m2**3*n1**9*n2**5*n3 + 120*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3 + 80*a33*m1
**2*m2**3*n1**5*n2**9*n3 + 20*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**11*n3 - 10*a33*m1*m2**4*
n1**12*n2**2*n3 - 40*a33*m1*m2**4*n1**10*n2**4*n3 - 60*a33*m1*m2**4*n1**8*n2**6*
n3 - 40*a33*m1*m2**4*n1**6*n2**8*n3 - 10*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**10*n3 + 2*a33*m2
**5*n1**13*n2*n3 + 8*a33*m2**5*n1**11*n2**3*n3 + 12*a33*m2**5*n1**9*n2**5*n3 + 8
*a33*m2**5*n1**7*n2**7*n3 + 2*a33*m2**5*n1**5*n2**9*n3) + u2*v1**2*( - 4*a33**2*
m1**7*n1**6*n2**6 - 4*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 + 4*a33**2*m1**7*n1**2*n2**10 + 4
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220*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 + 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**11*n2 - 96*a33**2
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+ 100*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**4 + 52*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 - 8*a33**2*m2
**7*n1**11*n2 - 16*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 - 8*a33**2*m2**7*n1**7*n2**5) + u2*
v1*v3**2*(4*a33**3*m1**8*n1**4*n2**6 + 8*a33**3*m1**8*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1
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24*a33**3*m1**7*m2*n1*n2**9 + 60*a33**3*m1**6*m2**2*n1**6*n2**4 + 124*a33**3*m1
**6*m2**2*n1**4*n2**6 + 68*a33**3*m1**6*m2**2*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**6*m2**2
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**6*n3 - 16*a33**2*m1**7*n1**3*n2**8*n3 - 8*a33**2*m1**7*n1*n2**10*n3 + 48*a33**
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**3*n3 + 200*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**5*n3 - 80*a33**2*m1**4*m2**3*n1**4*n2
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**2*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**4*n3 + 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2
**6*n3 + 160*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**8*n3 + 48*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2
*n3 - 24*a33**2*m1**2*m2**5*n1**8*n2**3*n3 - 192*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*n2**5*
n3 - 120*a33**2*m1**2*m2**5*n1**4*n2**7*n3 - 8*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n3 + 32*
a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**2*n3 + 88*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**4*n3 + 48*a33**2*
m1*m2**6*n1**5*n2**6*n3 - 8*a33**2*m2**7*n1**10*n2*n3 - 16*a33**2*m2**7*n1**8*n2
**3*n3 - 8*a33**2*m2**7*n1**6*n2**5*n3) + u2*v1*(6*a33*m1**6*n1**8*n2**6 + 16*
a33*m1**6*n1**6*n2**8 + 12*a33*m1**6*n1**4*n2**10 - 2*a33*m1**6*n2**14 - 32*a33*
m1**5*m2*n1**9*n2**5 - 80*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**7 - 48*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**9
+ 16*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**11 + 16*a33*m1**5*m2*n1*n2**13 + 70*a33*m1**4*m2**2
*n1**10*n2**4 + 160*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**6 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**8
- 80*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**10 - 50*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**12 - 80*a33*m1
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n1**5*n2**9 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**11 + 50*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n2**2
+ 80*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**4 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**8*n2**6 - 160*a33*m1
**2*m2**4*n1**6*n2**8 - 70*a33*m1**2*m2**4*n1**4*n2**10 - 16*a33*m1*m2**5*n1**13
*n2 - 16*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**3 + 48*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**5 + 80*a33*m1*m2
**5*n1**7*n2**7 + 32*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**9 + 2*a33*m2**6*n1**14 - 12*a33*m2**
6*n1**10*n2**4 - 16*a33*m2**6*n1**8*n2**6 - 6*a33*m2**6*n1**6*n2**8) + u2*v3**2*
( - 2*a33**2*m1**7*n1**6*n2**6 - 6*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 - 6*a33**2*m1**7*n1
**2*n2**10 - 2*a33**2*m1**7*n2**12 + 10*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**5 + 30*a33**2*
m1**6*m2*n1**5*n2**7 + 30*a33**2*m1**6*m2*n1**3*n2**9 + 10*a33**2*m1**6*m2*n1*n2
**11 - 20*a33**2*m1**5*m2**2*n1**8*n2**4 - 62*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6 -
66*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**8 - 26*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10 - 2*a33**
2*m1**5*m2**2*n2**12 + 20*a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3 + 70*a33**2*m1**4*m2**3
*n1**7*n2**5 + 90*a33**2*m1**4*m2**3*n1**5*n2**7 + 50*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*
n2**9 + 10*a33**2*m1**4*m2**3*n1*n2**11 - 10*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2 -
50*a33**2*m1**3*m2**4*n1**8*n2**4 - 90*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**6 - 70*a33**
2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 - 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10 + 2*a33**2*m1**2*
m2**5*n1**11*n2 + 26*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 + 66*a33**2*m1**2*m2**5*n1**
7*n2**5 + 62*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 + 20*a33**2*m1**2*m2**5*n1**3*n2**9
- 10*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2**2 - 30*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**4 - 30*a33**2*
m1*m2**6*n1**6*n2**6 - 10*a33**2*m1*m2**6*n1**4*n2**8 + 2*a33**2*m2**7*n1**11*n2
