Solution 5 to problem over
Expressions |
Parameters |
Inequalities |
Relevance |
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Expressions
The solution is given through the following expressions:
r10=0
2 6 5 4 2 5 6 3
r11=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 4 5 2 5 5 5
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 3 7 2 4 2 7 2
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 5 4 2 4 2 3 6
- 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 6 4 2 4 2 8
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 3 8 2 3 3 6 3
- 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 3 4 5 2 3 3 2 7
- 52*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 7 3 2 3 2 5 5
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 3 7 2 3 2 9
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 4 9 2 2 4 7 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 - 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 4 5 4 2 2 4 3 6
+ 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 8 2 2 2 3 6 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 3 2 8 2 2 3 10
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 8 2 5 6 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 - 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 5 4 5 2 4 7 3
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 5 5 2 4 3 7
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 9 2 6 7 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 6 5 4 2 5 6 4
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 2 8 5 7 5 5 5 7
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r496 + 2*m1 *n1 *n2 *r496
4 8 4 4 6 6 4 4 8
- 3*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 4*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 2 9 3 3 2 7 5 3 2 5 7
+ m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 3 9 2 3 8 4 2 3 6 6
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 4 8 2 3 2 10 4 7 5
- 7*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 5 7 4 3 9 4 11
- 3*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 5*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + m1*m2 *n1*n2 *r496
5 6 6 5 2 10 3 5 6 3
+ m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 2 7 3 4 7 2 3 4 5 4
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 6 3 4 8 3 3 2 8
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 3 3 3 2 4 5 3 3 2 2 7
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 9 3 2 3 9 3 2 3 7 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 5 4 3 2 3 3 6 3 2 3 8
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 8 3 4 6 3 3 4 4 5
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 7 3 5 7 2 3 5 3 6
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 6 6 3 2 6 4 5
r12=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214
2 5 7 2 2 5 5 4
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 + 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 3 6 2 5 6 4
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 2 8 2 4 2 8
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 6 3 2 4 2 4 5
- 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 2 7 2 4 7 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 4 5 5 2 4 3 7
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 4 9 2 3 3 9
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 3 3 7 2 2 3 3 5 4
+ 52*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 3 3 6 2 3 2 8 2
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 6 4 2 3 2 2 8
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 10 2 2 4 8
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 4 6 3 2 2 4 4 5
+ 68*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 7 3 2 2 3 5 5
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 3 3 7 2 2 3 9
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 7 2 2 5 5 4
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 6 4 2 4 2 8
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 6 6 3 2 5 5 5
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 5 3 7 5 8 4 5 4 8
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1 *n2 *r496
4 9 3 4 7 5 4 5 7
- m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 3*m1 *m2*n1 *n2 *r496
4 3 9 3 2 8 4 3 2 6 6
- 3*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 5*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 7*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 4 8 3 2 2 10
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 3*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 7 5 2 3 5 7 2 3 3 9
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 9*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 11 4 6 6 4 4 8
- m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 4*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 2 10 5 5 7 5 3 9
+ 3*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496)/(
3 5 6 3 3 5 2 7 3 4 7 2
4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 5 4 3 4 3 6 3 4 8
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 3 2 8 3 3 2 6 3 3 3 2 4 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 7 3 3 2 9 3 2 3 9
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 3 7 2 3 2 3 5 4 3 2 3 3 6
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 8 3 4 8 3 4 6 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 4 5 3 4 2 7 3 5 7 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 3 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
r13=0
2 3 3 3 2 2 4 2
r14=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 2 4 2 2 3 4
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 6 2 2 5
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 3 2 4 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 *r216
2 7 2 3 4 2
- 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 4 2 2 6 2 5 4
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 - m1 *n1 *n2 *r496
2 3 6 4 5 2 7
- m1 *n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 3 6 2 8 3 3 3 2
- m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1*n2 *r496)/(4*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 4 3 2 4 3 2 2 3
- 4*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 3 2 5 3 2 3 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 4 3 3 4 3 3 2 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 3 4 2 2 2 5
r15=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 3 2 2 4 3
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 2 5 2 2 6
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 4 2 2 5 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 *r216
2 6 2 3 5
- 2*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 4 3 2 2 2 5 2 6 3
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - m1 *n1 *n2 *r496
2 4 5 5 4 3 6
- m1 *n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 5 2 2 7 3 3 3 2
- m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 4 3 2 4 3 2 2 3
- 4*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 3 2 5 3 2 3 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 4 3 3 4 3 3 2 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 6 3 3 2 6 5
r20=( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214
2 5 4 2 2 5 2 4
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 6 2 5 5 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 3 4 2 4 2 5
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 3 3 2 4 2 5
+ 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 4 6 2 4 4 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 4 2 5 2 3 3 6
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 3 3 4 2 2 3 3 2 4
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 7 2 3 2 5 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 3 4 2 3 2 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 4 5 2 2 4 3 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 6 2 2 3 4 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 3 2 5 2 2 3 7
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 6 2 5 4 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 2 4 3 4
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 6 2 6 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 4 3 2 5 2 5 5 7 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 3*m1 *n1 *n2 *r496
5 5 4 5 3 6 4 8
+ 3*m1 *n1 *n2 *r496 - 2*m1 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n1 *n2*r496
4 6 3 4 4 5 4 2 7
- 19*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 12*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 4*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 2 9 3 2 7 2 3 2 5 4
- 2*m1 *m2 *n1 *r496 + 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 3 6 3 2 8 2 3 8
+ 14*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 8*m1 *m2 *n1 *n2*r496
2 3 6 3 2 3 4 5
+ 38*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 30*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 2 7 4 7 2 4 5 4
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 10*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 24*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 3 6 4 8 5 6 3
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - m1*m2 *n1*n2 *r496 - 4*m2 *n1 *n2 *r496
5 4 5 5 2 7 2 4 5 3
+ 5*m2 *n1 *n2 *r496 + m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 7 2 3 6 2 2 3 4 4
- 4*a33 *m1 *n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 6 2 3 8 2 2 2 7
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 5 3 2 2 2 3 5 2 2 2 7
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 2 2 3 4 4
- 4*a33 *m1*m2 *n1 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 6 2 4 7 2 4 3 5
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
r21=0
2 6 3 2 5 2 2
r22=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 4 2 5 3 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 4 2 4 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 3 2 4 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 3 2 4 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 3 4 2 3 3 4
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 2 5 2 3 2 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 4 3 2 2 4 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 3 4 2 2 3 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 4 2 5 2 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 3 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 4 2 6 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 4 2 5 2 3 5 5 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 3*m1 *n1 *n2 *r496
5 3 4 4 6 4 4 3
+ 5*m1 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n1 *n2*r496 - 23*m1 *m2*n1 *n2 *r496
4 2 5 3 2 7 3 2 5 2
+ 12*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1 *m2 *n1 *r496 + 27*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 3 4 3 2 6 2 3 6
- 42*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 9*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 9*m1 *m2 *n1 *n2*r496
2 3 4 3 2 3 2 5 2 3 7
+ 42*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 27*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m1 *m2 *n2 *r496
4 5 2 4 3 4 4 6
- 12*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 23*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 5*m1*m2 *n1*n2 *r496
5 4 3 5 2 5 2 4 3 3
- 5*m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 2 3 4 2 2 3 2 4
+ 4*a33 *m1 *n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 2 2 2 5 2 2 2 5
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 6 2 3 4 2 2 3 2 4
- 4*a33 *m1*m2 *n1 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 2 4 3 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 )
r23=0
2 6 2 4 2 5 3 3
r24=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 5 2 5 4 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 2 5 2 4 2 4 2
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 2 4 2 4 5 2
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 4 3 4 2 4 6
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 3 3 5 2 3 3 5
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 3 2 6 2 3 2 2 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 4 2 2 2 4 2 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 5 2 2 2 3 6
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 5 2 5 3 3
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 6 2 4 4 3
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 2 6 4 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 5 5 2 2 5 3 4 5 6 3
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
5 4 5 5 2 7 4 7 2
- 3*m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1 *n2 *r496 - 8*m1 *m2*n1 *n2 *r496
4 5 4 4 3 6 4 8
+ 19*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 11*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 2*m1 *m2*n1*n2 *r496
3 2 8 3 2 6 3
+ 5*m1 *m2 *n1 *n2*r496 - 27*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 4 5 3 2 2 7 3 2 9
+ 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 13*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + m1 *m2 *n2 *r496
2 3 9 2 3 7 2 2 3 5 4
- m1 *m2 *n1 *r496 + 13*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 34*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 3 6 2 3 8 4 8
+ 27*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 5*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 2*m1*m2 *n1 *n2*r496
4 6 3 4 4 5 4 2 7
+ 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 19*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *r496
5 7 2 5 5 4 5 3 6
- m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m2 *n1 *n2 *r496 - 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(
2 4 5 3 2 4 7 2 3 6 2
2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 4 4 2 3 2 6 2 3 8
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2
2 2 2 7 2 2 2 5 3 2 2 2 3 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 7 2 3 8 2 3 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 4 4 2 3 2 6 2 4 7
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 4 4 2 2 4 2 4
r26=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214
2 3 5 2 3 3 3
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 3 5 2 2 2 6
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 2 4 2 2 2 2 2 4
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 5 2 2 2 3 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 6 2 3 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 3 3 3 2 2 6
- 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 2 4 3 2 2 2 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 7 2 4 4 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 5 2 2 3 3 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 6 3 6 3 3 2 7
- 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1 *n2 *r496
2 5 4 2 3 6 2 8
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 2*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1 *m2*n1*n2 *r496
2 4 5 2 2 7 2 9
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - m1*m2 *n2 *r496
3 3 6 3 8 2 3 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 6 2 2 6 2 2 4 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 5 2 2 7 2 2 7
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1
2 2 5 2 2 2 3 4 2 2 6
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 3 6 2 3 2 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 )
r27=0
r28=0
r210=0
2 2 2 2 2 2 2
r212=(4*a33 *m1 *n2 *r214 - 8*a33 *m1*m2*n1*n2*r214 + 4*a33 *m2 *n1 *r214
4 2 3 3 2 4
- m1*n1 *n2*r496 - m1*n1 *n2 *r496 - m2*n1 *n2 *r496 - m2*n1*n2 *r496)/(
2 2 2 3 2 3 2 2
2*a33 *m1*n1 *n2 + 2*a33 *m1*n2 - 2*a33 *m2*n1 - 2*a33 *m2*n1*n2 )
r213=0
r215=0
2 3 2 3 2 2 3 2
r217=( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 4 2
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 2 4 2 2 4
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 3 2 5
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1*m2*n1 *n2*r216
2 5 2 3 3 2
- 4*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 2 2 4 2 8
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - m1 *n1 *r496
2 6 2 2 4 4 2 2 6
- m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1 *n2 *r496
7 5 3 3 5
- 2*m1*m2*n1 *n2*r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496
7 2 6 2 2 4 4
- 2*m1*m2*n1*n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496
2 2 6 2 8 2 2 5 2 2 5
- m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n2 *r496)/(2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1*n2
2 6 2 4 2 2 2 4
- 2*a33 *m1*m2*n1 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2
2 6 2 2 5 2 2 5
- 2*a33 *m1*m2*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1*n2 )
r218=0
2 3 2 3 2 2 3 2
r219=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 4 2
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 2 4 2 2 4
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 3 2 5
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2*r216
2 5 2 3 3 2
- 2*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 2 2 4 2 6 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - m1 *n1 *n2 *r496
2 4 4 5 3 3 5
- m1 *n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 4 2 2 6 2 3 3 2
- m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496)/(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 4 2 2 4 2 2 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 2 2 5 2 2 3 2
- 2*a33 *m1 *m2*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 4 2 3 4 2 3 2 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 2 3 2 2 3 2 4
r220=( - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 2 3 2 2 3
- 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 2 3 3 4 2
- m1 *n1 *n2*r496 - m1 *n1 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 2 3 3 2 5
- 2*m1*m2*n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1*n2 *r496)/(
2 3 2 2 2 2 2 2 3
4*a33 *m1 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n2