+ 6*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 + 6*a33**2*m2**7*n1**7*n2**5 + 2*a33**2*m2**7*n1**
5*n2**7) + u2*v3*(4*a33*m1**6*n1**7*n2**6*n3 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**8*n3 + 12*
a33*m1**6*n1**3*n2**10*n3 + 4*a33*m1**6*n1*n2**12*n3 - 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2
**5*n3 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3 - 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3 - 8*a33
*m1**5*m2*n1**2*n2**11*n3 + 4*a33*m1**5*m2*n2**13*n3 + 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*
n2**4*n3 + 100*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3 + 60*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*
n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**10*n3 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3 - 40*
a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3 - 80*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3 + 80*a33*m1
**3*m2**3*n1**4*n2**9*n3 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3 + 20*a33*m1**2*m2
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**10*n3 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n2*n3 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**3*n3 + 48*a33*
m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3 + 56*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3 + 20*a33*m1*m2**5*n1**4
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m2**6*n1**7*n2**6*n3 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**8*n3) + u2*( - 2*m1**5*n1**10*n2**6
- 8*m1**5*n1**8*n2**8 + m1**5*n1**8*n2**6*n3**2 - 12*m1**5*n1**6*n2**10 + 4*m1
**5*n1**6*n2**8*n3**2 - 8*m1**5*n1**4*n2**12 + 6*m1**5*n1**4*n2**10*n3**2 - 2*m1
**5*n1**2*n2**14 + 4*m1**5*n1**2*n2**12*n3**2 + m1**5*n2**14*n3**2 + 9*m1**4*m2*
n1**11*n2**5 + 35*m1**4*m2*n1**9*n2**7 - 5*m1**4*m2*n1**9*n2**5*n3**2 + 50*m1**4
*m2*n1**7*n2**9 - 20*m1**4*m2*n1**7*n2**7*n3**2 + 30*m1**4*m2*n1**5*n2**11 - 30*
m1**4*m2*n1**5*n2**9*n3**2 + 5*m1**4*m2*n1**3*n2**13 - 20*m1**4*m2*n1**3*n2**11*
n3**2 - m1**4*m2*n1*n2**15 - 5*m1**4*m2*n1*n2**13*n3**2 - 16*m1**3*m2**2*n1**12*
n2**4 - 60*m1**3*m2**2*n1**10*n2**6 + 10*m1**3*m2**2*n1**10*n2**4*n3**2 - 80*m1
**3*m2**2*n1**8*n2**8 + 40*m1**3*m2**2*n1**8*n2**6*n3**2 - 40*m1**3*m2**2*n1**6*
n2**10 + 60*m1**3*m2**2*n1**6*n2**8*n3**2 + 40*m1**3*m2**2*n1**4*n2**10*n3**2 +
4*m1**3*m2**2*n1**2*n2**14 + 10*m1**3*m2**2*n1**2*n2**12*n3**2 + 14*m1**2*m2**3*
n1**13*n2**3 + 50*m1**2*m2**3*n1**11*n2**5 - 10*m1**2*m2**3*n1**11*n2**3*n3**2 +
60*m1**2*m2**3*n1**9*n2**7 - 40*m1**2*m2**3*n1**9*n2**5*n3**2 + 20*m1**2*m2**3*
n1**7*n2**9 - 60*m1**2*m2**3*n1**7*n2**7*n3**2 - 10*m1**2*m2**3*n1**5*n2**11 -
40*m1**2*m2**3*n1**5*n2**9*n3**2 - 6*m1**2*m2**3*n1**3*n2**13 - 10*m1**2*m2**3*
n1**3*n2**11*n3**2 - 6*m1*m2**4*n1**14*n2**2 - 20*m1*m2**4*n1**12*n2**4 + 5*m1*
m2**4*n1**12*n2**2*n3**2 - 20*m1*m2**4*n1**10*n2**6 + 20*m1*m2**4*n1**10*n2**4*
n3**2 + 30*m1*m2**4*n1**8*n2**6*n3**2 + 10*m1*m2**4*n1**6*n2**10 + 20*m1*m2**4*
n1**6*n2**8*n3**2 + 4*m1*m2**4*n1**4*n2**12 + 5*m1*m2**4*n1**4*n2**10*n3**2 + m2
**5*n1**15*n2 + 3*m2**5*n1**13*n2**3 - m2**5*n1**13*n2*n3**2 + 2*m2**5*n1**11*n2
**5 - 4*m2**5*n1**11*n2**3*n3**2 - 2*m2**5*n1**9*n2**7 - 6*m2**5*n1**9*n2**5*n3
**2 - 3*m2**5*n1**7*n2**9 - 4*m2**5*n1**7*n2**7*n3**2 - m2**5*n1**5*n2**11 - m2
**5*n1**5*n2**9*n3**2) + u3**2*v3**2*( - 4*a33**3*m1**7*n1**6*n2**5 - 8*a33**3*
m1**7*n1**4*n2**7 - 4*a33**3*m1**7*n1**2*n2**9 + 20*a33**3*m1**6*m2*n1**7*n2**4
+ 32*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**6 + 4*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**8 - 8*a33**3*m1**
6*m2*n1*n2**10 - 40*a33**3*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3 - 40*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6
*n2**5 + 36*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7 + 32*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9 -
4*a33**3*m1**5*m2**2*n2**11 + 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2 - 100*a33**3*m1
**4*m2**3*n1**5*n2**6 - 40*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8 + 20*a33**3*m1**4*m2**
3*n1*n2**10 - 20*a33**3*m1**3*m2**4*n1**10*n2 + 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**8*n2**
3 + 100*a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5 - 40*a33**3*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9 + 4*
a33**3*m1**2*m2**5*n1**11 - 32*a33**3*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2 - 36*a33**3*m1**2*
m2**5*n1**7*n2**4 + 40*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6 + 40*a33**3*m1**2*m2**5*n1
**3*n2**8 + 8*a33**3*m1*m2**6*n1**10*n2 - 4*a33**3*m1*m2**6*n1**8*n2**3 - 32*a33
**3*m1*m2**6*n1**6*n2**5 - 20*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**7 + 4*a33**3*m2**7*n1**9
*n2**2 + 8*a33**3*m2**7*n1**7*n2**4 + 4*a33**3*m2**7*n1**5*n2**6) + u3**2*v3*(4*
a33**2*m1**6*n1**7*n2**5*n3 + 12*a33**2*m1**6*n1**5*n2**7*n3 + 12*a33**2*m1**6*
n1**3*n2**9*n3 + 4*a33**2*m1**6*n1*n2**11*n3 - 20*a33**2*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3
- 56*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3 - 48*a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3 - 8*a33
**2*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3 + 4*a33**2*m1**5*m2*n2**12*n3 + 40*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**9*n2**3*n3 + 100*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3 + 60*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**5*n2**7*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**9*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**
2*n1*n2**11*n3 - 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3 - 80*a33**2*m1**3*m2**3*
n1**8*n2**4*n3 + 80*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**3*n1
**2*n2**10*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3 + 20*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9
*n2**3*n3 - 60*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3 - 100*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*
n2**7*n3 - 40*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33**2*m1*m2**5*n1**12*n3 +
8*a33**2*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3 + 48*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3 + 56*a33**
2*m1*m2**5*n1**6*n2**6*n3 + 20*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**8*n3 - 4*a33**2*m2**6*
n1**11*n2*n3 - 12*a33**2*m2**6*n1**9*n2**3*n3 - 12*a33**2*m2**6*n1**7*n2**5*n3 -
4*a33**2*m2**6*n1**5*n2**7*n3) + u3*v1*v3*( - 4*a33**2*m1**7*n1**7*n2**5 + 4*
a33**2*m1**7*n1**5*n2**7 + 20*a33**2*m1**7*n1**3*n2**9 + 12*a33**2*m1**7*n1*n2**
11 + 20*a33**2*m1**6*m2*n1**8*n2**4 - 44*a33**2*m1**6*m2*n1**6*n2**6 - 140*a33**
2*m1**6*m2*n1**4*n2**8 - 68*a33**2*m1**6*m2*n1**2*n2**10 + 8*a33**2*m1**6*m2*n2
**12 - 40*a33**2*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3 + 164*a33**2*m1**5*m2**2*n1**7*n2**5 +
396*a33**2*m1**5*m2**2*n1**5*n2**7 + 140*a33**2*m1**5*m2**2*n1**3*n2**9 - 52*a33
**2*m1**5*m2**2*n1*n2**11 + 40*a33**2*m1**4*m2**3*n1**10*n2**2 - 300*a33**2*m1**
4*m2**3*n1**8*n2**4 - 580*a33**2*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6 - 100*a33**2*m1**4*m2**
3*n1**4*n2**8 + 140*a33**2*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10 - 20*a33**2*m1**3*m2**4*n1**
11*n2 + 300*a33**2*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3 + 460*a33**2*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5
- 60*a33**2*m1**3*m2**4*n1**5*n2**7 - 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33
**2*m1**2*m2**5*n1**12 - 164*a33**2*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2 - 180*a33**2*m1**2*
m2**5*n1**8*n2**4 + 148*a33**2*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6 + 160*a33**2*m1**2*m2**5*
n1**4*n2**8 + 44*a33**2*m1*m2**6*n1**11*n2 + 20*a33**2*m1*m2**6*n1**9*n2**3 - 92
*a33**2*m1*m2**6*n1**7*n2**5 - 68*a33**2*m1*m2**6*n1**5*n2**7 - 4*a33**2*m2**7*
n1**12 + 4*a33**2*m2**7*n1**10*n2**2 + 20*a33**2*m2**7*n1**8*n2**4 + 12*a33**2*
m2**7*n1**6*n2**6) + u3*v1*(2*a33*m1**6*n1**8*n2**5*n3 + 4*a33*m1**6*n1**6*n2**7
*n3 - 4*a33*m1**6*n1**2*n2**11*n3 - 2*a33*m1**6*n2**13*n3 - 10*a33*m1**5*m2*n1**
9*n2**4*n3 - 16*a33*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3 + 12*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**8*n3 +
32*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**10*n3 + 14*a33*m1**5*m2*n1*n2**12*n3 + 20*a33*m1**4*m2
**2*n1**10*n2**3*n3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3 - 60*a33*m1**4*m2**2*n1
**6*n2**7*n3 - 100*a33*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9*n3 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2
**11*n3 - 20*a33*m1**3*m2**3*n1**11*n2**2*n3 + 120*a33*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6*
n3 + 160*a33*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3 + 60*a33*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3 +
10*a33*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**10*n2**3*n3 - 120*a33*
m1**2*m2**4*n1**8*n2**5*n3 - 140*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3 - 50*a33*m1**2*
m2**4*n1**4*n2**9*n3 - 2*a33*m1*m2**5*n1**13*n3 + 16*a33*m1*m2**5*n1**11*n2**2*
n3 + 60*a33*m1*m2**5*n1**9*n2**4*n3 + 64*a33*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3 + 22*a33*m1
*m2**5*n1**5*n2**8*n3 - 4*a33*m2**6*n1**12*n2*n3 - 12*a33*m2**6*n1**10*n2**3*n3
- 12*a33*m2**6*n1**8*n2**5*n3 - 4*a33*m2**6*n1**6*n2**7*n3) + u3*v2*v3*( - 8*a33
**2*m1**7*n1**6*n2**6 - 16*a33**2*m1**7*n1**4*n2**8 - 8*a33**2*m1**7*n1**2*n2**
10 + 44*a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**5 + 76*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**7 + 20*a33**2
*m1**6*m2*n1**3*n2**9 - 12*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**11 - 100*a33**2*m1**5*m2**2*n1
**8*n2**4 - 136*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6 + 24*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2
**8 + 56*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10 - 4*a33**2*m1**5*m2**2*n2**12 + 120*a33
**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**3 + 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5 - 140*a33**2*m1
**4*m2**3*n1**5*n2**7 - 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9 + 20*a33**2*m1**4*m2
**3*n1*n2**11 - 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2 + 200*a33**2*m1**3*m2**4*n1**
6*n2**6 + 80*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8 - 40*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10
+ 28*a33**2*m1**2*m2**5*n1**11*n2 - 44*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3 - 132*a33
**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2**5 - 20*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7 + 40*a33**2*m1**
2*m2**5*n1**3*n2**9 - 4*a33**2*m1*m2**6*n1**12 + 24*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2**2
+ 40*a33**2*m1*m2**6*n1**8*n2**4 - 8*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**6 - 20*a33**2*m1
*m2**6*n1**4*n2**8 - 4*a33**2*m2**7*n1**11*n2 - 4*a33**2*m2**7*n1**9*n2**3 + 4*
a33**2*m2**7*n1**7*n2**5 + 4*a33**2*m2**7*n1**5*n2**7) + u3*v2*(4*a33*m1**6*n1**