2 2 3 2 2 2 2 3 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 - 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2)
r30=0
2 6 3 3 2 6 5
r31=( - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214
2 5 2 4 2 2 5 2 2 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 5 2 6 2 5 5 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 5 3 4 2 5 6
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 4 3 5 2 4 3 3 3
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 3 5 2 4 2 6
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 2 4 3 2 4 2 7
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 3 4 6 2 3 4 4 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 4 2 4 2 3 4 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 3 7 2 3 3 5 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 3 3 4 2 3 3 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 5 5 2 2 5 3 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 5 5 2 2 4 6
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 4 4 3 2 2 4 2 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 7 2 6 6
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 6 4 2 2 6 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 5 7 2 5 3 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 5 6 2 7 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 7 3 3 2 6 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 6 4 3 2 6 2 5 6 6 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *r496
6 4 5 6 2 7 5 7 2
- 8*m1 *n1 *n2 *r496 + 12*m1 *n1 *n2 *r496 + 8*m1 *m2*n1 *n2 *r496
5 5 4 5 3 6 5 8
+ 27*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 58*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 19*m1 *m2*n1*n2 *r496
5 6 4 5 2 8 4 2 8
+ 4*m1 *n1 *n2 *r483 - 4*m1 *n1 *n2 *r483 - 5*m1 *m2 *n1 *n2*r496
4 2 6 3 4 2 4 5
- 53*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 116*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
4 2 2 7 4 2 9 4 7 3
- 69*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 7*m1 *m2 *n2 *r496 - 14*m1 *m2*n1 *n2 *r483
4 5 5 4 3 7 4 9
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 + 14*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 6*m1 *m2*n1*n2 *r483
3 3 9 3 3 7 2 3 3 5 4
+ m1 *m2 *n1 *r496 + 57*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 145*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 3 3 6 3 3 8
+ 103*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 16*m1 *m2 *n1*n2 *r496
3 2 8 2 3 2 6 4
+ 18*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
3 2 4 6 3 2 2 8 3 2 10
- 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 2*m1 *m2 *n2 *r483
2 4 8 2 4 6 3
- 28*m1 *m2 *n1 *n2*r496 + 109*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 4 4 5 2 4 2 7 2 4 9
- 95*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1 *m2 *n2 *r496
2 3 9 2 3 7 3
- 10*m1 *m2 *n1 *n2*r483 + 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
2 3 5 5 2 3 3 7 2 3 9
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 6*m1 *m2 *n1*n2 *r483
5 9 5 7 2 5 5 4
+ 5*m1*m2 *n1 *r496 - 39*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 52*m1*m2 *n1 *n2 *r496
5 3 6 5 8 4 10
- 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 7*m1*m2 *n1*n2 *r496 + 2*m1*m2 *n1 *r483
4 8 2 4 6 4 4 4 6
- 12*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 4*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 12*m1*m2 *n1 *n2 *r483
4 2 8 6 8 6 6 3
- 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 5*m2 *n1 *n2*r496 - 10*m2 *n1 *n2 *r496
6 4 5 6 2 7 5 9
+ 5*m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2*r483
5 7 3 5 5 5 5 3 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r483 - 2*m2 *n1 *n2 *r483 + 2*m2 *n1 *n2 *r483)/(
4 7 3 4 5 5 4 3 7 4 9
4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 8 2 3 6 4 3 4 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 8 3 10 2 2 9
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 5 2 2 9 3 10
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 8 2 3 6 4 3 4 6
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 2 8 4 9 4 7 3
- 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
4 5 5 4 3 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r32=0
2 2 2 3
r33=( - 4*m1 *n1*n2 *r496 + 6*m1*m2*n1 *n2*r496 - 2*m1*m2*n2 *r496
3 3 2 3 2 2
+ 2*m1*n1 *n2*r483 + 2*m1*n1*n2 *r483 - 2*m2 *n1 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496
4 4 4 2 2 4
- m2*n1 *r483 + m2*n2 *r483)/(2*a33*n1 + 4*a33*n1 *n2 + 2*a33*n2 )
2 7 3 3 2 7 5
r34=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214
2 6 4 2 2 6 2 4
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 6 6 2 6 5 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 6 3 4 2 6 6
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 5 2 5 2 5 2 3 3
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 5 2 5 2 5 6
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 5 4 3 2 5 7
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 4 3 6 2 4 3 4 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 3 2 4 2 4 3 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 4 2 7 2 4 2 5 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 3 4 2 4 2 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 3 4 5 2 3 4 3 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 4 5 2 3 3 6
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216
2 3 3 4 3 2 3 3 2 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 3 7 2 2 5 6
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 5 4 2 2 2 5 2 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 4 7 2 2 4 3 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 6 2 6 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 6 3 3 2 5 6
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216
2 5 4 3 2 5 2 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
6 7 2 6 5 4 6 3 6
- 4*m1 *n1 *n2 *r496 - 5*m1 *n1 *n2 *r496 + 10*m1 *n1 *n2 *r496
6 8 5 8 5 6 3
- 5*m1 *n1*n2 *r496 + 7*m1 *m2*n1 *n2*r496 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r496
5 4 5 5 2 7 5 9
- 52*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 39*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 5*m1 *m2*n2 *r496
5 7 3 5 5 5 5 3 7
+ 2*m1 *n1 *n2 *r483 - 2*m1 *n1 *n2 *r483 - 2*m1 *n1 *n2 *r483
5 9 4 2 9 4 2 7 2
+ 2*m1 *n1*n2 *r483 - 3*m1 *m2 *n1 *r496 - 11*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
4 2 5 4 4 2 3 6
+ 95*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 109*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
4 2 8 4 8 2 4 6 4
+ 28*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 + 12*m1 *m2*n1 *n2 *r483
4 4 6 4 2 8 4 10
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *r483 + 2*m1 *m2*n2 *r483
3 3 8 3 3 6 3
+ 16*m1 *m2 *n1 *n2*r496 - 103*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 3 4 5 3 3 2 7 3 3 9
+ 145*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 57*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - m1 *m2 *n2 *r496
3 2 9 3 2 7 3 3 2 5 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2*r483 - 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
3 2 3 7 3 2 9 2 4 9
+ 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 10*m1 *m2 *n1*n2 *r483 - 7*m1 *m2 *n1 *r496
2 4 7 2 2 4 5 4
+ 69*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 116*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 4 3 6 2 4 8 2 3 10
+ 53*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 2*m1 *m2 *n1 *r483
2 3 8 2 2 3 6 4
+ 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
2 3 4 6 2 3 2 8
- 20*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 18*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
5 8 5 6 3 5 4 5
- 19*m1*m2 *n1 *n2*r496 + 58*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 27*m1*m2 *n1 *n2 *r496
5 2 7 4 9 4 7 3
- 8*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 6*m1*m2 *n1 *n2*r483 + 14*m1*m2 *n1 *n2 *r483
4 5 5 4 3 7 6 7 2
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483 - 14*m1*m2 *n1 *n2 *r483 - 12*m2 *n1 *n2 *r496
6 5 4 6 3 6 5 8 2
+ 8*m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m2 *n1 *n2 *r496 - 4*m2 *n1 *n2 *r483
5 4 6 4 7 3 4 5 5
+ 4*m2 *n1 *n2 *r483)/(4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2
4 3 7 4 9 3 8 2
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2 - 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 3 4 6 3 2 8
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 10 2 2 9 2 2 5 5
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 9 3 10 3 8 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 6 4 3 4 6 3 2 8
+ 16*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 9 4 7 3 4 5 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
4 3 7
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r35=0
2 2 2 3 3
r36=( - 2*m1 *n1 *n2*r496 + 2*m1 *n2 *r496 + 2*m1*m2*n1 *r496
2 4 4 2 2
- 6*m1*m2*n1*n2 *r496 + m1*n1 *r483 - m1*n2 *r483 + 4*m2 *n1 *n2*r496
3 3 4 2 2
+ 2*m2*n1 *n2*r483 + 2*m2*n1*n2 *r483)/(2*a33*n1 + 4*a33*n1 *n2
4
+ 2*a33*n2 )
r37=0
2 2 2 3
r38=( - 4*m1 *n1*n2 *r496 + 6*m1*m2*n1 *n2*r496 - 2*m1*m2*n2 *r496
3 3 2 3 2 2
+ 2*m1*n1 *n2*r483 + 2*m1*n1*n2 *r483 - 2*m2 *n1 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496
4 4 4 2 2 4
- m2*n1 *r483 + m2*n2 *r483)/(2*a33*n1 + 4*a33*n1 *n2 + 2*a33*n2 )
2 2 2 3 3
r39=( - 2*m1 *n1 *n2*r496 + 2*m1 *n2 *r496 + 2*m1*m2*n1 *r496
2 4 4 2 2
- 6*m1*m2*n1*n2 *r496 + m1*n1 *r483 - m1*n2 *r483 + 4*m2 *n1 *n2*r496
3 3 4 2 2
+ 2*m2*n1 *n2*r483 + 2*m2*n1*n2 *r483)/(2*a33*n1 + 4*a33*n1 *n2
4
+ 2*a33*n2 )
r310=0
2 3 2 2 2 2 2
r311=(4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 3 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 2 3 2 3 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 3 2 2 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 2 4 2 4 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3 3 4 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
3 2 4 3 6 2 5
- 6*m1 *n1 *n2 *r496 + 2*m1 *n2 *r496 - 4*m1 *m2*n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 2 4 3
+ 19*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 13*m1 *m2*n1*n2 *r496 + m1 *n1 *n2 *r483
2 7 2 6 2 4 2
- m1 *n2 *r483 + m1*m2 *n1 *r496 - 13*m1*m2 *n1 *n2 *r496
2 2 4 2 6 5 2
+ 19*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 3*m1*m2 *n2 *r496 - 2*m1*m2*n1 *n2 *r483
6 3 5 3 3 3
+ 2*m1*m2*n1*n2 *r483 + 3*m2 *n1 *n2*r496 - 5*m2 *n1 *n2 *r496
3 5 2 6 2 2 5
+ 4*m2 *n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r483 - m2 *n1 *n2 *r483)/(
2 4 2 2 6 5 5
2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n2 - 4*a33*m1*m2*n1 *n2 + 4*a33*m1*m2*n1*n2
2 6 2 2 4
+ 2*a33*m2 *n1 - 2*a33*m2 *n1 *n2 )
r312=0
2 6 2 3 2 5 3 2
r313=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 4 2 5 4 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 2 4 2 4 2 4
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 2 3 2 4 5
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 3 3 2 4 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 3 3 5 2 3 3 4
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 3 2 6 2 3 2 2 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 4 2 2 4 2 3
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 5 2 2 3 5
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 5 2 5 3 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 6 2 4 4 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 4 2 6 4
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 5 2 5 3 3 5 6 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
5 4 4 5 2 6 4 7
- 7*m1 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *n1 *n2 *r496 - 7*m1 *m2*n1 *n2*r496
4 5 3 4 3 5 4 7
+ 32*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 32*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 9*m1 *m2*n1*n2 *r496
3 2 8 3 2 6 2 3 2 4 4
+ 3*m1 *m2 *n1 *r496 - 40*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 73*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 2 6 3 2 8 2 3 7
- 40*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m1 *m2 *n2 *r496 + 16*m1 *m2 *n1 *n2*r496
2 3 5 3 2 3 3 5
- 65*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 64*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 7 4 8 4 6 2
- 15*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - m1*m2 *n1 *r496 + 20*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 4 4 4 2 6 5 7
- 40*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 19*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2*r496
5 5 3 5 3 5 4 5 3
+ 7*m2 *n1 *n2 *r496 - 8*m2 *n1 *n2 *r496)/(2*a33*m1 *n1 *n2
4 7 3 6 2 3 4 4
- 2*a33*m1 *n1*n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 6 3 8 2 2 7
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 3 2 2 3 5 2 2 7
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 8 3 6 2 3 4 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 2 6 4 7 4 3 5
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 )
r314=0
r315=0
r316=0
2 4 2 3 2 3 3 2
r317=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 3 4 2 3 4 2
+ 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 3 2 4 2 2 2 4
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 2 3 2 2 2 5
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 2 5 2 2 5
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216 + 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 3 5 2 3 3 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 3 4 2 2 6
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 2 4 2 2 2 2 4
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 2 6 2 4 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 3 2 3 5
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 3 5 3 6 2 3 4 4
- 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496 + 2*m1 *n1 *n2 *r496
3 2 6 2 7 2 5 3
- 2*m1 *n1 *n2 *r496 - 4*m1 *m2*n1 *n2*r496 + 7*m1 *m2*n1 *n2 *r496
2 3 5 2 7 2 8
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 3*m1 *m2*n1*n2 *r496 + m1*m2 *n1 *r496
2 6 2 2 4 4 2 2 6
- 6*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *r496
2 8 3 7 3 5 3
- m1*m2 *n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496
3 3 5 3 7 3 5 2
- m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2
3 6 2 6 2 4 3
- 4*a33*m1 *n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 2 7 2 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1
2 5 2 2 3 4 2 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 6 3 2 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
2 4 3 2 2 4 4
r318=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214
2 3 4 2 3 2 3
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 3 5 2 3 5
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 3 5 2 2 2 5
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 2 3 2 2 2 2 4
- 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 6 2 2 4 2
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 2 2 4 2 2 6
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 4 2 3 2 3
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 - 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 2 5 2 2 5
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216
2 4 3 2 2 3 4 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 4 3 7 3 5 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2*r496 - m1 *n1 *n2 *r496
3 3 5 3 7 2 8
- 2*m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1*n2 *r496 - m1 *m2*n1 *r496
2 6 2 2 4 4 2 2 6
+ 8*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 2*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *r496
2 8 2 7 2 5 3
+ m1 *m2*n2 *r496 - 3*m1*m2 *n1 *n2*r496 + 8*m1*m2 *n1 *n2 *r496
2 3 5 2 7 3 6 2
+ 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 4*m1*m2 *n1*n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496
3 4 4 3 2 6 3 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2
3 6 2 6 2 4 3
- 4*a33*m1 *n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 2 7 2 7
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1
2 5 2 2 3 4 2 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 6 3 2 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r319=0
2 6 4 2 5 2 3
r320=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 5 2 5 3 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 5 2 4 2 3 2
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 4 2 4 4 2
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 4 2 4 2 4 6
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 3 4 2 3 3 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 2 5 2 3 2 5
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 4 3 2 2 2 4 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 3 4 2 2 2 3 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 4 2 5 2 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 3 3
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 5 2 6 3 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 5 4 2 2 5 2 4 5 3 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2 *r496
5 7 4 6 2 4 4 4
- 5*m1 *n1*n2 *r496 - m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *r496
4 2 6 4 8 4 5 4
+ 20*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 5*m1 *m2*n2 *r496 - 2*m1 *n1 *n2 *r483
4 8 3 2 7 3 2 5 3
+ 2*m1 *n1*n2 *r483 + m1 *m2 *n1 *n2*r496 + 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 3 5 3 2 7
- 41*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 16*m1 *m2 *n1*n2 *r496
3 6 3 3 4 5 3 2 7
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483
3 9 2 3 6 2 2 3 4 4
+ 2*m1 *m2*n2 *r483 - 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 41*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 2 6 2 3 8 2 2 7 2
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - m1 *m2 *n2 *r496 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
2 2 5 4 2 2 3 6 2 2 8
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 6*m1 *m2 *n1*n2 *r483
4 7 4 5 3 4 3 5