7*n2**6*n3 + 12*a33*m1**6*n1**5*n2**8*n3 + 12*a33*m1**6*n1**3*n2**10*n3 + 4*a33*
m1**6*n1*n2**12*n3 - 22*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3 - 64*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**
7*n3 - 60*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3 - 16*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**11*n3 + 2*a33*
m1**5*m2*n2**13*n3 + 50*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4*n3 + 140*a33*m1**4*m2**2*n1
**7*n2**6*n3 + 120*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**8*n3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2
**10*n3 - 10*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3 - 60*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3 -
160*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3 - 120*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7*n3 + 20*
a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**11*n3 + 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**2*n3 + 100*a33*
m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3 + 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3 - 20*a33*m1**2*m2
**4*n1**5*n2**8*n3 - 20*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**10*n3 - 14*a33*m1*m2**5*n1**12
*n2*n3 - 32*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**3*n3 - 12*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3 + 16*
a33*m1*m2**5*n1**6*n2**7*n3 + 10*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3 + 2*a33*m2**6*n1**
13*n3 + 4*a33*m2**6*n1**11*n2**2*n3 - 4*a33*m2**6*n1**7*n2**6*n3 - 2*a33*m2**6*
n1**5*n2**8*n3) + u3*v3**3*(4*a33**3*m1**8*n1**5*n2**5 + 8*a33**3*m1**8*n1**3*n2
**7 + 4*a33**3*m1**8*n1*n2**9 - 20*a33**3*m1**7*m2*n1**6*n2**4 - 36*a33**3*m1**7
*m2*n1**4*n2**6 - 12*a33**3*m1**7*m2*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**7*m2*n2**10 + 40
*a33**3*m1**6*m2**2*n1**7*n2**3 + 64*a33**3*m1**6*m2**2*n1**5*n2**5 + 8*a33**3*
m1**6*m2**2*n1**3*n2**7 - 16*a33**3*m1**6*m2**2*n1*n2**9 - 40*a33**3*m1**5*m2**3
*n1**8*n2**2 - 60*a33**3*m1**5*m2**3*n1**6*n2**4 + 4*a33**3*m1**5*m2**3*n1**4*n2
**6 + 28*a33**3*m1**5*m2**3*n1**2*n2**8 + 4*a33**3*m1**5*m2**3*n2**10 + 20*a33**
3*m1**4*m2**4*n1**9*n2 + 40*a33**3*m1**4*m2**4*n1**7*n2**3 - 40*a33**3*m1**4*m2
**4*n1**3*n2**7 - 20*a33**3*m1**4*m2**4*n1*n2**9 - 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1**10 -
28*a33**3*m1**3*m2**5*n1**8*n2**2 - 4*a33**3*m1**3*m2**5*n1**6*n2**4 + 60*a33**
3*m1**3*m2**5*n1**4*n2**6 + 40*a33**3*m1**3*m2**5*n1**2*n2**8 + 16*a33**3*m1**2*
m2**6*n1**9*n2 - 8*a33**3*m1**2*m2**6*n1**7*n2**3 - 64*a33**3*m1**2*m2**6*n1**5*
n2**5 - 40*a33**3*m1**2*m2**6*n1**3*n2**7 - 4*a33**3*m1*m2**7*n1**10 + 12*a33**3
*m1*m2**7*n1**8*n2**2 + 36*a33**3*m1*m2**7*n1**6*n2**4 + 20*a33**3*m1*m2**7*n1**
4*n2**6 - 4*a33**3*m2**8*n1**9*n2 - 8*a33**3*m2**8*n1**7*n2**3 - 4*a33**3*m2**8*
n1**5*n2**5) + u3*v3**2*( - 10*a33**2*m1**7*n1**6*n2**5*n3 - 22*a33**2*m1**7*n1
**4*n2**7*n3 - 14*a33**2*m1**7*n1**2*n2**9*n3 - 2*a33**2*m1**7*n2**11*n3 + 50*
a33**2*m1**6*m2*n1**7*n2**4*n3 + 94*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2**6*n3 + 38*a33**2*
m1**6*m2*n1**3*n2**8*n3 - 6*a33**2*m1**6*m2*n1*n2**10*n3 - 100*a33**2*m1**5*m2**
2*n1**8*n2**3*n3 - 142*a33**2*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5*n3 + 6*a33**2*m1**5*m2**2*
n1**4*n2**7*n3 + 38*a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9*n3 - 10*a33**2*m1**5*m2**2*n2
**11*n3 + 100*a33**2*m1**4*m2**3*n1**9*n2**2*n3 + 70*a33**2*m1**4*m2**3*n1**7*n2
**4*n3 - 110*a33**2*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6*n3 - 30*a33**2*m1**4*m2**3*n1**3*n2
**8*n3 + 50*a33**2*m1**4*m2**3*n1*n2**10*n3 - 50*a33**2*m1**3*m2**4*n1**10*n2*n3
+ 30*a33**2*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3*n3 + 110*a33**2*m1**3*m2**4*n1**6*n2**5*n3
- 70*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**7*n3 - 100*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9*n3 +
10*a33**2*m1**2*m2**5*n1**11*n3 - 38*a33**2*m1**2*m2**5*n1**9*n2**2*n3 - 6*a33
**2*m1**2*m2**5*n1**7*n2**4*n3 + 142*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2**6*n3 + 100*a33
**2*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8*n3 + 6*a33**2*m1*m2**6*n1**10*n2*n3 - 38*a33**2*m1*
m2**6*n1**8*n2**3*n3 - 94*a33**2*m1*m2**6*n1**6*n2**5*n3 - 50*a33**2*m1*m2**6*n1
**4*n2**7*n3 + 2*a33**2*m2**7*n1**11*n3 + 14*a33**2*m2**7*n1**9*n2**2*n3 + 22*
a33**2*m2**7*n1**7*n2**4*n3 + 10*a33**2*m2**7*n1**5*n2**6*n3) + u3*v3*(4*a33*m1
**6*n1**9*n2**5 + 8*a33*m1**6*n1**7*n2**7 + 4*a33*m1**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 12*
a33*m1**6*n1**5*n2**7*n3**2 - 8*a33*m1**6*n1**3*n2**11 + 12*a33*m1**6*n1**3*n2**
9*n3**2 - 4*a33*m1**6*n1*n2**13 + 4*a33*m1**6*n1*n2**11*n3**2 - 18*a33*m1**5*m2*
n1**10*n2**4 - 26*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**6 - 20*a33*m1**5*m2*n1**8*n2**4*n3**2 +
28*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**8 - 56*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**6*n3**2 + 60*a33*m1**5*
m2*n1**4*n2**10 - 48*a33*m1**5*m2*n1**4*n2**8*n3**2 + 22*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**
12 - 8*a33*m1**5*m2*n1**2*n2**10*n3**2 - 2*a33*m1**5*m2*n2**14 + 4*a33*m1**5*m2*
n2**12*n3**2 + 32*a33*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5
+ 40*a33*m1**4*m2**2*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7 + 100*
a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2**5*n3**2 - 160*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9 + 60*a33*m1