+ 5*m1*m2 *n1 *n2*r496 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 16*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 7 3 8 3 6 3
+ m1*m2 *n1*n2 *r496 + 2*m1*m2 *n1 *n2*r483 - 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483
3 4 5 3 2 7 5 6 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 5*m2 *n1 *n2 *r496
5 4 4 4 7 2 4 3 6
- 3*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2 *r483 - 2*m2 *n1 *n2 *r483)/(
4 5 3 4 7 3 6 2
4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2 - 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 4 4 3 2 6 3 8
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 2 7 2 2 5 3 2 2 3 5
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 3 8 3 6 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 4 4 3 2 6 4 7
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
4 3 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r323=0
2 4 2 2 3 2
r325=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 3 3 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216
2 2 4 2 3 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216
3 5 3 3 3 3 5
+ 4*m1 *n1 *n2*r496 - m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1*n2 *r496
2 6 2 4 2 2 2 4
- 3*m1 *m2*n1 *r496 + 9*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - m1 *m2*n1 *n2 *r496
2 6 2 5 2 2 6
- m1 *m2*n2 *r496 - m1 *n1 *n2 *r483 + m1 *n1*n2 *r483
2 5 2 3 3 6
- 5*m1*m2 *n1 *n2*r496 + 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1 *n2*r483
4 3 2 5 7
- m1*m2*n1 *n2 *r483 - m1*m2*n1 *n2 *r483 + m1*m2*n2 *r483
3 4 2 3 2 4 2 5 2
- 2*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2 *r496 + m2 *n1 *n2 *r483
2 6 2 5 2 5 6
- m2 *n1*n2 *r483)/(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1*m2*n1
4 2 2 4 6
+ 2*a33*m1*m2*n1 *n2 + 2*a33*m1*m2*n1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n2
2 5 2 5
- 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1*n2 )
2 5 2 4 2 4 3 3
r326=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 2 3 2 4 2
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 2 4 2 3 2 6
- 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 5 2 2 3 3 4
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 6 2 2 3 5
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 3 3 2 2 3 5
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 2 6 2 2 2 4 3
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 2 5 2 2 2 7
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 6 2 4 4 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 4 2 3 7
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 3 5 2 2 3 3 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 6 2 5 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 3 3 2 4 6
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 2 5 4 6 3 4 4 5
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *r496 + 2*m1 *n1 *n2 *r496
4 2 7 3 7 2 3 5 4
+ 6*m1 *n1 *n2 *r496 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 3 6 3 8 2 2 8
- 8*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 11*m1 *m2*n1*n2 *r496 - 7*m1 *m2 *n1 *n2*r496
2 2 6 3 2 2 2 7 2 2 9
+ 17*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 19*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2 *n2 *r496
3 9 3 7 2 3 5 4
+ m1*m2 *n1 *r496 - 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 6*m1*m2 *n1 *n2 *r496
3 3 6 3 8 4 8
+ 9*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1*m2 *n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r496
4 6 3 4 4 5 4 2 7
- 4*m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496 + 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(
4 5 3 4 7 3 6 2
4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2 - 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 4 4 3 2 6 3 8
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 2 7 2 2 5 3 2 2 3 5
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 3 8 3 6 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 4 4 3 2 6 4 7
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2
4 3 5
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r328=0
2 3 3 2 2 2 2
r329=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 3 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2*r216
2 5 2 3 2 2
- 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 2 2 2 4 2 5 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r496
2 3 4 2 6 6
- m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1*n2 *r496 + m1*m2*n1 *n2*r496
4 3 2 5 7
- 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n2 *r496
2 5 2 2 3 4 2 6
+ m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1*n2 *r496)/(
3 3 2 3 4 2 4
4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 5 2 5
+ 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1
2 3 2 2 4 3 4
- 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
3 2 3
- 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r330=0
2 5 3 3 2 5 5
r332=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 12*a33 *m1 *n1*n2 *r214
2 4 4 2 2 4 2 4
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 4 6 2 4 5 2
+ 12*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 4 3 4 2 4 6
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 6*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 3 2 5 2 3 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 5 2 3 6
- 44*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 3 4 3 2 3 2 5
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 7 2 2 3 6
+ 6*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 3 4 2 2 2 3 2 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 2 7 2 2 2 5 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 3 4 2 2 2 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 4 5 2 4 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 - 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 3 6 2 3 4 3
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 5 2 5 4 2
+ 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 2 4 3 4 4 7 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
4 5 4 4 8 3 8
+ m1 *n1 *n2 *r496 + 3*m1 *n1*n2 *r496 - 7*m1 *m2*n1 *n2*r496
3 6 3 3 4 5 3 2 7
+ 11*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 6*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 9 2 2 9 2 2 7 2
+ 3*m1 *m2*n2 *r496 + 3*m1 *m2 *n1 *r496 - 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 2 3 6 2 2 8 3 8
+ 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2 *n1*n2 *r496 + 9*m1*m2 *n1 *n2*r496
3 6 3 3 4 5
- 12*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496
3 2 7 4 7 2 4 5 4
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 6*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2 *r496
4 3 6 4 5 3 4 7
- 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 8 2 2 7 2 2 5 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 2 2 7 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 4 3 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r333=0
2 3 3 2 2 2 2
r334=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 3 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *n2*r216
2 5 2 3 2 2
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 2 2 2 4 2 3 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496
2 6 6 4 3
+ m1 *n1*n2 *r496 + m1*m2*n1 *n2*r496 + m1*m2*n1 *n2 *r496
2 5 7 2 5 2
+ m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n2 *r496 + m2 *n1 *n2 *r496
2 3 4 3 3 2 3 4
+ m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
2 4 2 2 3 2 5
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 5 2 3 2 2 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 4 3 2 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
2 6 2 3 2 5 3 2
r335=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 4 2 5 4 2
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 2 4 2 4 2 4
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 2 3 2 4 5
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 3 3 2 4 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216
2 3 3 5 2 3 3 4
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 3 2 6 2 3 2 2 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 4 4 2 2 4 2 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 5 2 2 3 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 5 5 2 5 3 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 6 2 4 4 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 2 4 2 6 4
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 5 2 5 3 3 5 4 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 3*m1 *n1 *n2 *r496
5 2 6 4 7 4 5 3
- 5*m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *m2*n1 *n2*r496 - 16*m1 *m2*n1 *n2 *r496
4 3 5 4 7 4 6 3
+ 20*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 5*m1 *m2*n1*n2 *r496 - 2*m1 *n1 *n2 *r483
4 2 7 3 2 8 3 2 6 2
+ 2*m1 *n1 *n2 *r483 + m1 *m2 *n1 *r496 + 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 4 4 3 2 2 6
- 41*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 16*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 7 2 3 5 4 3 3 6
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 2*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483
3 8 2 3 7 2 3 5 3
+ 2*m1 *m2*n1*n2 *r483 - 16*m1 *m2 *n1 *n2*r496 + 41*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 3 3 5 2 3 7 2 2 8
- 24*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 6*m1 *m2 *n1 *n2*r483
2 2 6 3 2 2 4 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
2 2 2 7 4 8 4 6 2
- 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 + 5*m1*m2 *n1 *r496 - 20*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 4 4 4 2 6 3 9
+ 16*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m1*m2 *n1 *r483
3 7 2 3 5 4 3 3 6
- 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483 - 2*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483
5 7 5 5 3 4 8
+ 5*m2 *n1 *n2*r496 - 3*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2*r483
4 4 5 4 5 3 4 7
- 2*m2 *n1 *n2 *r483)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 8 2 2 7 2 2 5 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 2 2 7 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 4 3 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r336=0
2 3 2 2 2 2 2
r337=( - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 3 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 2 3 2 3 3
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 3 2 2 2 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 2 4 2 4 2
- 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3 3 4 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r496
3 2 4 2 3 3 2 5
+ 2*m1 *n1 *n2 *r496 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n1*n2 *r496
2 6 2 2 5 2 6
- m1 *n1 *n2*r483 + m1 *n1 *n2 *r483 + m1*m2 *n1 *r496
2 4 2 2 2 4 2 6
+ m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1*m2 *n2 *r496
7 5 2 3 4
+ m1*m2*n1 *r483 - m1*m2*n1 *n2 *r483 - m1*m2*n1 *n2 *r483
6 3 5 3 3 3
+ m1*m2*n1*n2 *r483 + m2 *n1 *n2*r496 + m2 *n1 *n2 *r496
3 5 2 6 2 2 5
- 4*m2 *n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r483 - m2 *n1 *n2 *r483)/(
2 5 2 5 6 4 2
2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1*m2*n1 + 2*a33*m1*m2*n1 *n2
2 4 6 2 5
+ 2*a33*m1*m2*n1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
2 5
+ 2*a33*m2 *n1*n2 )
r338=0
2 4 2 2 3 2
r339=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 3 3 2 2 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 2 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216
2 2 4 2 3 2
- 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216
3 5 3 3 3 3 5
- 4*m1 *n1 *n2*r496 + m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1*n2 *r496
2 6 2 4 2 2 2 4
+ 3*m1 *m2*n1 *r496 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + m1 *m2*n1 *n2 *r496
2 6 2 5 2 2 6
+ m1 *m2*n2 *r496 + m1 *n1 *n2 *r483 - m1 *n1*n2 *r483
2 5 2 3 3 6
+ 5*m1*m2 *n1 *n2*r496 - 7*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - m1*m2*n1 *n2*r483
4 3 2 5 7
+ m1*m2*n1 *n2 *r483 + m1*m2*n1 *n2 *r483 - m1*m2*n2 *r483
3 4 2 3 2 4 2 5 2
+ 2*m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2 *r483
2 6 2 5 2 5 6
+ m2 *n1*n2 *r483)/(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1*m2*n1
4 2 2 4 6
+ 2*a33*m1*m2*n1 *n2 + 2*a33*m1*m2*n1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n2
2 5 2 5
- 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1*n2 )
2 3 2 2 2 2 2
r340=( - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 2 3 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 2 3 2 3 3
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 3 2 2 2 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 2 4 2 4 2
- 2*a33 *m1*m2 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3 3 4 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2 *r496
3 2 4 2 3 3 2 5
+ 2*m1 *n1 *n2 *r496 - 7*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n1*n2 *r496
2 6 2 2 5 2 6
- m1 *n1 *n2*r483 + m1 *n1 *n2 *r483 + m1*m2 *n1 *r496
2 4 2 2 2 4 2 6
+ m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1*m2 *n2 *r496
7 5 2 3 4
+ m1*m2*n1 *r483 - m1*m2*n1 *n2 *r483 - m1*m2*n1 *n2 *r483
6 3 5 3 3 3
+ m1*m2*n1*n2 *r483 + m2 *n1 *n2*r496 + m2 *n1 *n2 *r496
3 5 2 6 2 2 5
- 4*m2 *n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r483 - m2 *n1 *n2 *r483)/(
2 5 2 5 6 4 2
2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1*m2*n1 + 2*a33*m1*m2*n1 *n2
2 4 6 2 5
+ 2*a33*m1*m2*n1 *n2 - 2*a33*m1*m2*n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
2 5
+ 2*a33*m2 *n1*n2 )
2 4 2 2 3 2
r341=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 3 3 2 3 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 3 3 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *r216
2 2 4 2 3 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216
3 3 3 3 5 2 6
+ m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1*n2 *r496 + m1 *m2*n1 *r496
2 4 2 2 2 4 2 6
+ m1 *m2*n1 *n2 *r496 + m1 *m2*n1 *n2 *r496 + m1 *m2*n2 *r496
2 5 2 3 3 3 3 2
+ m1*m2 *n1 *n2*r496 + m1*m2 *n1 *n2 *r496)/(2*a33*m1 *n1 *n2
3 4 2 4 2 2 3
- 2*a33*m1 *n1*n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 5 2 3 2
- 2*a33*m1 *m2*n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 4 3 2 3
+ 4*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 )
r342=0
r343=0
2 3 2 2 2 2 3
r344=( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 4
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 2 3 2 2 4
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 5
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 3
- 2*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 4 2 2 2 3 2 6
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2*r496
2 4 3 2 2 5 7
- m1 *n1 *n2 *r496 + m1 *n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1 *r496
5 2 3 4 6
- 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1*n2 *r496
2 6 2 4 3 2 2 5
+ m2 *n1 *n2*r496 - m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496)/(
3 3 2 3 4 2 4
4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 2 5 2 5
+ 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1
2 3 2 2 4 3 4
- 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
3 2 3
- 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r345=0
2 5 2 4 2 4 3 3
r347=(8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 4 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 2 3 2 4 2
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 2 4 2 3 2 6
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 5 2 2 3 3 4
- 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 6 2 2 3 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 - 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 3 3 2 2 3 5
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 2 6 2 2 2 4 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 2 5 2 2 2 7
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 6 2 4 4 2
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 4 2 3 7
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 3 5 2 2 3 3 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 6 2 5 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 12*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 3 3 2 4 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 - 6*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 4 4 3 2 4 2 5 4 6 3
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*m1 *n1 *n2 *r496
4 4 5 4 2 7 3 7 2
+ 2*m1 *n1 *n2 *r496 + 6*m1 *n1 *n2 *r496 + 10*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 5 4 3 3 6 3 8
- 11*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 12*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 9*m1 *m2*n1*n2 *r496
2 2 8 2 2 6 3
- 9*m1 *m2 *n1 *n2*r496 + 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 2 2 7 2 2 9 3 9
- 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 3*m1 *m2 *n2 *r496 + 3*m1*m2 *n1 *r496
3 7 2 3 5 4 3 3 6
- 9*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 6*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496
3 8 4 8 4 4 5
- 7*m1*m2 *n1*n2 *r496 + 3*m2 *n1 *n2*r496 + m2 *n1 *n2 *r496
4 2 7 4 5 3 4 7
+ 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 8 2 2 7 2 2 5 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 2 2 7 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 4 3 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r348=0
2 3 2 2 2 2 3
r349=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 4
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 2 3 2 2 4
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 5
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 3
+ 2*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 4 2 2 2 3 2 4 3
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496
2 2 5 7 5 2
+ m1 *n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1 *r496 + m1*m2*n1 *n2 *r496
3 4 6 2 6
+ m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r496
2 4 3 3 3 2 3 4
+ m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