**4*m2**2*n1**5*n2**7*n3**2 - 40*a33*m1**4*m2**2*n1**3*n2**11 - 20*a33*m1**4*m2
**2*n1**3*n2**9*n3**2 + 12*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**13 - 20*a33*m1**4*m2**2*n1*n2
**11*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2 + 20*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4 -
40*a33*m1**3*m2**3*n1**10*n2**2*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6 - 80*
a33*m1**3*m2**3*n1**8*n2**4*n3**2 + 200*a33*m1**3*m2**3*n1**6*n2**8 + 20*a33*m1
**3*m2**3*n1**4*n2**10 + 80*a33*m1**3*m2**3*n1**4*n2**8*n3**2 - 28*a33*m1**3*m2
**3*n1**2*n2**12 + 40*a33*m1**3*m2**3*n1**2*n2**10*n3**2 + 12*a33*m1**2*m2**4*n1
**13*n2 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2**3 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**11*n2*n3**2 -
160*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5 + 20*a33*m1**2*m2**4*n1**9*n2**3*n3**2 - 120*
a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**7 - 60*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2**5*n3**2 + 20*a33*m1**
2*m2**4*n1**5*n2**9 - 100*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**7*n3**2 + 32*a33*m1**2*m2**4
*n1**3*n2**11 - 40*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**9*n3**2 - 2*a33*m1*m2**5*n1**14 +
22*a33*m1*m2**5*n1**12*n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**12*n3**2 + 60*a33*m1*m2**5*n1
**10*n2**4 + 8*a33*m1*m2**5*n1**10*n2**2*n3**2 + 28*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**6 +
48*a33*m1*m2**5*n1**8*n2**4*n3**2 - 26*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**8 + 56*a33*m1*m2**
5*n1**6*n2**6*n3**2 - 18*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**10 + 20*a33*m1*m2**5*n1**4*n2**8
*n3**2 - 4*a33*m2**6*n1**13*n2 - 8*a33*m2**6*n1**11*n2**3 - 4*a33*m2**6*n1**11*
n2*n3**2 - 12*a33*m2**6*n1**9*n2**3*n3**2 + 8*a33*m2**6*n1**7*n2**7 - 12*a33*m2
**6*n1**7*n2**5*n3**2 + 4*a33*m2**6*n1**5*n2**9 - 4*a33*m2**6*n1**5*n2**7*n3**2)
+ u3*( - 2*m1**5*n1**10*n2**5*n3 - 8*m1**5*n1**8*n2**7*n3 + m1**5*n1**8*n2**5*
n3**3 - 12*m1**5*n1**6*n2**9*n3 + 4*m1**5*n1**6*n2**7*n3**3 - 8*m1**5*n1**4*n2**
11*n3 + 6*m1**5*n1**4*n2**9*n3**3 - 2*m1**5*n1**2*n2**13*n3 + 4*m1**5*n1**2*n2**
11*n3**3 + m1**5*n2**13*n3**3 + 9*m1**4*m2*n1**11*n2**4*n3 + 35*m1**4*m2*n1**9*
n2**6*n3 - 5*m1**4*m2*n1**9*n2**4*n3**3 + 50*m1**4*m2*n1**7*n2**8*n3 - 20*m1**4*
m2*n1**7*n2**6*n3**3 + 30*m1**4*m2*n1**5*n2**10*n3 - 30*m1**4*m2*n1**5*n2**8*n3
**3 + 5*m1**4*m2*n1**3*n2**12*n3 - 20*m1**4*m2*n1**3*n2**10*n3**3 - m1**4*m2*n1*
n2**14*n3 - 5*m1**4*m2*n1*n2**12*n3**3 - 16*m1**3*m2**2*n1**12*n2**3*n3 - 60*m1
**3*m2**2*n1**10*n2**5*n3 + 10*m1**3*m2**2*n1**10*n2**3*n3**3 - 80*m1**3*m2**2*
n1**8*n2**7*n3 + 40*m1**3*m2**2*n1**8*n2**5*n3**3 - 40*m1**3*m2**2*n1**6*n2**9*
n3 + 60*m1**3*m2**2*n1**6*n2**7*n3**3 + 40*m1**3*m2**2*n1**4*n2**9*n3**3 + 4*m1
**3*m2**2*n1**2*n2**13*n3 + 10*m1**3*m2**2*n1**2*n2**11*n3**3 + 14*m1**2*m2**3*
n1**13*n2**2*n3 + 50*m1**2*m2**3*n1**11*n2**4*n3 - 10*m1**2*m2**3*n1**11*n2**2*
n3**3 + 60*m1**2*m2**3*n1**9*n2**6*n3 - 40*m1**2*m2**3*n1**9*n2**4*n3**3 + 20*m1
**2*m2**3*n1**7*n2**8*n3 - 60*m1**2*m2**3*n1**7*n2**6*n3**3 - 10*m1**2*m2**3*n1
**5*n2**10*n3 - 40*m1**2*m2**3*n1**5*n2**8*n3**3 - 6*m1**2*m2**3*n1**3*n2**12*n3
- 10*m1**2*m2**3*n1**3*n2**10*n3**3 - 6*m1*m2**4*n1**14*n2*n3 - 20*m1*m2**4*n1
**12*n2**3*n3 + 5*m1*m2**4*n1**12*n2*n3**3 - 20*m1*m2**4*n1**10*n2**5*n3 + 20*m1
*m2**4*n1**10*n2**3*n3**3 + 30*m1*m2**4*n1**8*n2**5*n3**3 + 10*m1*m2**4*n1**6*n2
**9*n3 + 20*m1*m2**4*n1**6*n2**7*n3**3 + 4*m1*m2**4*n1**4*n2**11*n3 + 5*m1*m2**4
*n1**4*n2**9*n3**3 + m2**5*n1**15*n3 + 3*m2**5*n1**13*n2**2*n3 - m2**5*n1**13*n3
**3 + 2*m2**5*n1**11*n2**4*n3 - 4*m2**5*n1**11*n2**2*n3**3 - 2*m2**5*n1**9*n2**6
*n3 - 6*m2**5*n1**9*n2**4*n3**3 - 3*m2**5*n1**7*n2**8*n3 - 4*m2**5*n1**7*n2**6*
n3**3 - m2**5*n1**5*n2**10*n3 - m2**5*n1**5*n2**8*n3**3) + v1*v2*( - 4*a33*m1**7
*n1**7*n2**6 - 4*a33*m1**7*n1**5*n2**8 + 4*a33*m1**7*n1**3*n2**10 + 4*a33*m1**7*
n1*n2**12 + 22*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**5 + 12*a33*m1**6*m2*n1**6*n2**7 - 40*a33*
m1**6*m2*n1**4*n2**9 - 28*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**11 + 2*a33*m1**6*m2*n2**13 - 50
*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**4 + 4*a33*m1**5*m2**2*n1**7*n2**6 + 144*a33*m1**5*m2
**2*n1**5*n2**8 + 76*a33*m1**5*m2**2*n1**3*n2**10 - 14*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**12
+ 60*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2**3 - 60*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**5 - 260*a33*m1
**4*m2**3*n1**6*n2**7 - 100*a33*m1**4*m2**3*n1**4*n2**9 + 40*a33*m1**4*m2**3*n1
**2*n2**11 - 40*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n2**2 + 100*a33*m1**3*m2**4*n1**9*n2**4 +
260*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**6 + 60*a33*m1**3*m2**4*n1**5*n2**8 - 60*a33*m1**3
*m2**4*n1**3*n2**10 + 14*a33*m1**2*m2**5*n1**12*n2 - 76*a33*m1**2*m2**5*n1**10*
n2**3 - 144*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**5 - 4*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**7 + 50*a33
*m1**2*m2**5*n1**4*n2**9 - 2*a33*m1*m2**6*n1**13 + 28*a33*m1*m2**6*n1**11*n2**2
+ 40*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**4 - 12*a33*m1*m2**6*n1**7*n2**6 - 22*a33*m1*m2**6*n1
**5*n2**8 - 4*a33*m2**7*n1**12*n2 - 4*a33*m2**7*n1**10*n2**3 + 4*a33*m2**7*n1**8
*n2**5 + 4*a33*m2**7*n1**6*n2**7) + v1*v3**2*(2*a33**2*m1**8*n1**6*n2**5 + 2*a33
**2*m1**8*n1**4*n2**7 - 2*a33**2*m1**8*n1**2*n2**9 - 2*a33**2*m1**8*n2**11 - 10*
a33**2*m1**7*m2*n1**7*n2**4 - 6*a33**2*m1**7*m2*n1**5*n2**6 + 18*a33**2*m1**7*m2