2 4 2 2 3 2 5
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 5 2 3 2 2 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 4 3 2 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r350=0
2 5 2 4 2 4 3 3
r351=( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 4 3
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 4 2 5 2 3 2 4 2
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 2 4 2 3 2 6
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 5 2 2 3 3 4
+ 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 6 2 2 3 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r216 + 44*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 3 3 2 2 3 5
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 2 6 2 2 2 4 3
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 2 5 2 2 2 7
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 4 6 2 4 4 2
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *r214 + 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 2 4 2 3 7
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *r216
2 3 5 2 2 3 3 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 - 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 6 2 5 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 - 12*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 3 3 2 4 6
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214 + 6*a33 *m2 *n1 *n2*r216
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+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
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- 2*m1 *n1 *n2 *r496 - 6*m1 *n1 *n2 *r496 - 10*m1 *m2*n1 *n2 *r496
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+ 11*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 12*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2*n1*n2 *r496
2 2 8 2 2 6 3
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2*r496 - 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 2 2 7 2 2 9 3 9
+ 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 3*m1 *m2 *n2 *r496 - 3*m1*m2 *n1 *r496
3 7 2 3 5 4 3 3 6
+ 9*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 6*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496
3 8 4 8 4 4 5
+ 7*m1*m2 *n1*n2 *r496 - 3*m2 *n1 *n2*r496 - m2 *n1 *n2 *r496
4 2 7 4 5 3 4 7
- 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 8 2 2 7 2 2 5 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 2 2 7 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 4 3 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
2 5 3 3 2 5 5
r352=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 + 12*a33 *m1 *n1*n2 *r214
2 4 4 2 2 4 2 4
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 4 6 2 4 5 2
+ 12*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 4 3 4 2 4 6
+ 8*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 6*a33 *m1 *n1*n2 *r216
2 3 2 5 2 3 2 3 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 3 2 5 2 3 6
- 44*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 3 4 3 2 3 2 5
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216
2 3 7 2 2 3 6
+ 6*a33 *m1 *m2*n2 *r216 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214
2 2 3 4 2 2 2 3 2 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214 + 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 2 7 2 2 2 5 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216
2 2 2 3 4 2 2 2 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 *r216 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 4 5 2 4 3 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214 - 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 3 6 2 3 4 3
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r216 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 3 2 5 2 5 4 2
+ 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 2 4 3 4 4 7 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 4*m1 *n1 *n2 *r496
4 5 4 4 8 3 8
+ m1 *n1 *n2 *r496 + 3*m1 *n1*n2 *r496 - 7*m1 *m2*n1 *n2*r496
3 6 3 3 4 5 3 2 7
+ 11*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 6*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2*n1 *n2 *r496
3 9 2 2 9 2 2 7 2
+ 3*m1 *m2*n2 *r496 + 3*m1 *m2 *n1 *r496 - 21*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
2 2 3 6 2 2 8 3 8
+ 15*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 9*m1 *m2 *n1*n2 *r496 + 9*m1*m2 *n1 *n2*r496
3 6 3 3 4 5
- 12*m1*m2 *n1 *n2 *r496 - 11*m1*m2 *n1 *n2 *r496
3 2 7 4 7 2 4 5 4
+ 10*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 6*m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1 *n2 *r496
4 3 6 4 5 3 4 7
- 4*m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 8 2 2 7 2 2 5 3
- 4*a33*m1 *m2*n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 2 2 7 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 4 3 5
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 )
r353=0
2 3 3 2 2 2 2
r354=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 2 4 2 2 3 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 2 4 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *n2*r216
2 5 2 3 2 2
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 *r214
2 2 3 2 2 2 4 2 3 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496
2 6 6 4 3
+ m1 *n1*n2 *r496 + m1*m2*n1 *n2*r496 + m1*m2*n1 *n2 *r496
2 5 7 2 5 2
+ m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n2 *r496 + m2 *n1 *n2 *r496
2 3 4 3 3 2 3 4
+ m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
2 4 2 2 3 2 5
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 5 2 3 2 2 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 4 3 2 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
2 3 2 2 2 2 3
r355=(4*a33 *m1 *n1 *n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 4
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 2 3 2 2 4
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 2 5
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 3
+ 2*a33 *m1*m2*n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 4 2 2 2 3 2 4 3
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + m1 *n1 *n2 *r496
2 2 5 7 5 2
+ m1 *n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1 *r496 + m1*m2*n1 *n2 *r496
3 4 6 2 6
+ m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n1*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r496
2 4 3 3 3 2 3 4
+ m2 *n1 *n2 *r496)/(4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1*n2
2 4 2 2 3 2 5
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n2
2 5 2 3 2 2 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1*n2
3 4 3 2 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )
4 2 4 2 3 3 2
r40=(m1 *n1 *r496 + 5*m1 *n2 *r496 - 8*m1 *m2*n1*n2*r496 - 2*m1 *n1 *n2*r483
3 3 2 2 2 2 2 2
- 2*m1 *n2 *r483 + 6*m1 *m2 *n1 *r496 + 6*m1 *m2 *n2 *r496
2 3 2 2 3
+ 2*m1 *m2*n1 *r483 + 2*m1 *m2*n1*n2 *r483 - 8*m1*m2 *n1*n2*r496
2 2 2 3 4 2 4 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2*r483 - 2*m1*m2 *n2 *r483 + 5*m2 *n1 *r496 + m2 *n2 *r496
3 3 3 2 4 2 3
+ 2*m2 *n1 *r483 + 2*m2 *n1*n2 *r483)/(4*m1*n1 *n2 + 8*m1*n1 *n2
5 5 3 2 4
+ 4*m1*n2 - 4*m2*n1 - 8*m2*n1 *n2 - 4*m2*n1*n2 )
r41=0
3 2 2 2 2 2
r42=(2*m1 *n2*r496 - 2*m1 *m2*n1*r496 - m1 *n1 *r483 - m1 *n2 *r483
2 3 2 2 2 2 4
+ 2*m1*m2 *n2*r496 - 2*m2 *n1*r496 - m2 *n1 *r483 - m2 *n2 *r483)/(2*n1
2 2 4
+ 4*n1 *n2 + 2*n2 )
r43=0
r44=0
r45=0
r46=0
r47=0
r48=0
3 2 2 2 2 2
r49=(2*m1 *n2*r496 - 2*m1 *m2*n1*r496 - m1 *n1 *r483 - m1 *n2 *r483
2 3 2 2 2 2 4
+ 2*m1*m2 *n2*r496 - 2*m2 *n1*r496 - m2 *n1 *r483 - m2 *n2 *r483)/(2*n1
2 2 4
+ 4*n1 *n2 + 2*n2 )
r410=0
r411=0
r412=0
r413=0
3 3 3 2 2 2
r415=( - m1 *n1 *r496 - 3*m1 *n1*n2 *r496 + 3*m1 *m2*n1 *n2*r496
2 3 2 3 2 3
- 3*m1 *m2*n2 *r496 + m1 *n1 *n2*r483 + m1 *n1*n2 *r483
2 3 2 2 4
- 3*m1*m2 *n1 *r496 + 3*m1*m2 *n1*n2 *r496 - m1*m2*n1 *r483
4 3 2 3 3 2 3
+ m1*m2*n2 *r483 - 3*m2 *n1 *n2*r496 - m2 *n2 *r496 - m2 *n1 *n2*r483
2 3 4 2 3 5 5
- m2 *n1*n2 *r483)/(m1*n1 *n2 + 2*m1*n1 *n2 + m1*n2 - m2*n1
3 2 4
- 2*m2*n1 *n2 - m2*n1*n2 )
r416=0
2 2 2 3
r417=( - 2*m1 *n1*n2*r496 + 2*m1*m2*n1 *r496 - 2*m1*m2*n2 *r496 + m1*n1 *r483
2 2 2 3 4
+ m1*n1*n2 *r483 + 2*m2 *n1*n2*r496 + m2*n1 *n2*r483 + m2*n2 *r483)/(n1
2 2 4
+ 2*n1 *n2 + n2 )
r418=0
r419=0
2 2 2 3
r420=(2*m1 *n2 *r496 - 4*m1*m2*n1*n2*r496 - m1*n1 *n2*r483 - m1*n2 *r483
2 2 3 2 4 2 2 4
+ 2*m2 *n1 *r496 + m2*n1 *r483 + m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2 + n2 )
r421=0
2 2 2 3
r422=( - 2*m1 *n1*n2*r496 + 2*m1*m2*n1 *r496 - 2*m1*m2*n2 *r496 + m1*n1 *r483
2 2 2 3 4
+ m1*n1*n2 *r483 + 2*m2 *n1*n2*r496 + m2*n1 *n2*r483 + m2*n2 *r483)/(n1
2 2 4
+ 2*n1 *n2 + n2 )
r423=0
r424=0
2 6 3 2 5 2 2
r425=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r214
2 5 4 2 5 3 2
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 *r216
2 5 4 2 4 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214
2 4 2 3 2 4 4
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r216
2 4 2 3 2 4 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 *r216 - 2*a33 *m1 *m2*n2 *r216
2 3 3 4 2 3 3 4
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *r214 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 *r214
2 3 2 5 2 3 2 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r216
2 2 4 3 2 2 4 3
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r214 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 *r214
2 2 3 4 2 2 3 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 *r216
2 5 4 2 5 2 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214 - 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r214
2 4 5 2 4 3 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *r216 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 *r216
2 4 4 2 6 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 5 4 2 5 2 3 5 5 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2 *r496
5 3 4 5 6 4 6
- 9*m1 *n1 *n2 *r496 + 5*m1 *n1*n2 *r496 - 5*m1 *m2*n1 *n2*r496
4 4 3 4 2 5 4 7
+ 34*m1 *m2*n1 *n2 *r496 - 36*m1 *m2*n1 *n2 *r496 + 5*m1 *m2*n2 *r496
4 5 3 4 7 3 2 7
+ 2*m1 *n1 *n2 *r483 - 2*m1 *n1*n2 *r483 + 3*m1 *m2 *n1 *r496
3 2 5 2 3 2 3 4
- 50*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 77*m1 *m2 *n1 *n2 *r496
3 2 6 3 6 2 3 4 4
- 30*m1 *m2 *n1*n2 *r496 - 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 + 2*m1 *m2*n1 *n2 *r483
3 2 6 3 8 2 3 6
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 *r483 - 2*m1 *m2*n2 *r483 + 30*m1 *m2 *n1 *n2*r496
2 3 4 3 2 3 2 5 2 3 7
- 77*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 + 50*m1 *m2 *n1 *n2 *r496 - 3*m1 *m2 *n2 *r496
2 2 7 2 2 5 3 2 2 3 5
+ 6*m1 *m2 *n1 *n2*r483 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483 - 6*m1 *m2 *n1 *n2 *r483
2 2 7 4 7 4 5 2
+ 6*m1 *m2 *n1*n2 *r483 - 5*m1*m2 *n1 *r496 + 36*m1*m2 *n1 *n2 *r496
4 3 4 4 6 3 8
- 34*m1*m2 *n1 *n2 *r496 + 5*m1*m2 *n1*n2 *r496 - 2*m1*m2 *n1 *r483
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483 + 2*m1*m2 *n1 *n2 *r483 - 6*m1*m2 *n1 *n2 *r483
5 6 5 4 3 5 2 5
- 5*m2 *n1 *n2*r496 + 9*m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1 *n2 *r496
4 7 4 3 5 4 5 3 4 7
- 2*m2 *n1 *n2*r483 + 2*m2 *n1 *n2 *r483)/(4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1*n2
3 6 2 3 4 4 3 2 6 3 8
- 12*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2 + 12*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n2
2 2 7 2 2 5 3 2 2 3 5
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 3 8 3 6 2 3 4 4
+ 12*m1 *m2 *n1*n2 - 4*m1*m2 *n1 + 12*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2
3 2 6 4 7 4 3 5
- 12*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 )
r426=0
r427=0
r428=0
r429=0
2 3 2 2 2 2
r431=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 5 2 3 3
- 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2*r496 + m1 *n1 *n2 *r496
2 5 6 4 2
- m1 *n1*n2 *r496 - m1*m2*n1 *r496 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 6 2 5
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - m1*m2*n2 *r496 - m2 *n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 2 4 2 2 6
+ m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n2
5 5 2 6 2 2 4
- 4*m1*m2*n1 *n2 + 4*m1*m2*n1*n2 + 2*m2 *n1 - 2*m2 *n1 *n2 )
r432=0
r433=0
r435=0
2 2 2 2 2
r439=( - m1 *n1 *r496 - 3*m1 *n2 *r496 + 4*m1*m2*n1*n2*r496 + m1*n1 *n2*r483
3 2 2 2 2 3
+ m1*n2 *r483 - 3*m2 *n1 *r496 - m2 *n2 *r496 - m2*n1 *r483
2 4 2 2 4
- m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2 + n2 )
r442=0
2 2 2 3
r444=( - 2*m1 *n2 *r496 + 4*m1*m2*n1*n2*r496 + m1*n1 *n2*r483 + m1*n2 *r483
2 2 3 2 4 2 2 4
- 2*m2 *n1 *r496 - m2*n1 *r483 - m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2 + n2 )
r445=0
2*m1*n1*r496 + 2*m2*n2*r496
r448=-----------------------------
2 2
n1 + n2
r450=0
r451=0
2 3 2 2 2 2
r453=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 5 2 3 3
- 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2*r496 + m1 *n1 *n2 *r496
2 5 6 4 2
- m1 *n1*n2 *r496 - m1*m2*n1 *r496 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 6 2 5
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - m1*m2*n2 *r496 - m2 *n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 2 5 2 5
+ m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2
6 4 2 2 4 6
- 2*m1*m2*n1 + 2*m1*m2*n1 *n2 + 2*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n2
2 5 2 5
- 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 )
r454=0
2 2 2 2 2
r455=( - m1 *n1 *r496 - 3*m1 *n2 *r496 + 4*m1*m2*n1*n2*r496 + m1*n1 *n2*r483
3 2 2 2 2 3
+ m1*n2 *r483 - 3*m2 *n1 *r496 - m2 *n2 *r496 - m2*n1 *r483
2 2 3 3 2
- m2*n1*n2 *r483)/(2*m1*n1 *n2 + 2*m1*n2 - 2*m2*n1 - 2*m2*n1*n2 )
r458=0
r483
r460=------
2
r463=0
r465=0
r467=r496
r468=0
2 2
n1 *r496 + n2 *r496
r469=---------------------
4*m1*n2 - 4*m2*n1
r470=0
2 2 2 2 2
r471=(m1 *n1 *r496 + 3*m1 *n2 *r496 - 4*m1*m2*n1*n2*r496 - m1*n1 *n2*r483
3 2 2 2 2 3
- m1*n2 *r483 + 3*m2 *n1 *r496 + m2 *n2 *r496 + m2*n1 *r483
2 4 2 2 4
+ m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2 + n2 )
r472=0
2 2 2 3
r473=(2*m1 *n2 *r496 - 4*m1*m2*n1*n2*r496 - m1*n1 *n2*r483 - m1*n2 *r483
2 2 3 2 4 2 2 4
+ 2*m2 *n1 *r496 + m2*n1 *r483 + m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2 + n2 )
r474=0
r475=0
r476=0
r477=0
2 2 2 3
r478=(4*m1 *n2 *r496 - 8*m1*m2*n1*n2*r496 - 2*m1*n1 *n2*r483 - 2*m1*n2 *r483
2 2 3 2 4 2 2
+ 4*m2 *n1 *r496 + 2*m2*n1 *r483 + 2*m2*n1*n2 *r483)/(n1 + 2*n1 *n2
4
+ n2 )
r479=0
r480=0
- 2*m1*n1*r496 - 2*m2*n2*r496
r481=--------------------------------
2 2
n1 + n2
r482=0
r484=0
r485=0
r486=0
2 3 2 2 2 2
r487=( - 4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
- 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 - 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 3
- 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 4
+ 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 + 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 2 2 2 3
- 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 - 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214 + 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 5 2 3 3
+ 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 - 2*m1 *n1 *n2*r496 - m1 *n1 *n2 *r496
2 5 6 4 2
+ m1 *n1*n2 *r496 + m1*m2*n1 *r496 - 3*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 6 2 5
- 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 + m1*m2*n2 *r496 + m2 *n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 2 5 2 5
- m2 *n1 *n2 *r496 - 2*m2 *n1*n2 *r496)/(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1*n2
6 4 2 2 4 6
- 2*m1*m2*n1 + 2*m1*m2*n1 *n2 + 2*m1*m2*n1 *n2 - 2*m1*m2*n2
2 5 2 5
- 2*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1*n2 )
r488=0
r489=0
r490=0
r493=0
r495=0
r498=0
r499=0
r4100=0
r4102=0
r4103=0
r4104=0
2 2 2 2 2
r4105=( - m1 *n1 *r496 - 3*m1 *n2 *r496 + 4*m1*m2*n1*n2*r496 + m1*n1 *n2*r483
3 2 2 2 2 3
+ m1*n2 *r483 - 3*m2 *n1 *r496 - m2 *n2 *r496 - m2*n1 *r483
2 2 3 3 2
- m2*n1*n2 *r483)/(2*m1*n1 *n2 + 2*m1*n2 - 2*m2*n1 - 2*m2*n1*n2 )
r4106=0
r483
r4107=------
2
r4108=0
r4109=0
r4110=r483
m1*n1*r496 + m2*n2*r496
r4111=-------------------------
m1*n2 - m2*n1
r4112=0
r4113=0
2 3 2 2 2 2
r4114=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 2
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3 2 5
- 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216 - 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 6
+ m1 *n1 *n2 *r496 - m1 *n1*n2 *r496 - m1*m2*n1 *r496
4 2 2 4 6
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - m1*m2*n2 *r496
2 5 2 3 3 2 5 3 3 2
- m2 *n1 *n2*r496 + m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(4*m1 *n1 *n2
3 4 2 4 2 2 3 2 5
- 4*m1 *n1*n2 - 8*m1 *m2*n1 *n2 + 12*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n2
2 5 2 3 2 2 4 3 4
+ 4*m1*m2 *n1 - 12*m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1*n2 + 4*m2 *n1 *n2
3 2 3
- 4*m2 *n1 *n2 )
r4115=0
r4117=2*r496
r4118=0
2 2
n1 *r496 + n2 *r496
r4119=---------------------
2*m1*n2 - 2*m2*n1
r4120=0
r4121= - r496
r4122=0
r4123=0
r4124=0
2 2
n1 *r496 + n2 *r496
r4125=---------------------
4*m1*n2 - 4*m2*n1
m3=0
n3=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
m1*n1*r496 + m2*n2*r496
r461=-------------------------
m1*n2 - m2*n1
2 3 2 2 2 2
r464=(4*a33 *m1 *n1*n2 *r214 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2*r214
2 2 3 2 2 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n2 *r214 + 2*a33 *m1 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 2 3
+ 2*a33 *m1 *n1*n2 *r216 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *r214
2 2 2 2 4
- 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 *r214 - 2*a33 *m1*m2*n1 *r216
2 4 2 3 2 2 2 3
+ 2*a33 *m1*m2*n2 *r216 + 4*a33 *m2 *n1 *n2*r214 - 2*a33 *m2 *n1 *n2*r216
2 2 3 2 5 2 3 3
- 2*a33 *m2 *n1*n2 *r216 + 2*m1 *n1 *n2*r496 + m1 *n1 *n2 *r496
2 5 6 4 2
- m1 *n1*n2 *r496 - m1*m2*n1 *r496 + 3*m1*m2*n1 *n2 *r496
2 4 6 2 5
+ 3*m1*m2*n1 *n2 *r496 - m1*m2*n2 *r496 - m2 *n1 *n2*r496
2 3 3 2 5 3 3 2 3 4
+ m2 *n1 *n2 *r496 + 2*m2 *n1*n2 *r496)/(4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1*n2
2 4 2 2 3 2 5 2 5
- 8*m1 *m2*n1 *n2 + 12*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n2 + 4*m1*m2 *n1
2 3 2 2 4 3 4 3 2 3
- 12*m1*m2 *n1 *n2 + 8*m1*m2 *n1*n2 + 4*m2 *n1 *n2 - 4*m2 *n1 *n2 )
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:
r216, r496, r214, r483, m1, 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.
{m1*n1 + m2*n2,
n1,
n2,
a33,
n1 + i*n2,
n1 - i*n2,
m2,
m1 + i*m2,
m1 - i*m2,
m1*n2 - m2*n1}
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,
n3,
m3}$
The system of equations related to the Hamiltonian HAM:
2
HAM=u1*n1 + u2*n2 + u3 *a33 + v1*m1 + v2*m2
has apart from the Hamiltonian and Casimirs the following 4 first integrals:
2 2 4 8 2 4 6 4 4 4 6
FI=u1 *v1 *(2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
4 2 8 3 9 3 5 5
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 9 2 2 10 2 2 8 2
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 3 9
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 9 4 8 2
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
4 6 4 4 4 6 4 2 8 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1
2 4 8 2 4 6 4 4 4 6 4 2 8
*v2 *(a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2
3 9 3 5 5 3 9
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2
2 2 10 2 2 8 2 2 2 6 4
+ a33*m1 *m2 *n1 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 2 2 2 8 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2
3 9 3 5 5 3 9
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6
+ a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2
4 2 8 2 2 4 8 2 4 6 4
- a33*m2 *n1 *n2 ) + u1 *v3 *(a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
4 4 6 4 2 8 3 9
- a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 5 5 3 9 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2 + a33*m1 *m2 *n1
2 2 8 2 2 2 6 4 2 2 4 6
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 3 9
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 9 4 8 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 + a33*m2 *n1 *n2
4 6 4 4 4 6 4 2 8
+ a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v1*v3*(
4 8 2 4 6 4 4 4 6
2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
4 2 8 3 9 3 5 5
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 9 2 2 10 2 2 8 2
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6 2 2 2 8
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 10 3 9 3 5 5
- 2*a33*m1 *m2 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 9 4 8 2 4 6 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
4 4 6 4 2 8 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v1 *v2*(
5 6 3 5 2 7 4 7 2
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 5 4 4 3 6 4 8
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1*n2
3 2 8 3 2 6 3 3 2 4 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 2 3 9
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1
2 3 7 2 2 3 5 4 2 3 3 6
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 4 8 4 6 3
- 12*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 5 7 2
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
5 3 6 2 4 9 2 4 7 4 4 5 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v1 *( - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2
4 3 8 3 10 3 6 5 3 2 9
+ m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2
2 2 11 2 2 9 2 2 2 7 4
- m1 *m2 *n1 + 3*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 2 2 3 8 2 2 10
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n1*n2
3 10 3 6 5 3 2 9 4 9 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 7 4 4 5 6 4 3 8 4 8 3
- m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*v2*(m1 *n1 *n2
4 6 5 4 4 7 4 2 9 3 9 2
+ m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
3 5 6 3 10 2 2 10
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1*n2 + m1 *m2 *n1 *n2
2 2 8 3 2 2 6 5 2 2 4 7
- 3*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 9 2 2 11 3 9 2 3 5 6
+ 3*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2
3 10 4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ 2*m1*m2 *n1*n2 + m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 2 9 3 5 6 3 5 2 7
- m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
4 7 2 4 5 4 4 3 6
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 2 8 3 2 6 3
+ 4*a33*m1 *m2*n1*n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
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+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2
2 3 9 2 3 7 2 2 3 5 4
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 4 8
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 6 3 4 4 5 4 2 7
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 2 5 3 6 2 4 9 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *( - m1 *n1 *n2
4 7 4 4 5 6 4 3 8 3 10
- m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2
3 6 5 3 2 9 2 2 11 2 2 9 2
- 4*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2 *n1 + 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 4 2 2 5 6 2 2 3 8
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 10 3 10 3 6 5
+ m1 *m2 *n1*n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2
3 2 9 4 9 2 4 7 4 4 5 6
- 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
4 3 8 2 5 6 3 5 2 7
+ m2 *n1 *n2 ) + u1*v2*v3 *( - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
4 7 2 4 5 4 4 3 6
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 2 8 3 2 6 3
+ 4*a33*m1 *m2*n1*n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 3 2 2 7 3 2 9
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2
2 3 9 2 3 7 2 2 3 5 4
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 4 8
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 6 3 4 4 5 4 2 7
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 2 5 3 6 2 4 9 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v3 *( - m1 *n1 *n2
4 7 4 4 5 6 4 3 8 3 10
- m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2
3 6 5 3 2 9 2 2 11 2 2 9 2
- 4*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2 *n1 + 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 4 2 2 5 6 2 2 3 8
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 10 3 10 3 6 5
+ m1 *m2 *n1*n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2
3 2 9 4 9 2 4 7 4 4 5 6
- 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
4 3 8 2 2 4 8 2 4 6 4
+ m2 *n1 *n2 ) + u2 *v1 *(a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
4 4 6 4 2 8 3 9
- a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 5 5 3 9 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2 + a33*m1 *m2 *n1
2 2 8 2 2 2 6 4 2 2 4 6
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 3 9
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 9 4 8 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 + a33*m2 *n1 *n2
4 6 4 4 4 6 4 2 8 2 2
+ a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 ) + u2 *v3 *(
4 8 2 4 6 4 4 4 6 4 2 8
a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2
3 9 3 5 5 3 9
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2
2 2 10 2 2 8 2 2 2 6 4
+ a33*m1 *m2 *n1 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 2 2 2 8 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2
3 9 3 5 5 3 9
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6 4 2 8
+ a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 )
3 5 6 3 5 2 7 4 7 2
+ u2*v1 *(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 5 4 4 3 6
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 2 8
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 3 3 2 4 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 2 3 9
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 3 7 2 2 3 5 4
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 8 4 6 3
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 5 7 2
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 3 6 2 4 8 3 4 6 5
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*v1 *( - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2
4 4 7 4 2 9 3 9 2 3 5 6
+ m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2
3 10 2 2 10 2 2 8 3
+ 2*m1 *m2*n1*n2 - m1 *m2 *n1 *n2 + 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 5 2 2 4 7 2 2 2 9
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 11 3 9 2 3 5 6 3 10
+ m1 *m2 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1*n2
4 8 3 4 6 5 4 4 7 4 2 9 2
- m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 ) + u2*v1*v3 *(
5 6 3 5 2 7 4 7 2
2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 5 4 4 3 6 4 8
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1*n2
3 2 8 3 2 6 3 3 2 4 5
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 2 3 9
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 3 7 2 2 3 5 4 2 3 3 6
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 4 8 4 6 3
+ 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 5 7 2
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 3 6 2 4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*v3 *( - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2
4 2 9 3 9 2 3 5 6 3 10
+ m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - 4*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1*n2
2 2 10 2 2 8 3 2 2 6 5
- m1 *m2 *n1 *n2 + 3*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 2 2 2 9 2 2 11 3 9 2
- 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 3 10 4 8 3 4 6 5
+ 4*m1*m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1*n2 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 4 7 4 2 9 2 2 4 8 2 4 6 4
+ m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 ) + u3 *v3 *(a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
4 4 6 4 2 8 3 9
- a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 5 5 3 9 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2 + a33*m1 *m2 *n1
2 2 8 2 2 2 6 4 2 2 4 6
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 3 9
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 9 4 8 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 + a33*m2 *n1 *n2
4 6 4 4 4 6 4 2 8 2
+ a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 ) + u3*v1 *v3*(
5 7 2 5 3 6 4 8
2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 4 4 5 4 2 7
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 9 3 2 7 2 3 2 5 4
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 2 8 2 3 8
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 9 4 7 2 4 5 4
- 2*a33*m1 *m2 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 4 8 5 6 3
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 2 7 5 6 3
- 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*v2*v3*( - 2*a33*m1 *n1 *n2
5 2 7 4 7 2 4 5 4
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 3 6 4 8 3 2 8
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1*n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 3 3 2 4 5 3 2 2 7
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 2 3 9 2 3 7 2
+ 2*a33*m1 *m2 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 8 4 6 3 4 4 5
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 2 7 5 7 2 5 3 6 2
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u3*v2
5 7 2 5 3 6 4 8
*v3*(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 6 3 4 4 5 4 2 7
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 9 3 2 7 2 3 2 5 4
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 2 8 2 3 8
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 3 9 4 7 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 4 4 3 6 4 8
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1*n2
5 6 3 5 2 7 4 8 3
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*v3*(m1 *n1 *n2
4 6 5 4 4 7 4 2 9 3 9 2
+ m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
3 5 6 3 10 2 2 10
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1*n2 + m1 *m2 *n1 *n2
2 2 8 3 2 2 6 5 2 2 4 7
- 3*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 9 2 2 11 3 9 2 3 5 6
+ 3*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 - 4*m1*m2 *n1 *n2
3 10 4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ 2*m1*m2 *n1*n2 + m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 2 9 3 5 7 2 5 3 6
- m2 *n1 *n2 ) + u3*v3 *(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
4 8 4 6 3 4 4 5
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 2 7 3 2 9 3 2 7 2
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 4 3 2 3 6 3 2 8
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 3 9 4 7 2
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 4 4 3 6 4 8
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1*n2
5 6 3 5 2 7 3 5 8 2 5 6 4
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1 *(m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2
5 4 6 5 2 8 4 9 4 7 3
- m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + 6*m1 *m2*n1 *n2
4 3 7 4 9 3 2 10 3 2 8 2
- 6*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1*n2 + m1 *m2 *n1 - 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 4 3 2 4 6 3 2 2 8
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 10 2 3 9 2 3 7 3
+ m1 *m2 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 2 3 9 4 8 2
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2
4 6 4 4 4 6 4 2 8 5 7 3
- 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2
5 3 7 2 5 7 3 5 3 7
- 2*m2 *n1 *n2 ) + v1 *v2*(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 2 8 3 2 9 3 2 7 3
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 7 3 2 9 2 3 10
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2 - m1 *m2 *n1
2 3 8 2 2 3 6 4 2 3 4 6
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 2 3 10 4 9 4 7 3
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 6*m1*m2 *n1 *n2
4 3 7 4 9 5 8 2 5 6 4
- 6*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1*n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
5 4 6 5 2 8 2 2 6 6 2
+ m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 ) + v1 *v3 *( - a33*m1 *n1 *n2
6 2 6 5 7 5 5 3
+ a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 3 5 5 7 4 2 8
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - a33*m1 *m2 *n1
4 2 6 2 4 2 2 6 4 2 8
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2
2 4 8 2 4 6 2 2 4 2 6
- a33*m1 *m2 *n1 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 8 5 7 5 5 3
+ a33*m1 *m2 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 3 5 5 7 6 6 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2
6 2 6 2 5 8 2 5 6 4 5 4 6
+ a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v2 *(m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2
5 2 8 4 9 4 7 3 4 3 7
+ m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + 6*m1 *m2*n1 *n2 - 6*m1 *m2*n1 *n2
4 9 3 2 10 3 2 8 2 3 2 6 4
+ 2*m1 *m2*n1*n2 + m1 *m2 *n1 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 6 3 2 2 8 3 2 10 2 3 9
+ 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 3 2 3 3 7 2 3 9
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 2 8 5 7 3 5 3 7 2 5 8 2
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *(m1 *n1 *n2
5 6 4 5 4 6 5 2 8 4 9
- m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
4 7 3 4 3 7 4 9 3 2 10
+ 6*m1 *m2*n1 *n2 - 6*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1*n2 + m1 *m2 *n1
3 2 8 2 3 2 6 4 3 2 4 6
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 8 3 2 10 2 3 9
- 9*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 3 2 3 3 7 2 3 9
- 12*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2
4 2 8 5 7 3 5 3 7 3 5 7 3
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 ) + v2 *(2*m1 *n1 *n2
5 3 7 4 8 2 4 6 4 4 4 6
- 2*m1 *n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 2 8 3 2 9 3 2 7 3
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 7 3 2 9 2 3 10
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2 - m1 *m2 *n1
2 3 8 2 2 3 6 4 2 3 4 6
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 2 3 10 4 9 4 7 3
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 6*m1*m2 *n1 *n2
4 3 7 4 9 5 8 2 5 6 4
- 6*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1*n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
5 4 6 5 2 8 2 2 6 6 2
+ m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 ) + v2 *v3 *( - a33*m1 *n1 *n2
6 2 6 5 7 5 5 3
+ a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 3 5 5 7 4 2 8
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - a33*m1 *m2 *n1
4 2 6 2 4 2 2 6 4 2 8
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2
2 4 8 2 4 6 2 2 4 2 6
- a33*m1 *m2 *n1 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 8 5 7 5 5 3
+ a33*m1 *m2 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 3 5 5 7 6 6 2
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2
6 2 6 2 5 7 3 5 3 7
+ a33*m2 *n1 *n2 ) + v2*v3 *(2*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
4 2 8 3 2 9 3 2 7 3
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 7 3 2 9 2 3 10
+ 12*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*m1 *m2 *n1*n2 - m1 *m2 *n1
2 3 8 2 2 3 6 4 2 3 4 6
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 8 2 3 10 4 9 4 7 3
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2 + 6*m1*m2 *n1 *n2
4 3 7 4 9 5 8 2 5 6 4
- 6*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1*n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
5 4 6 5 2 8 4 6 6 2 6 2 6
+ m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 ) + v3 *( - a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
5 7 5 5 3 5 3 5
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 7 4 2 8 4 2 6 2
+ 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - a33*m1 *m2 *n1 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 6 4 2 8 2 4 8
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2 - a33*m1 *m2 *n1
2 4 6 2 2 4 2 6 2 4 8
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2
5 7 5 5 3 5 3 5