*n1**3*n2**8 + 14*a33**2*m1**7*m2*n1*n2**10 + 20*a33**2*m1**6*m2**2*n1**8*n2**3
+ 2*a33**2*m1**6*m2**2*n1**6*n2**5 - 58*a33**2*m1**6*m2**2*n1**4*n2**7 - 42*a33
**2*m1**6*m2**2*n1**2*n2**9 - 2*a33**2*m1**6*m2**2*n2**11 - 20*a33**2*m1**5*m2**
3*n1**9*n2**2 + 10*a33**2*m1**5*m2**3*n1**7*n2**4 + 94*a33**2*m1**5*m2**3*n1**5*
n2**6 + 78*a33**2*m1**5*m2**3*n1**3*n2**8 + 14*a33**2*m1**5*m2**3*n1*n2**10 + 10
*a33**2*m1**4*m2**4*n1**10*n2 - 10*a33**2*m1**4*m2**4*n1**8*n2**3 - 90*a33**2*m1
**4*m2**4*n1**6*n2**5 - 110*a33**2*m1**4*m2**4*n1**4*n2**7 - 40*a33**2*m1**4*m2
**4*n1**2*n2**9 - 2*a33**2*m1**3*m2**5*n1**11 - 2*a33**2*m1**3*m2**5*n1**9*n2**2
+ 62*a33**2*m1**3*m2**5*n1**7*n2**4 + 122*a33**2*m1**3*m2**5*n1**5*n2**6 + 60*
a33**2*m1**3*m2**5*n1**3*n2**8 + 6*a33**2*m1**2*m2**6*n1**10*n2 - 38*a33**2*m1**
2*m2**6*n1**8*n2**3 - 94*a33**2*m1**2*m2**6*n1**6*n2**5 - 50*a33**2*m1**2*m2**6*
n1**4*n2**7 - 2*a33**2*m1*m2**7*n1**11 + 18*a33**2*m1*m2**7*n1**9*n2**2 + 42*a33
**2*m1*m2**7*n1**7*n2**4 + 22*a33**2*m1*m2**7*n1**5*n2**6 - 4*a33**2*m2**8*n1**
10*n2 - 8*a33**2*m2**8*n1**8*n2**3 - 4*a33**2*m2**8*n1**6*n2**5) + v1*v3*( - 4*
a33*m1**7*n1**7*n2**5*n3 - 4*a33*m1**7*n1**5*n2**7*n3 + 4*a33*m1**7*n1**3*n2**9*
n3 + 4*a33*m1**7*n1*n2**11*n3 + 20*a33*m1**6*m2*n1**8*n2**4*n3 + 8*a33*m1**6*m2*
n1**6*n2**6*n3 - 40*a33*m1**6*m2*n1**4*n2**8*n3 - 24*a33*m1**6*m2*n1**2*n2**10*
n3 + 4*a33*m1**6*m2*n2**12*n3 - 40*a33*m1**5*m2**2*n1**9*n2**3*n3 + 20*a33*m1**5
*m2**2*n1**7*n2**5*n3 + 132*a33*m1**5*m2**2*n1**5*n2**7*n3 + 44*a33*m1**5*m2**2*
n1**3*n2**9*n3 - 28*a33*m1**5*m2**2*n1*n2**11*n3 + 40*a33*m1**4*m2**3*n1**10*n2
**2*n3 - 80*a33*m1**4*m2**3*n1**8*n2**4*n3 - 200*a33*m1**4*m2**3*n1**6*n2**6*n3
+ 80*a33*m1**4*m2**3*n1**2*n2**10*n3 - 20*a33*m1**3*m2**4*n1**11*n2*n3 + 100*a33
*m1**3*m2**4*n1**9*n2**3*n3 + 140*a33*m1**3*m2**4*n1**7*n2**5*n3 - 100*a33*m1**3
*m2**4*n1**5*n2**7*n3 - 120*a33*m1**3*m2**4*n1**3*n2**9*n3 + 4*a33*m1**2*m2**5*
n1**12*n3 - 56*a33*m1**2*m2**5*n1**10*n2**2*n3 - 24*a33*m1**2*m2**5*n1**8*n2**4*
n3 + 136*a33*m1**2*m2**5*n1**6*n2**6*n3 + 100*a33*m1**2*m2**5*n1**4*n2**8*n3 +
12*a33*m1*m2**6*n1**11*n2*n3 - 20*a33*m1*m2**6*n1**9*n2**3*n3 - 76*a33*m1*m2**6*
n1**7*n2**5*n3 - 44*a33*m1*m2**6*n1**5*n2**7*n3 + 8*a33*m2**7*n1**10*n2**2*n3 +
16*a33*m2**7*n1**8*n2**4*n3 + 8*a33*m2**7*n1**6*n2**6*n3) + v1*(2*m1**6*n1**10*
n2**5 + 4*m1**6*n1**8*n2**7 + m1**6*n1**8*n2**5*n3**2 + 4*m1**6*n1**6*n2**7*n3**
2 - 4*m1**6*n1**4*n2**11 + 6*m1**6*n1**4*n2**9*n3**2 - 2*m1**6*n1**2*n2**13 + 4*
m1**6*n1**2*n2**11*n3**2 + m1**6*n2**13*n3**2 - 9*m1**5*m2*n1**11*n2**4 - 13*m1
**5*m2*n1**9*n2**6 - 5*m1**5*m2*n1**9*n2**4*n3**2 + 14*m1**5*m2*n1**7*n2**8 - 20
*m1**5*m2*n1**7*n2**6*n3**2 + 30*m1**5*m2*n1**5*n2**10 - 30*m1**5*m2*n1**5*n2**8
*n3**2 + 11*m1**5*m2*n1**3*n2**12 - 20*m1**5*m2*n1**3*n2**10*n3**2 - m1**5*m2*n1
*n2**14 - 5*m1**5*m2*n1*n2**12*n3**2 + 16*m1**4*m2**2*n1**12*n2**3 + 10*m1**4*m2
**2*n1**10*n2**5 + 10*m1**4*m2**2*n1**10*n2**3*n3**2 - 60*m1**4*m2**2*n1**8*n2**
7 + 40*m1**4*m2**2*n1**8*n2**5*n3**2 - 80*m1**4*m2**2*n1**6*n2**9 + 60*m1**4*m2
**2*n1**6*n2**7*n3**2 - 20*m1**4*m2**2*n1**4*n2**11 + 40*m1**4*m2**2*n1**4*n2**9
*n3**2 + 6*m1**4*m2**2*n1**2*n2**13 + 10*m1**4*m2**2*n1**2*n2**11*n3**2 - 14*m1
**3*m2**3*n1**13*n2**2 + 10*m1**3*m2**3*n1**11*n2**4 - 10*m1**3*m2**3*n1**11*n2
**2*n3**2 + 100*m1**3*m2**3*n1**9*n2**6 - 40*m1**3*m2**3*n1**9*n2**4*n3**2 + 100
*m1**3*m2**3*n1**7*n2**8 - 60*m1**3*m2**3*n1**7*n2**6*n3**2 + 10*m1**3*m2**3*n1
**5*n2**10 - 40*m1**3*m2**3*n1**5*n2**8*n3**2 - 14*m1**3*m2**3*n1**3*n2**12 - 10
*m1**3*m2**3*n1**3*n2**10*n3**2 + 6*m1**2*m2**4*n1**14*n2 - 20*m1**2*m2**4*n1**
12*n2**3 + 5*m1**2*m2**4*n1**12*n2*n3**2 - 80*m1**2*m2**4*n1**10*n2**5 + 20*m1**
2*m2**4*n1**10*n2**3*n3**2 - 60*m1**2*m2**4*n1**8*n2**7 + 30*m1**2*m2**4*n1**8*
n2**5*n3**2 + 10*m1**2*m2**4*n1**6*n2**9 + 20*m1**2*m2**4*n1**6*n2**7*n3**2 + 16
*m1**2*m2**4*n1**4*n2**11 + 5*m1**2*m2**4*n1**4*n2**9*n3**2 - m1*m2**5*n1**15 +
11*m1*m2**5*n1**13*n2**2 - m1*m2**5*n1**13*n3**2 + 30*m1*m2**5*n1**11*n2**4 - 4*
m1*m2**5*n1**11*n2**2*n3**2 + 14*m1*m2**5*n1**9*n2**6 - 6*m1*m2**5*n1**9*n2**4*
n3**2 - 13*m1*m2**5*n1**7*n2**8 - 4*m1*m2**5*n1**7*n2**6*n3**2 - 9*m1*m2**5*n1**
5*n2**10 - m1*m2**5*n1**5*n2**8*n3**2 - 2*m2**6*n1**14*n2 - 4*m2**6*n1**12*n2**3
+ 4*m2**6*n1**8*n2**7 + 2*m2**6*n1**6*n2**9) + v2**2*(a33*m1**7*n1**8*n2**5 - 4
*a33*m1**7*n1**6*n2**7 - 10*a33*m1**7*n1**4*n2**9 - 4*a33*m1**7*n1**2*n2**11 +
a33*m1**7*n2**13 - 5*a33*m1**6*m2*n1**9*n2**4 + 28*a33*m1**6*m2*n1**7*n2**6 + 58
*a33*m1**6*m2*n1**5*n2**8 + 12*a33*m1**6*m2*n1**3*n2**10 - 13*a33*m1**6*m2*n1*n2
**12 + 10*a33*m1**5*m2**2*n1**10*n2**3 - 81*a33*m1**5*m2**2*n1**8*n2**5 - 136*
a33*m1**5*m2**2*n1**6*n2**7 + 10*a33*m1**5*m2**2*n1**4*n2**9 + 54*a33*m1**5*m2**
2*n1**2*n2**11 - a33*m1**5*m2**2*n2**13 - 10*a33*m1**4*m2**3*n1**11*n2**2 + 125*
a33*m1**4*m2**3*n1**9*n2**4 + 160*a33*m1**4*m2**3*n1**7*n2**6 - 90*a33*m1**4*m2
**3*n1**5*n2**8 - 110*a33*m1**4*m2**3*n1**3*n2**10 + 5*a33*m1**4*m2**3*n1*n2**12
+ 5*a33*m1**3*m2**4*n1**12*n2 - 110*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2**3 - 90*a33*m1**3
*m2**4*n1**8*n2**5 + 160*a33*m1**3*m2**4*n1**6*n2**7 + 125*a33*m1**3*m2**4*n1**4
*n2**9 - 10*a33*m1**3*m2**4*n1**2*n2**11 - a33*m1**2*m2**5*n1**13 + 54*a33*m1**2
*m2**5*n1**11*n2**2 + 10*a33*m1**2*m2**5*n1**9*n2**4 - 136*a33*m1**2*m2**5*n1**7
*n2**6 - 81*a33*m1**2*m2**5*n1**5*n2**8 + 10*a33*m1**2*m2**5*n1**3*n2**10 - 13*