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 6 6 2 6 2 6
- 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 )
= a product of the elements of: { - m1*n2 + m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
n1 - n2,
n1 + n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
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
+ u3*v1 *v3*( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2)
+ u3*v1*v2*v3*(2*a33*m1*n2 - 2*a33*m2*n1)
2 2 3
+ u3*v2 *v3*( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2) + u3*v2*v3*( - n1 *n2 - n2 )
3
+ u3*v3 *( - 2*a33*m1*n1 - 2*a33*m2*n2)
3 2 2
+ 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 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 2 2 4 2 2
+ v2*v3 *( - 2*m1*n1*n2 + m2*n1 - m2*n2 ) + v3 *(a33*m1 + a33*m2 )}
{HAM,FI} = {4,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
n1 - n2,
n1 + n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
2 2 2 2 2 2 2 2
u1*u3*v2*(a33 *n1 + a33 *n2 ) + u2*u3*v1*(a33 *n1 + a33 *n2 )
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*n1*n2 + a33*m2*n1
+ v1*v3*------------------------------
2
2 3 3
- a33*m1*n1 - a33*m2*n1*n2 n1 *n2 + n1*n2
+ v2*v3*------------------------------ + v3*-----------------}
2 4
3 2 4 7 2 2 4 5 4 2 4 3 6
FI=u1 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 7 2 2 2 9 2 2 2 7 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 5 4 2 2 2 3 6 2 2 2 8
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 4 7 2 2 4 5 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 2 2 4 6 3 2 4 4 5
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2*(a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 2 7 2 3 7 2 2 3 5 4
+ a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 2 2 2 8
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 6 3 2 2 2 4 5
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 7 2 2 2 9 2 3 7 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7 2 2
+ a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u3 *(
3 4 6 2 3 4 4 4 3 4 2 6
a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 7 3 2 2 8 3 2 2 6 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 4 3 2 2 2 6 3 2 2 8
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 7 3 4 6 2 3 4 4 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 2 2 5 6 2 2 5 4 4
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v1*(a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 6 2 4 7 2 4 5 3
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 2 3 2 8 2 3 2 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 4 2 3 2 2 6 2 3 2 8
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 5 3 2 2 3 3 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 4 6 2 2 4 4 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 2 6 2 5 5 3 2 5 3 5 2
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1
2 5 5 3 2 5 3 5 2 4 6 2
*v2*( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 2 3 2 7
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 3 2 3 2 3 5 2 2 3 8
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 2 3 8 2 4 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 5 2 4 7 2 5 6 2
- 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 4 4 2 5 2 6 2 2 4 7 2
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2 *(a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 4 2 4 3 6 2 3 8
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 9 2 2 2 7 2 2 2 2 5 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 6 2 2 2 8 2 3 8
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 2 2 4 5 4 2 4 3 6
+ a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*v1*(
2 5 5 3 2 5 3 5 2 4 6 2
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 2 3 2 7
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 3 2 3 2 3 5 2 2 3 8
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 2 3 8 2 4 7
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 5 2 4 7 2 5 6 2
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 4 4 2 5 2 6 4 7 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*( - 2*a33*m1 *n1 *n2
4 5 5 4 3 7 3 8 2
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 6 4 3 4 6 3 2 8
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 2 2 7 3 2 2 5 5
- 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 2 9 3 8 2
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 6 4 3 4 6 3 2 8
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 7 3 4 5 5 4 3 7 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3 *v2*
3 5 4 3 3 5 2 5 3 4 5 2
( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 4 3 4 6 3 3 2 6
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 4 3 3 3 2 2 5 3 3 2 7
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2
3 2 3 7 3 2 3 5 2 3 2 3 3 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 4 6 3 4 4 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 5 3 5 5 2 3 5 3 4 2
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3
2 4 7 2 2 4 5 4 2 4 3 6
*( - a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 7 2 2 2 9 2 2 2 7 2
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 5 4 2 2 2 3 6 2 2 2 8
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 4 7 2 2 4 5 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 2 5 6 2 2 5 4 4
- a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v3*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 6 2 4 7 2 4 5 3
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 5 2 4 7 2 3 2 8
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 3 2 6 2 2 3 2 4 4
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 6 2 3 2 8 2 2 3 7
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 3 2 2 3 3 5 2 2 3 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 6 2 2 4 4 4 2 4 2 6
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 )
2 2 5 4 3 2 5 2 5
+ u1*v1 *( - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 5 2 2 4 2 3 4
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 6 2 3 3 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 3 2 3 3 2 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 2 2 4 7
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 4 5 2 2 2 4 3 4
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 2 5 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 4 3 2 5 2 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 5 2 2 6 3 4
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*v2*(
2 6 4 3 2 6 2 5 2 5 5 2
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 4 2 5 6 2 4 2 6
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 3 2 4 2 2 5 2 4 2 7
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 7 2 3 3 5 2 2 3 3 3 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 2 4 6 2 2 4 4 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 2 5 2 5 5 2 2 5 3 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 )
5 5 4 5 3 6 4 6 3
+ u1*v1*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 4 2 7
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 7 2 3 2 5 4
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 2 8
+ 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 3
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 2 3 2 7
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 7 2 4 5 4
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 6 5 6 3 5 4 5
- 12*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 ) +
2 2 5 4 3 2 5 2 5
u1*v2 *( - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 5 2 2 4 2 3 4
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 6 2 3 3 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 3 2 3 3 2 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 2 2 4 7 2 2 4 5 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 4 2 2 4 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 5 6 2 5 4 3
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 5 2 6 5 2 2 6 3 4
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 )
2 2 6 5 2 2 6 3 4 2 5 6
+ u1*v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 5 2 4 2 7
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1
2 4 2 5 2 2 4 2 3 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 6 2 2 4 7 2 2 4 5 2
- a33 *m1 *m2 *n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 4 2 2 4 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 5 6 2 5 2 5 2 6 5 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 4 4 9 2 4 7 4
- a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*( - m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2
4 5 6 3 10 3 8 3 3 6 5
- m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
3 4 7 2 2 11 2 2 9 2 2 2 7 4
- 2*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2 *n1 + 2*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 6 2 2 3 8 3 10
+ 2*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2
3 8 3 3 6 5 3 4 7 4 9 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 7 4 4 5 6 3 2 4 6 3
- 2*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 ) + u2 *(a33 *m1 *n1 *n2
2 4 4 5 2 4 2 7 2 3 7 2
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 2 8 2 2 2 6 3 2 2 2 4 5
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 7 2 2 2 9 2 3 7 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7 2 2
+ a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *u3 *(
3 4 6 2 3 4 4 4 3 4 2 6
a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 7 3 2 2 8 3 2 2 6 2
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 4 3 2 2 2 6 3 2 2 8
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 7 3 4 6 2 3 4 4 4
- 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 2 2 5 6 2 2 5 4 4
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v1*(a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 6 2 4 7 2 4 5 3
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 2 3 2 8 2 3 2 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 4 2 3 2 2 6 2 3 2 8
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 5 3 2 2 3 3 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 4 6 2 2 4 4 4
- 8*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 2 6 2 5 5 3 2 5 3 5 2
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *
4 8 2 4 6 4 4 4 6 4 2 8
(a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2
3 9 3 5 5 3 9
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1*n2
2 2 10 2 2 8 2 2 2 6 4
+ a33*m1 *m2 *n1 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 2 2 2 8 2 2 10
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - a33*m1 *m2 *n2
3 9 3 5 5 3 9
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2
4 8 2 4 6 4 4 4 6 4 2 8
+ a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 ) +
2 3 5 4 3 3 5 2 5 3 4 5 2
u2*u3 *v1*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 4 3 4 6
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 3 2 6 3 3 2 4 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 5 3 3 2 7
- 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
3 2 3 7 3 2 3 5 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 3 4 3 2 3 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 6 3 4 4 3
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 5 3 5 5 2 3 5 3 4
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 3 2 4 4 5
) + u2*u3 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 2 7 2 3 7 2 2 3 5 4
- a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 2 2 2 8
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 6 3 2 2 2 4 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 7 2 2 2 9 2 3 7 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7
- a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3*v3*(
2 5 5 3 2 5 3 5 2 4 6 2
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 6 2 3 2 7 2 3 2 5 3
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 5 2 3 2 7 2 2 3 8
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1
2 2 3 6 2 2 2 3 2 6 2 2 3 8
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2
2 4 7 2 4 5 3 2 4 3 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 2 5 6 2 2 5 2 6 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v1 *(
2 6 4 3 2 6 2 5 2 5 5 2
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 4 2 5 6 2 4 2 6
- 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 3 2 4 2 2 5 2 4 2 7
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 7 2 3 3 5 2 2 3 3 3 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 2 4 6 2 2 4 4 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 2 5 2 5 5 2 2 5 3 4
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 )
5 6 3 5 2 7 4 7 2
+ u2*v1*(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 5 4 4 3 6
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 2 8
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 3 3 2 4 5
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 2 3 9
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1
2 3 7 2 2 3 5 4
+ 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8
- 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 8 4 6 3
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 5 7 2
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 3 6 2 2 6 4 3
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
2 6 2 5 2 5 5 2 2 5 6
- a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 4 2 6 2 4 2 4 3 2 4 2 2 5
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 7 2 2 4 6 2 2 4 4 3
- a33 *m1 *m2 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 2 5 2 2 4 7 2 5 5 2
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 2 6 4 3 2 6 2 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*(
4 8 3 4 6 5 4 4 7 3 9 2
- m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 + 2*m1 *m2*n1 *n2
3 7 4 3 5 6 3 3 8
+ 2*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
2 2 10 2 2 8 3 2 2 6 5
- m1 *m2 *n1 *n2 + 2*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 2 2 2 9 3 9 2
+ 2*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n1 *n2 - 2*m1*m2 *n1 *n2
3 7 4 3 5 6 3 3 8 4 8 3
- 2*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2
4 6 5 4 4 7 3 3 5 5 2
- 2*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 ) + u3 *v3*(2*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 3 4 3 4 6 3 4 4 3
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 2 5 3 3 2 7 3 3 2 5 2
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 3 4 3 3 2 6 3 2 3 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 4 3 3 2 3 2 5 3 2 3 7
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
3 4 5 2 3 4 3 4 3 4 6
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 5 4 3 3 5 2 5 2 2 5 6 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v1*(a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 6 2 4 7 2 4 5 3
- a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 5 2 4 7 2 3 2 8
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1
2 3 2 6 2 2 3 2 2 6 2 3 2 8
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 7 2 2 3 5 3 2 2 3 3 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 4 6 2 2 4 2 6
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 5 3 2 5 3 5 2 2 5 5 3
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v2*(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 5 2 4 6 2 2 4 2 6
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 7 2 3 2 5 3 2 3 2 3 5
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 2 2 3 8 2 2 3 6 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 2 3 8 2 4 7
- 8*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 3 2 4 3 5 2 4 7
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 5 6 2 2 5 2 6 2 2 3 6 4 2
- a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
3 6 2 4 3 5 5 3 5 5
- a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 6 3 4 2 4 2 3 4 2 2 4
- a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 3 2 4 6 3 2 4 4 2
- a33 *m1 *m2 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 2 4 3 2 4 6 3 5 5
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 6 4 2 3 6 2 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*v3*
2 6 5 2 2 6 3 4 2 5 6
(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 5 2 4 2 7 2 4 2 5 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 3 4 2 4 2 6 2 2 4 7
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 4 5 2 2 2 4 3 4 2 2 4 6
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 5 6 2 5 2 5 2 6 5 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 4 2 5 5 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*v3*(2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 4 2 4 2 6 2 4 2 4 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 2 5 2 3 3 7 2 3 3 5 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 4 2 3 3 6 2 2 4 6
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 4 3 2 2 4 2 5 2 2 4 7
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 5 5 2 2 5 3 4 2 5 6
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 6 4 3 2 6 2 5 5 7 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v3*(2*a33*m1 *n1 *n2
5 3 6 4 8 4 6 3
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 4 5 4 2 7 3 2 9
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1
3 2 7 2 3 2 3 6 3 2 8
- 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1*n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 4 7 2 4 3 6
+ 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 6 3 5 4 5 6 5 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v2*(2*a33*m1 *n1 *n2
6 3 5 5 6 2 5 2 6
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 2 7 4 2 5 3 4 2 3 5
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 7 2 4 7 2 4 5 3
+ 2*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 5 2 4 7 5 6 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 2 6 6 5 3 6 3 5 2
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *
2 7 4 2 2 7 2 4 2 6 5
( - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 6 5 2 5 2 6 2 5 2 4 2