a33*m1*m2**6*n1**12*n2 + 12*a33*m1*m2**6*n1**10*n2**3 + 58*a33*m1*m2**6*n1**8*n2
**5 + 28*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**7 - 5*a33*m1*m2**6*n1**4*n2**9 + a33*m2**7*n1**
13 - 4*a33*m2**7*n1**11*n2**2 - 10*a33*m2**7*n1**9*n2**4 - 4*a33*m2**7*n1**7*n2
**6 + a33*m2**7*n1**5*n2**8) + v2*v3**2*(4*a33**2*m1**8*n1**5*n2**6 + 8*a33**2*
m1**8*n1**3*n2**8 + 4*a33**2*m1**8*n1*n2**10 - 22*a33**2*m1**7*m2*n1**6*n2**5 -
42*a33**2*m1**7*m2*n1**4*n2**7 - 18*a33**2*m1**7*m2*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**7
*m2*n2**11 + 50*a33**2*m1**6*m2**2*n1**7*n2**4 + 94*a33**2*m1**6*m2**2*n1**5*n2
**6 + 38*a33**2*m1**6*m2**2*n1**3*n2**8 - 6*a33**2*m1**6*m2**2*n1*n2**10 - 60*
a33**2*m1**5*m2**3*n1**8*n2**3 - 122*a33**2*m1**5*m2**3*n1**6*n2**5 - 62*a33**2*
m1**5*m2**3*n1**4*n2**7 + 2*a33**2*m1**5*m2**3*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**5*m2**
3*n2**11 + 40*a33**2*m1**4*m2**4*n1**9*n2**2 + 110*a33**2*m1**4*m2**4*n1**7*n2**
4 + 90*a33**2*m1**4*m2**4*n1**5*n2**6 + 10*a33**2*m1**4*m2**4*n1**3*n2**8 - 10*
a33**2*m1**4*m2**4*n1*n2**10 - 14*a33**2*m1**3*m2**5*n1**10*n2 - 78*a33**2*m1**3
*m2**5*n1**8*n2**3 - 94*a33**2*m1**3*m2**5*n1**6*n2**5 - 10*a33**2*m1**3*m2**5*
n1**4*n2**7 + 20*a33**2*m1**3*m2**5*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**2*m2**6*n1**11 +
42*a33**2*m1**2*m2**6*n1**9*n2**2 + 58*a33**2*m1**2*m2**6*n1**7*n2**4 - 2*a33**2
*m1**2*m2**6*n1**5*n2**6 - 20*a33**2*m1**2*m2**6*n1**3*n2**8 - 14*a33**2*m1*m2**
7*n1**10*n2 - 18*a33**2*m1*m2**7*n1**8*n2**3 + 6*a33**2*m1*m2**7*n1**6*n2**5 +
10*a33**2*m1*m2**7*n1**4*n2**7 + 2*a33**2*m2**8*n1**11 + 2*a33**2*m2**8*n1**9*n2
**2 - 2*a33**2*m2**8*n1**7*n2**4 - 2*a33**2*m2**8*n1**5*n2**6) + v2*v3*( - 8*a33
*m1**7*n1**6*n2**6*n3 - 16*a33*m1**7*n1**4*n2**8*n3 - 8*a33*m1**7*n1**2*n2**10*
n3 + 44*a33*m1**6*m2*n1**7*n2**5*n3 + 76*a33*m1**6*m2*n1**5*n2**7*n3 + 20*a33*m1
**6*m2*n1**3*n2**9*n3 - 12*a33*m1**6*m2*n1*n2**11*n3 - 100*a33*m1**5*m2**2*n1**8
*n2**4*n3 - 136*a33*m1**5*m2**2*n1**6*n2**6*n3 + 24*a33*m1**5*m2**2*n1**4*n2**8*
n3 + 56*a33*m1**5*m2**2*n1**2*n2**10*n3 - 4*a33*m1**5*m2**2*n2**12*n3 + 120*a33*
m1**4*m2**3*n1**9*n2**3*n3 + 100*a33*m1**4*m2**3*n1**7*n2**5*n3 - 140*a33*m1**4*
m2**3*n1**5*n2**7*n3 - 100*a33*m1**4*m2**3*n1**3*n2**9*n3 + 20*a33*m1**4*m2**3*
n1*n2**11*n3 - 80*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2**2*n3 + 200*a33*m1**3*m2**4*n1**6*n2
**6*n3 + 80*a33*m1**3*m2**4*n1**4*n2**8*n3 - 40*a33*m1**3*m2**4*n1**2*n2**10*n3
+ 28*a33*m1**2*m2**5*n1**11*n2*n3 - 44*a33*m1**2*m2**5*n1**9*n2**3*n3 - 132*a33*
m1**2*m2**5*n1**7*n2**5*n3 - 20*a33*m1**2*m2**5*n1**5*n2**7*n3 + 40*a33*m1**2*m2
**5*n1**3*n2**9*n3 - 4*a33*m1*m2**6*n1**12*n3 + 24*a33*m1*m2**6*n1**10*n2**2*n3
+ 40*a33*m1*m2**6*n1**8*n2**4*n3 - 8*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**6*n3 - 20*a33*m1*m2
**6*n1**4*n2**8*n3 - 4*a33*m2**7*n1**11*n2*n3 - 4*a33*m2**7*n1**9*n2**3*n3 + 4*
a33*m2**7*n1**7*n2**5*n3 + 4*a33*m2**7*n1**5*n2**7*n3) + v2*(4*m1**6*n1**9*n2**6
+ 12*m1**6*n1**7*n2**8 + 12*m1**6*n1**5*n2**10 + 4*m1**6*n1**3*n2**12 - 20*m1**
5*m2*n1**10*n2**5 - 56*m1**5*m2*n1**8*n2**7 + m1**5*m2*n1**8*n2**5*n3**2 - 48*m1
**5*m2*n1**6*n2**9 + 4*m1**5*m2*n1**6*n2**7*n3**2 - 8*m1**5*m2*n1**4*n2**11 + 6*
m1**5*m2*n1**4*n2**9*n3**2 + 4*m1**5*m2*n1**2*n2**13 + 4*m1**5*m2*n1**2*n2**11*
n3**2 + m1**5*m2*n2**13*n3**2 + 41*m1**4*m2**2*n1**11*n2**4 + 105*m1**4*m2**2*n1
**9*n2**6 - 5*m1**4*m2**2*n1**9*n2**4*n3**2 + 70*m1**4*m2**2*n1**7*n2**8 - 20*m1
**4*m2**2*n1**7*n2**6*n3**2 - 10*m1**4*m2**2*n1**5*n2**10 - 30*m1**4*m2**2*n1**5
*n2**8*n3**2 - 15*m1**4*m2**2*n1**3*n2**12 - 20*m1**4*m2**2*n1**3*n2**10*n3**2 +
m1**4*m2**2*n1*n2**14 - 5*m1**4*m2**2*n1*n2**12*n3**2 - 44*m1**3*m2**3*n1**12*
n2**3 - 100*m1**3*m2**3*n1**10*n2**5 + 10*m1**3*m2**3*n1**10*n2**3*n3**2 - 40*m1
**3*m2**3*n1**8*n2**7 + 40*m1**3*m2**3*n1**8*n2**5*n3**2 + 40*m1**3*m2**3*n1**6*
n2**9 + 60*m1**3*m2**3*n1**6*n2**7*n3**2 + 20*m1**3*m2**3*n1**4*n2**11 + 40*m1**
3*m2**3*n1**4*n2**9*n3**2 - 4*m1**3*m2**3*n1**2*n2**13 + 10*m1**3*m2**3*n1**2*n2
**11*n3**2 + 26*m1**2*m2**4*n1**13*n2**2 + 50*m1**2*m2**4*n1**11*n2**4 - 10*m1**
2*m2**4*n1**11*n2**2*n3**2 - 40*m1**2*m2**4*n1**9*n2**4*n3**2 - 40*m1**2*m2**4*
n1**7*n2**8 - 60*m1**2*m2**4*n1**7*n2**6*n3**2 - 10*m1**2*m2**4*n1**5*n2**10 -
40*m1**2*m2**4*n1**5*n2**8*n3**2 + 6*m1**2*m2**4*n1**3*n2**12 - 10*m1**2*m2**4*
n1**3*n2**10*n3**2 - 8*m1*m2**5*n1**14*n2 - 12*m1*m2**5*n1**12*n2**3 + 5*m1*m2**
5*n1**12*n2*n3**2 + 8*m1*m2**5*n1**10*n2**5 + 20*m1*m2**5*n1**10*n2**3*n3**2 +
16*m1*m2**5*n1**8*n2**7 + 30*m1*m2**5*n1**8*n2**5*n3**2 + 20*m1*m2**5*n1**6*n2**
7*n3**2 - 4*m1*m2**5*n1**4*n2**11 + 5*m1*m2**5*n1**4*n2**9*n3**2 + m2**6*n1**15
+ m2**6*n1**13*n2**2 - m2**6*n1**13*n3**2 - 2*m2**6*n1**11*n2**4 - 4*m2**6*n1**
11*n2**2*n3**2 - 2*m2**6*n1**9*n2**6 - 6*m2**6*n1**9*n2**4*n3**2 + m2**6*n1**7*
n2**8 - 4*m2**6*n1**7*n2**6*n3**2 + m2**6*n1**5*n2**10 - m2**6*n1**5*n2**8*n3**2
) + v3**4*( - a33**3*m1**9*n1**4*n2**5 - 2*a33**3*m1**9*n1**2*n2**7 - a33**3*m1
**9*n2**9 + 5*a33**3*m1**8*m2*n1**5*n2**4 + 10*a33**3*m1**8*m2*n1**3*n2**6 + 5*
a33**3*m1**8*m2*n1*n2**8 - 10*a33**3*m1**7*m2**2*n1**6*n2**3 - 22*a33**3*m1**7*
m2**2*n1**4*n2**5 - 14*a33**3*m1**7*m2**2*n1**2*n2**7 - 2*a33**3*m1**7*m2**2*n2
**9 + 10*a33**3*m1**6*m2**3*n1**7*n2**2 + 30*a33**3*m1**6*m2**3*n1**5*n2**4 + 30
*a33**3*m1**6*m2**3*n1**3*n2**6 + 10*a33**3*m1**6*m2**3*n1*n2**8 - 5*a33**3*m1**
5*m2**4*n1**8*n2 - 30*a33**3*m1**5*m2**4*n1**6*n2**3 - 46*a33**3*m1**5*m2**4*n1