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 2 4 2 5 2 6 2 3 4 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1
2 3 4 4 2 2 3 4 2 4 2 3 4 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 2 5 5 2 2 5 5 2 6 4 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 6 2 4 5 8 2 5 4 6 4 9
- a33 *m1*m2 *n1 *n2 ) + v1*(m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2
4 7 3 4 5 5 4 3 7 3 2 10
+ 4*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2 *n1
3 2 8 2 3 2 4 6 3 2 2 8
- 8*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n1 *n2
2 3 9 2 3 7 3 2 3 5 5
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 4 8 2 4 4 6 5 7 3
+ 4*m1 *m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2 + 2*m2 *n1 *n2
5 5 5 2 6 6 2 6 2 6
+ 2*m2 *n1 *n2 ) + v2 *( - a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
5 7 5 5 3 5 3 5
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 7 4 2 8 4 2 6 2
+ 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - a33*m1 *m2 *n1 + 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 2 6 4 2 8 2 4 8
- 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2 - a33*m1 *m2 *n1
2 4 6 2 2 4 2 6 2 4 8
+ 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2
5 7 5 5 3 5 3 5
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 7 6 6 2 6 2 6 2
- 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 ) + v2*v3 *(
2 6 4 2 2 6 2 4 2 5 2 5
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 2 5 2 4 3 6 2 4 3 4 2
- 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 3 2 4 2 4 3 6 2 2 5 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1
2 2 5 4 2 2 2 5 2 4 2 2 5 6
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 6 5 2 6 5 2 7 4 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2
2 7 2 4 5 7 3 5 5 5
- a33 *m2 *n1 *n2 ) + v2*(2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2
4 8 2 4 4 6 3 2 9
- 5*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 3 3 2 5 5 3 2 3 7
- 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 2 3 8 2 2 3 4 6 2 3 2 8
- m1 *m2 *n1 + 8*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n1 *n2
4 9 4 7 3 4 5 5
- 2*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2 + 4*m1*m2 *n1 *n2
4 3 7 5 8 2 5 4 6 2
- 2*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 ) + v3 *(
6 6 2 6 4 4 6 2 6
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
5 7 5 5 3 5 3 5
+ 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
5 7 4 2 8 4 2 6 2
+ 2*a33*m1 *m2*n1*n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
4 2 4 4 4 2 2 6 4 2 8
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1 *m2 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
- 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 3 7 2 4 8 2 4 6 2
- 4*a33*m1 *m2 *n1*n2 - a33*m1 *m2 *n1 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 5 7
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
5 5 3 6 6 2 6 4 4
- 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 )
= a product of the elements of: { - m1*n2 + m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
3 2 3 2 2 2 2 2 2 3
u1 *( - a33 *n1 - a33 *n1*n2 ) + u1 *u2*( - a33 *n1 *n2 - a33 *n2 )
2 2 3 2 3 2
+ u1 *u3 *( - a33 *n1 - a33 *n2 )
2 2 2 2 2 2
+ u1 *v1*( - a33 *m1*n1 - 3*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u1 *v2*(2*a33 *m1*n1*n2 - 3*a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 2 3 2 2
+ u1*u2 *( - a33 *n1 - a33 *n1*n2 )
2 2 2 2 2
+ u1*u2*v1*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + 3*a33 *m2*n1 + a33 *m2*n2 )
3 3
+ u1*u2*(2*a33*n1 *n2 + 2*a33*n1*n2 )
2 3 3 2 2 3 2 2
+ u1*u3 *v2*(2*a33 *m1*n2 - 2*a33 *m2*n1) + u1*u3 *(a33 *n1 + a33 *n1*n2 )
2 2 2 2
+ u1*u3*v3*( - 2*a33 *m1*n1 - 2*a33 *m1*n2 )
2 2 2 2
+ u1*v1 *(2*a33 *m1*m2*n2 - 2*a33 *m2 *n1)
2 2 2
+ u1*v1*v2*(2*a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1)
2 2
+ u1*v1*(4*a33*m1*n1*n2 - 4*a33*m2*n1 *n2)
2 2 2 2
+ u1*v2 *(2*a33 *m1*m2*n2 - 2*a33 *m2 *n1)
2 2 2 2 2 5 3 2
+ u1*v3 *(a33 *m1 *n1 + a33 *m2 *n1) + u1*(n1 + n1 *n2 )
3 2 2 2 3 2 2 3 2 3 2
+ u2 *( - a33 *n1 *n2 - a33 *n2 ) + u2 *u3 *( - a33 *n1 - a33 *n2 )
2 2 2 2 2 2
+ u2 *v1*( - a33 *m1*n1 - 3*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1*n2)
2 4 4 2 3 3
+ u2 *( - a33*n1 + a33*n2 ) + u2*u3 *v1*( - 2*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1)
2 2 2 2 3
+ u2*u3 *(a33 *n1 *n2 + a33 *n2 )
2 2 2 2 2
+ u2*u3*v3*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 2 2 2
+ u2*v1 *( - 2*a33 *m1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1)
2 3 3 2
+ u2*v1*( - 2*a33*m1*n1 *n2 + 2*a33*m1*n2 + 2*a33*m2*n1 - 2*a33*m2*n1*n2 )
2 2 2 2 2 4 2 3
+ u2*v3 *(a33 *m1 *n2 + a33 *m2 *n2) + u2*(n1 *n2 + n1 *n2 )
3 3 3
+ u3 *v3*( - 2*a33 *m1*n1 - 2*a33 *m2*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u3 *v1*( - a33 *m1*n1 + a33 *m1*n2 - 2*a33 *m2*n1*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u3 *v2*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 2 3 2 3 2
+ u3 *v3 *(a33 *m1 + a33 *m2 )
2 2 2 2
+ u3*v1*v3*( - 2*a33 *m1 *n1 - 2*a33 *m2 *n1)
2 2 2
+ u3*v2*v3*( - 2*a33 *m1*m2*n1 - 2*a33 *m2 *n2)
3 2 2
+ u3*v3*( - 2*a33*m1*n1 + 2*a33*m1*n1*n2 - 4*a33*m2*n1 *n2)
2 2
+ v1*v2*( - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m2 *n1*n2)
2 2 3 2 2
+ v1*v3 *(a33 *m1 + a33 *m1*m2 )
4 2 2 3
+ v1*( - m1*n1 + m1*n1 *n2 - 2*m2*n1 *n2)
2 2 2 2 2 2 2 2 2
+ v2 *(a33*m1 *n1 - a33*m1 *n2 + a33*m2 *n1 - a33*m2 *n2 )
2 2 2 2 3
+ v2*v3 *(a33 *m1 *m2 + a33 *m2 )
3 4 2 2
+ v2*( - 2*m1*n1 *n2 + m2*n1 - m2*n1 *n2 )
2 2 2 2 2 2 2
+ v3 *(2*a33*m1 *n1 - a33*m1 *n2 + 2*a33*m1*m2*n1*n2 + a33*m2 *n1 )}
{HAM,FI} = {4,
- m1*n2 + m2*n1,
m1*n2 - m2*n1,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
a33,
a33,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
2 2
- a33*m2*n1 - a33*m2*n2
u1*u3*----------------------------
2
2
+ u2*u3*( - a33*m1*n2 + a33*m2*n1*n2)
2
+ u3*v2*(a33*m1*m2*n2 - a33*m2 *n1)
3 3 2 2 2
2*m1*n2 + m2*n1 - m2*n1*n2 m1*m2*n1 + m1*m2*n2
+ u3*------------------------------- + v3*-----------------------}
4 4
4 3 3 10 3 3 8 3 3 3 4 7
FI=u1 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 2 9 3 2 11 3 2 7 4
- a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 6 3 2 3 8 3 2 10
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 2 10 3 2 8 3 3 2 6 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 4 7 3 2 11 3 3 9 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
3 3 7 4 3 3 3 8 3 3 10 3
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *v2*
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 4 6
( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 2 8 3 3 9 3 3 5 5
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 9 3 2 2 10 3 2 2 8 2
+ 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 6 4 3 2 2 4 6
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 2 8 3 2 2 10 3 3 9
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 5 5 3 3 9 3 4 8 2
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 6 4 3 4 4 6 3 4 2 8 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *(
2 3 9 3 2 3 7 5 2 3 5 7
a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 3 9 2 2 12 2 2 10 2
+ a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 8 4 2 2 6 6 2 2 4 8
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 10 2 2 11 2 2 9 3
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 7 5 2 2 5 7 2 2 3 9
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 11 2 3 10 2 2 3 8 4
+ a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 6 6 2 3 4 8 2 2 3 3 10
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 8 3 3 3 4 7 3 3 2 9
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 2 11 3 2 7 4 3 2 5 6
- 2*a33 *m1 *m2*n1 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 3 8 3 2 10 3 2 10
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 8 3 3 2 6 5 3 2 4 7
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 11 3 3 9 2 3 3 7 4
- 2*a33 *m1*m2 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 3 3 10 2
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *u2*v1*(
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 4 6
8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 2 8 3 3 9 3 3 5 5
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 9 3 2 2 10 3 2 2 8 2
- 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 6 4 3 2 2 4 6
- 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 2 8 3 2 2 10 3 3 9
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 5 5 3 3 9 3 4 8 2
- 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 6 4 3 4 4 6 3 4 2 8 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2*
2 3 8 4 2 3 6 6 2 3 4 8
(a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 2 10 2 2 11 2 2 9 3
+ a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 7 5 2 2 5 7 2 2 3 9
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 11 2 2 10 2 2 2 8 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 6 6 2 2 4 8 2 2 2 10
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 12 2 3 9 3 2 3 7 5
+ a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 5 7 2 3 3 9 2 2 3 3 10
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 8 3 3 3 6 5 3 3 4 7
+ 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
3 3 2 9 3 2 11 3 2 9 2
- a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 7 4 3 2 5 6 3 2 10
+ 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 2 10 3 2 6 5 3 2 4 7
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 2 9 3 2 11 3 3 9 2
+ 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
3 3 7 4 3 3 5 6 3 3 3 8
- a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m2 *n1 *n2
3 3 10 2 3 4 9 3 4 7 3
+ 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *u3*v3*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 5 5 3 4 3 7 3 3 10
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1
3 3 8 2 3 3 6 4 3 3 4 6
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 2 8 3 2 2 9
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 5 5 3 2 2 9
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 8 2 3 3 6 4 3 3 4 6
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 2 8 3 3 10 3 4 7 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 5 5 3 4 3 7 3 4 9 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *v1*(
2 4 10 2 4 8 3 2 4 6 5
4*a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 4 4 7 2 4 2 9 2 3 11
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1
2 3 9 2 2 3 7 4 2 3 5 6
+ 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 23*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 10 2 2 2 10
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 3 2 2 2 6 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 33*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 4 7 2 2 2 2 9 2 2 2 11
+ 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 9 2 2 3 7 4
- 15*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 6 2 3 3 8 2 3 10
+ 17*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 8 3 2 4 6 5 2 4 4 7
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 2 9 2 2 4 9 2 2 4 7 4
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 6 2 4 3 8 2 3 10
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 8 3 2 3 6 5 2 3 4 7
+ 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 17*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 2 2 11 2 2 2 9 2
- 15*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n1 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 7 4 2 2 2 5 6
+ 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 33*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 8 2 2 2 10
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 10 2 3 6 5 2 3 4 7
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 23*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 9 2 3 11 2 4 9 2
+ 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 7 4 2 4 5 6 2 4 3 8
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 10 2 2 3 5 8
+ 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *v3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 6 3 3 5 4 5 3 5 2 7
- 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 9 3 4 7 2 3 4 5 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 6 3 4 8 3 3 2 8
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 3 3 3 2 4 5
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 7 3 3 2 9 3 2 3 9
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 3 7 2 3 2 3 5 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 3 6 3 2 3 8
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 8 3 4 6 3 3 4 4 5
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 7 3 4 9 3 5 7 2
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 5 4 3 5 3 6 3 5 8 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *(
3 12 3 10 3 3 6 7
- a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
3 4 9 2 11 2 2 9 4
+ a33*m1 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 5 8 2 3 10 2 10 3
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 8 5 2 4 9 2 2 11
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 9 4 3 7 6 3 3 10
- a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
3 12 2 2 3 9 3 2 3 7 5
+ a33*m2 *n1*n2 ) + u1*u2 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 5 7 2 3 3 9 2 2 12
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1
2 2 10 2 2 2 8 4 2 2 6 6
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 4 8 2 2 2 10 2 2 11
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 9 3 2 2 7 5 2 2 5 7
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 3 9 2 2 11 2 3 10 2
+ 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 3 8 4 2 3 6 6 2 3 4 8
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*u3
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 4 6
*v3*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 2 8 3 3 9 3 3 5 5
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 9 3 2 2 10 3 2 2 8 2
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 6 4 3 2 2 4 6
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 2 8 3 2 2 10 3 3 9
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 5 5 3 3 9 3 4 8 2
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 6 4 3 4 4 6 3 4 2 8
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2
2 4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 6
*v1*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 3 8 2 3 10 2 3 8 3
+ 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 5 2 3 4 7
- 17*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 2 2 11 2 2 2 9 2
+ 15*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2 *n1 + 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 7 4 2 2 2 5 6
- 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 33*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 8 2 2 2 10
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 10 2 3 6 5 2 3 4 7
- 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 23*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 2 9 2 3 11 2 4 9 2
- 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 7 4 2 4 5 6 2 4 3 8
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 10 3 11 2
- 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u1*u2*( - 2*a33*m1 *n1 *n2
3 9 4 3 7 6 3 5 8
- 6*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
2 10 3 2 8 5 2 6 7
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 18*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 9 2 9 4 2 7 6
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 18*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 5 8 2 3 10 3 8 5
- 18*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
3 6 7 3 4 9 3 2 11 2
- 6*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3 *v2
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 2 8
*( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 9 3 3 7 3 3 3 5 5
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 3 7 3 3 9 3 2 2 10
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 2 8 2 3 2 2 6 4
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 6 3 2 2 2 8 3 2 2 10
- 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 9 3 3 7 3 3 3 5 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 3 7 3 3 9 3 4 8 2
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 4 6 3 4 2 8 2 2 3 11
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 9 3 2 3 7 5 2 3 5 7
- 5*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 3 3 9 2 2 12 2 2 10 2
+ a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 8 4 2 2 6 6
- 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 10 2 2 11 2 2 7 5
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 5 7 2 2 3 9 2 2 11
- 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1*n2
2 3 10 2 2 3 8 4 2 3 6 6
+ a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 4 8 2 3 2 10
- 5*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v2*v3*(
3 5 7 2 3 5 3 6 3 4 8
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 6 3 3 4 4 5
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 2 7 3 3 2 9 3 3 2 7 2
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 5 4 3 3 2 3 6
- 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 8 3 2 3 8
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 3 2 3 4 5
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 2 7 3 2 3 9 3 4 7 2
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 5 4 3 4 3 6 3 4 8
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 5 6 3 3 5 2 7 2 4 8 3
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v3*(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 6 5 2 4 4 7 2 4 2 9
+ 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 11 2 3 9 2 2 3 7 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 6 2 3 3 8 2 3 10
+ 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 2 10 2 2 2 8 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 6 5 2 2 2 4 7