**4*n2**5 - 22*a33**3*m1**5*m2**4*n1**2*n2**7 - a33**3*m1**5*m2**4*n2**9 + a33**
3*m1**4*m2**5*n1**9 + 22*a33**3*m1**4*m2**5*n1**7*n2**2 + 46*a33**3*m1**4*m2**5*
n1**5*n2**4 + 30*a33**3*m1**4*m2**5*n1**3*n2**6 + 5*a33**3*m1**4*m2**5*n1*n2**8
- 10*a33**3*m1**3*m2**6*n1**8*n2 - 30*a33**3*m1**3*m2**6*n1**6*n2**3 - 30*a33**3
*m1**3*m2**6*n1**4*n2**5 - 10*a33**3*m1**3*m2**6*n1**2*n2**7 + 2*a33**3*m1**2*m2
**7*n1**9 + 14*a33**3*m1**2*m2**7*n1**7*n2**2 + 22*a33**3*m1**2*m2**7*n1**5*n2**
4 + 10*a33**3*m1**2*m2**7*n1**3*n2**6 - 5*a33**3*m1*m2**8*n1**8*n2 - 10*a33**3*
m1*m2**8*n1**6*n2**3 - 5*a33**3*m1*m2**8*n1**4*n2**5 + a33**3*m2**9*n1**9 + 2*
a33**3*m2**9*n1**7*n2**2 + a33**3*m2**9*n1**5*n2**4) + v3**3*(4*a33**2*m1**8*n1
**5*n2**5*n3 + 8*a33**2*m1**8*n1**3*n2**7*n3 + 4*a33**2*m1**8*n1*n2**9*n3 - 20*
a33**2*m1**7*m2*n1**6*n2**4*n3 - 36*a33**2*m1**7*m2*n1**4*n2**6*n3 - 12*a33**2*
m1**7*m2*n1**2*n2**8*n3 + 4*a33**2*m1**7*m2*n2**10*n3 + 40*a33**2*m1**6*m2**2*n1
**7*n2**3*n3 + 64*a33**2*m1**6*m2**2*n1**5*n2**5*n3 + 8*a33**2*m1**6*m2**2*n1**3
*n2**7*n3 - 16*a33**2*m1**6*m2**2*n1*n2**9*n3 - 40*a33**2*m1**5*m2**3*n1**8*n2**
2*n3 - 60*a33**2*m1**5*m2**3*n1**6*n2**4*n3 + 4*a33**2*m1**5*m2**3*n1**4*n2**6*
n3 + 28*a33**2*m1**5*m2**3*n1**2*n2**8*n3 + 4*a33**2*m1**5*m2**3*n2**10*n3 + 20*
a33**2*m1**4*m2**4*n1**9*n2*n3 + 40*a33**2*m1**4*m2**4*n1**7*n2**3*n3 - 40*a33**
2*m1**4*m2**4*n1**3*n2**7*n3 - 20*a33**2*m1**4*m2**4*n1*n2**9*n3 - 4*a33**2*m1**
3*m2**5*n1**10*n3 - 28*a33**2*m1**3*m2**5*n1**8*n2**2*n3 - 4*a33**2*m1**3*m2**5*
n1**6*n2**4*n3 + 60*a33**2*m1**3*m2**5*n1**4*n2**6*n3 + 40*a33**2*m1**3*m2**5*n1
**2*n2**8*n3 + 16*a33**2*m1**2*m2**6*n1**9*n2*n3 - 8*a33**2*m1**2*m2**6*n1**7*n2
**3*n3 - 64*a33**2*m1**2*m2**6*n1**5*n2**5*n3 - 40*a33**2*m1**2*m2**6*n1**3*n2**
7*n3 - 4*a33**2*m1*m2**7*n1**10*n3 + 12*a33**2*m1*m2**7*n1**8*n2**2*n3 + 36*a33
**2*m1*m2**7*n1**6*n2**4*n3 + 20*a33**2*m1*m2**7*n1**4*n2**6*n3 - 4*a33**2*m2**8
*n1**9*n2*n3 - 8*a33**2*m2**8*n1**7*n2**3*n3 - 4*a33**2*m2**8*n1**5*n2**5*n3) +
v3**2*( - a33*m1**7*n1**8*n2**5 - 6*a33*m1**7*n1**6*n2**7 - 4*a33*m1**7*n1**6*n2
**5*n3**2 - 8*a33*m1**7*n1**4*n2**9 - 8*a33*m1**7*n1**4*n2**7*n3**2 - 2*a33*m1**
7*n1**2*n2**11 - 4*a33*m1**7*n1**2*n2**9*n3**2 + a33*m1**7*n2**13 + 4*a33*m1**6*
m2*n1**9*n2**4 + 30*a33*m1**6*m2*n1**7*n2**6 + 20*a33*m1**6*m2*n1**7*n2**4*n3**2
+ 38*a33*m1**6*m2*n1**5*n2**8 + 32*a33*m1**6*m2*n1**5*n2**6*n3**2 + 2*a33*m1**6
*m2*n1**3*n2**10 + 4*a33*m1**6*m2*n1**3*n2**8*n3**2 - 10*a33*m1**6*m2*n1*n2**12
- 8*a33*m1**6*m2*n1*n2**10*n3**2 - 6*a33*m1**5*m2**2*n1**10*n2**3 - 66*a33*m1**5
*m2**2*n1**8*n2**5 - 40*a33*m1**5*m2**2*n1**8*n2**3*n3**2 - 78*a33*m1**5*m2**2*
n1**6*n2**7 - 40*a33*m1**5*m2**2*n1**6*n2**5*n3**2 + 18*a33*m1**5*m2**2*n1**4*n2
**9 + 36*a33*m1**5*m2**2*n1**4*n2**7*n3**2 + 36*a33*m1**5*m2**2*n1**2*n2**11 +
32*a33*m1**5*m2**2*n1**2*n2**9*n3**2 - 4*a33*m1**5*m2**2*n2**11*n3**2 + 4*a33*m1
**4*m2**3*n1**11*n2**2 + 85*a33*m1**4*m2**3*n1**9*n2**4 + 40*a33*m1**4*m2**3*n1
**9*n2**2*n3**2 + 90*a33*m1**4*m2**3*n1**7*n2**6 - 60*a33*m1**4*m2**3*n1**5*n2**
8 - 100*a33*m1**4*m2**3*n1**5*n2**6*n3**2 - 70*a33*m1**4*m2**3*n1**3*n2**10 - 40
*a33*m1**4*m2**3*n1**3*n2**8*n3**2 - a33*m1**4*m2**3*n1*n2**12 + 20*a33*m1**4*m2
**3*n1*n2**10*n3**2 - a33*m1**3*m2**4*n1**12*n2 - 70*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2**
3 - 20*a33*m1**3*m2**4*n1**10*n2*n3**2 - 60*a33*m1**3*m2**4*n1**8*n2**5 + 40*a33
*m1**3*m2**4*n1**8*n2**3*n3**2 + 90*a33*m1**3*m2**4*n1**6*n2**7 + 100*a33*m1**3*
m2**4*n1**6*n2**5*n3**2 + 85*a33*m1**3*m2**4*n1**4*n2**9 + 4*a33*m1**3*m2**4*n1
**2*n2**11 - 40*a33*m1**3*m2**4*n1**2*n2**9*n3**2 + 36*a33*m1**2*m2**5*n1**11*n2
**2 + 4*a33*m1**2*m2**5*n1**11*n3**2 + 18*a33*m1**2*m2**5*n1**9*n2**4 - 32*a33*
m1**2*m2**5*n1**9*n2**2*n3**2 - 78*a33*m1**2*m2**5*n1**7*n2**6 - 36*a33*m1**2*m2
**5*n1**7*n2**4*n3**2 - 66*a33*m1**2*m2**5*n1**5*n2**8 + 40*a33*m1**2*m2**5*n1**
5*n2**6*n3**2 - 6*a33*m1**2*m2**5*n1**3*n2**10 + 40*a33*m1**2*m2**5*n1**3*n2**8*
n3**2 - 10*a33*m1*m2**6*n1**12*n2 + 2*a33*m1*m2**6*n1**10*n2**3 + 8*a33*m1*m2**6
*n1**10*n2*n3**2 + 38*a33*m1*m2**6*n1**8*n2**5 - 4*a33*m1*m2**6*n1**8*n2**3*n3**
2 + 30*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**7 - 32*a33*m1*m2**6*n1**6*n2**5*n3**2 + 4*a33*m1*
m2**6*n1**4*n2**9 - 20*a33*m1*m2**6*n1**4*n2**7*n3**2 + a33*m2**7*n1**13 - 2*a33
*m2**7*n1**11*n2**2 - 8*a33*m2**7*n1**9*n2**4 + 4*a33*m2**7*n1**9*n2**2*n3**2 -
6*a33*m2**7*n1**7*n2**6 + 8*a33*m2**7*n1**7*n2**4*n3**2 - a33*m2**7*n1**5*n2**8
+ 4*a33*m2**7*n1**5*n2**6*n3**2) + v3*(4*m1**6*n1**9*n2**5*n3 + 12*m1**6*n1**7*
n2**7*n3 + 12*m1**6*n1**5*n2**9*n3 + 4*m1**6*n1**3*n2**11*n3 - 18*m1**5*m2*n1**
10*n2**4*n3 - 48*m1**5*m2*n1**8*n2**6*n3 - 36*m1**5*m2*n1**6*n2**8*n3 + 6*m1**5*
m2*n1**2*n2**12*n3 + 32*m1**4*m2**2*n1**11*n2**3*n3 + 70*m1**4*m2**2*n1**9*n2**5
*n3 + 20*m1**4*m2**2*n1**7*n2**7*n3 - 40*m1**4*m2**2*n1**5*n2**9*n3 - 20*m1**4*
m2**2*n1**3*n2**11*n3 + 2*m1**4*m2**2*n1*n2**13*n3 - 28*m1**3*m2**3*n1**12*n2**2
*n3 - 40*m1**3*m2**3*n1**10*n2**4*n3 + 40*m1**3*m2**3*n1**8*n2**6*n3 + 80*m1**3*
m2**3*n1**6*n2**8*n3 + 20*m1**3*m2**3*n1**4*n2**10*n3 - 8*m1**3*m2**3*n1**2*n2**
12*n3 + 12*m1**2*m2**4*n1**13*n2*n3 - 60*m1**2*m2**4*n1**9*n2**5*n3 - 60*m1**2*
m2**4*n1**7*n2**7*n3 + 12*m1**2*m2**4*n1**3*n2**11*n3 - 2*m1*m2**5*n1**14*n3 + 8
*m1*m2**5*n1**12*n2**2*n3 + 28*m1*m2**5*n1**10*n2**4*n3 + 16*m1*m2**5*n1**8*n2**
6*n3 - 10*m1*m2**5*n1**6*n2**8*n3 - 8*m1*m2**5*n1**4*n2**10*n3 - 2*m2**6*n1**13*
n2*n3 - 4*m2**6*n1**11*n2**3*n3 + 4*m2**6*n1**7*n2**7*n3 + 2*m2**6*n1**5*n2**9*
n3)$