+ 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 9 2 2 2 11 2 3 9 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 7 4 2 3 5 6 2 3 3 8
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 )
2 3 6 4 4 3 6 2 6
+ u1*v1 *v2*(16*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 5 3 3 5 3 5
- 64*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 7 3 4 2 6 2
- 32*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 4 3 4 2 2 6
- 224*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 8 3 3 3 7
- 16*a33 *m1 *m2 *n2 - 64*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 3 3 3 3 3 5
+ 256*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 256*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 3 2 4 8
+ 64*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 4 6 2 3 2 4 4 4
- 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 224*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 2 6 3 5 7
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 3 5 3 5
- 96*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 64*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 2 3 6 4 4 2
+ 16*a33 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1 *(
2 5 7 3 2 5 3 7 2 4 8 2
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 6 4 2 4 4 6 2 4 2 8
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 3 2 7 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 5 2 3 2 3 7
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 9 2 2 3 10 2 2 3 6 4
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 4 6 2 2 3 2 8 2 2 3 10
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n2
2 4 9 2 4 7 3 2 4 5 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 5 8 2
+ 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 6 4 2 5 4 6 2 5 2 8
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1
2 5 8 2 2 5 6 4 2 5 4 6
*v2*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 8 2 4 9 2 4 7 3
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 5 5 2 4 3 7 2 4 9
- 26*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 10 2 3 2 8 2
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 6 4 2 3 2 4 6
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 10 2 2 3 9
+ 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 3 2 2 3 5 5
+ 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 7 2 2 3 9
- 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 8 2 2 4 6 4
- 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 4 6 2 4 2 8 2 5 7 3
+ 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 3 7 4 11 4 9 3
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1*( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2
4 7 5 4 5 7 4 3 9
- 4*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
3 12 3 10 2 3 8 4
+ 2*a33*m1 *m2*n1 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 6 6 3 4 8 3 2 10
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 11 2 2 9 3 2 2 3 9
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 11 3 10 2 3 8 4
- 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 3 4 8 3 2 10
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 12 4 9 3 4 7 5
- 2*a33*m1*m2 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2
4 5 7 4 3 9 4 11 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1*n2 ) + u1*v2 *(
3 6 4 4 3 6 2 6 3 5 5 3
8*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7
+ 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 6 2 3 4 2 4 4
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 6 3 4 2 8 3 3 3 7
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 3 3 3 3 3 5
+ 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 3 2 4 8 3 2 4 6 2
+ 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 - 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 4 3 2 4 2 6
+ 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 7 3 5 5 3 3 5 3 5
+ 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 2 3 6 4 4 2
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *(
2 5 7 3 2 5 3 7 2 4 8 2
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 6 4 2 4 4 6 2 4 2 8
- 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 3 2 7 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 5 2 3 2 3 7
- 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 9 2 2 3 10 2 2 3 6 4
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 4 6 2 2 3 2 8 2 2 3 10
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n2
2 4 9 2 4 7 3 2 4 5 5
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 5 8 2
+ 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 6 4 2 5 4 6 2 5 2 8
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2
2 3 6 6 2 3 6 4 4 3 6 2 6
*v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 7 3 5 5 3
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7 3 4 2 8
+ 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 24*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 4 2 6 2 3 4 2 4 4
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 6 3 4 2 8
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 3 7 3 3 3 5 3
- 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 3 5 3 3 3 7
- 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 2 4 8 3 2 4 6 2
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 4 3 2 4 2 6
+ 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 8 3 5 7 3 5 5 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7 3 6 6 2
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 4 4 3 6 2 6 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v3 *(
2 5 7 3 2 5 5 5 2 5 3 7
3*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 10 2 4 8 2 2 4 6 4
- a33 *m1 *m2*n1 - 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 6 2 4 2 8 2 3 2 9
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 7 3 2 3 2 5 5
- 29*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 7 2 3 2 9 2 2 3 10
+ 21*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 3 8 2 2 2 3 6 4
+ 21*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 4 6 2 2 3 2 8
- 29*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 9 2 4 7 3 2 4 5 5
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 5 8 2
- 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1*n2 - 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 6 4 2 5 4 6 3 11 3
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*( - m1 *n1 *n2
3 9 5 3 7 7 3 5 9 2 10 4
- 3*m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 8 6 2 6 8 2 4 10
- 9*m1 *m2*n1 *n2 - 9*m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 9 5 2 7 7 2 5 9
- 3*m1*m2 *n1 *n2 - 9*m1*m2 *n1 *n2 - 9*m1*m2 *n1 *n2
2 3 11 3 8 6 3 6 8 3 4 10
- 3*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - 3*m2 *n1 *n2 - 3*m2 *n1 *n2
3 2 12 4 3 3 10 3 3 8 3
- m2 *n1 *n2 ) + u2 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 4 7 3 3 2 9 3 2 11
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1
3 2 7 4 3 2 5 6 3 2 3 8
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 10 3 2 10 3 2 8 3
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 6 5 3 2 4 7 3 2 11
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2
3 3 9 2 3 3 7 4 3 3 3 8
- a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 3 10 3 3 4 8 2 3 4 6 4
+ a33 *m2 *n1*n2 ) + u2 *v1*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 4 6 3 4 2 8 3 3 9
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 5 5 3 3 9 3 2 2 10
+ 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 2 8 2 3 2 2 6 4
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 6 3 2 2 2 8 3 2 2 10
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 9 3 3 5 5 3 3 9
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 4 6
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 2 8 3 2 3 8 4 2 3 6 6
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 4 8 2 3 2 10 2 2 11
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 3 2 2 7 5 2 2 5 7
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 9 2 2 11 2 2 10 2
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 8 4 2 2 6 6 2 2 4 8
+ 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 2 10 2 2 12 2 3 9 3
+ 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 3 7 5 2 3 5 7 2 3 3 9 2 2
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *u3 *(
3 3 10 3 3 8 3 3 3 6 5
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 4 7 3 3 2 9 3 2 11
- a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1
3 2 9 2 3 2 7 4 3 2 5 6
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 10 3 2 10 3 2 6 5
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 4 7 3 2 2 9 3 2 11
+ 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2
3 3 9 2 3 3 7 4 3 3 5 6
- a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 3 3 10 2 3 4 9
+ 5*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u2 *u3*v3*(4*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 7 3 3 4 5 5 3 4 3 7
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 10 3 3 8 2 3 3 6 4
- 4*a33 *m1 *m2*n1 + 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 4 6 3 3 2 8 3 2 2 9
- 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 5 5 3 2 2 9
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 8 2 3 3 6 4 3 3 4 6
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 2 8 3 3 10 3 4 7 3
+ 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 5 5 3 4 3 7 3 4 9 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u2 *v1*(
2 4 10 2 4 8 3 2 4 6 5
4*a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 4 4 7 2 4 2 9 2 3 11
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1
2 3 9 2 2 3 7 4 2 3 5 6
+ 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 23*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 10 2 2 2 10
+ 6*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 3 2 2 2 6 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 33*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 4 7 2 2 2 2 9 2 2 2 11
+ 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 9 2 2 3 7 4
- 15*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 6 2 3 3 8 2 3 10
+ 17*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 8 3 2 4 6 5 2 4 4 7
- 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 2 9 2 2 3 5 8
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2 *v3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 6 3 3 5 4 5 3 5 2 7
- 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 9 3 4 7 2 3 4 5 4
+ 2*a33 *m1 *m2*n1 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 6 3 4 8 3 3 2 8
- 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 3 3 3 2 4 5
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 7 3 3 2 9 3 2 3 9
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 3 7 2 3 2 3 5 4
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 3 6 3 2 3 8
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 8 3 4 6 3 3 4 4 5
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 7 3 4 9 3 5 7 2
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 5 4 3 5 3 6 3 5 8 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*u3
3 4 8 2 3 4 6 4 3 4 2 8
*v1*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 9 3 3 7 3 3 3 5 5
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 3 7 3 3 9 3 2 2 10
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 2 8 2 3 2 2 6 4
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 6 3 2 2 2 8
+ 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 10 3 3 9 3 3 7 3
- 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 5 5 3 3 3 7 3 3 9
- 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 4 8 2 3 4 4 6 3 4 2 8
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 2 3 10 2 2 3 8 4 2 3 6 6
*u3 *( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 4 8 2 3 2 10 2 2 11
+ a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 3 2 2 7 5
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 7 2 2 11
- 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 10 2 2 2 6 6
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 4 8 2 2 2 10 2 2 12
- 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2
2 3 9 3 2 3 7 5 2 3 5 7
+ a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 3 9 2 3 11
- 5*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*u3*v1*v3*(
3 5 7 2 3 5 3 6 3 4 8
8*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 6 3 3 4 4 5
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 2 7 3 3 2 9 3 3 2 7 2
- 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1 - 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 5 4 3 3 2 3 6
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 8 3 2 3 8
- 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 3 2 3 4 5
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 2 7 3 2 3 9 3 4 7 2
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 5 4 3 4 3 6 3 4 8
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 5 6 3 3 5 2 7
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3*v3*(
2 4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 6
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 3 8 2 3 10 2 3 8 3
+ 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 5 2 3 4 7
- 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 17*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 2 2 11 2 2 2 9 2
+ 17*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 + 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 7 4 2 2 2 5 6
+ 7*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 19*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 8 2 2 2 10
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 10 2 3 8 3 2 3 6 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 4 7 2 3 2 9 2 3 11
- 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n2
2 4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 6
- a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 8 2 4 10 3
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*v1 *(
3 6 4 4 3 6 2 6 3 5 5 3
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 6 2 3 4 2 4 4
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 2 6 3 4 2 8 3 3 3 7
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 3 3 3 3 3 5
- 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 3 2 4 8 3 2 4 6 2
- 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n1 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 4 4 3 2 4 2 6
- 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 7 3 5 5 3 3 5 3 5
- 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 6 2 3 6 4 4 2 2 5 8 2
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*v1 *(8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 6 4 2 5 4 6 2 5 2 8
+ 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 9 2 4 7 3 2 4 5 5
- 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 26*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 3 2 10
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1
2 3 2 8 2 2 3 2 6 4
- 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 6 2 3 2 10 2 2 3 9
+ 38*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 3 2 2 3 5 5
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 7 2 2 3 9
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 8 2 2 4 6 4 2 4 4 6
+ 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 18*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 2 8 2 5 7 3 2 5 3 7
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2
2 3 6 6 2 3 6 4 4 3 6 2 6
*v1*v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 7 3 5 5 3
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7
- 56*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 4 2 8 3 4 2 6 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 4 3 4 2 2 6
+ 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 8 3 3 3 7
+ 12*a33 *m1 *m2 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 5 3 3 3 3 3 5
- 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 7 3 2 4 8
- 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 4 6 2 3 2 4 4 4
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 2 6 3 2 4 8
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2
3 5 7 3 5 5 3
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 56*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 3 5 3 5 7
- 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 6 6 2 3 6 4 4 3 6 2 6
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) +
4 10 2 4 8 4 4 6 6
u2*v1*( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
4 4 8 3 11 3 9 3
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 7 5 3 5 7 3 3 9
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 10 2 2 2 6 6
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 10 3 9 3
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 7 5 3 5 7 3 3 9
+ 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 11 4 8 4 4 6 6
+ 2*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
4 4 8 4 2 10 2
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u2*v3 *(
2 5 6 4 2 5 4 6 2 5 2 8
3*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 9 2 4 7 3 2 4 5 5
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 3 2 8 2
+ 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 6 4 2 3 2 4 6
- 29*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 8 2 3 2 10 2 2 3 9
+ 21*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 7 3 2 2 3 5 5
+ 21*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 7 2 2 3 9
- 29*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 8 2 2 4 6 4 2 4 4 6
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 2 8 2 4 10 2 5 7 3
- 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2 - 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 5 5 2 5 3 7 3 10 4
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*( - m1 *n1 *n2
3 8 6 3 6 8 3 4 10 2 9 5
- 3*m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 7 7 2 5 9 2 3 11
- 9*m1 *m2*n1 *n2 - 9*m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 8 6 2 6 8 2 4 10
- 3*m1*m2 *n1 *n2 - 9*m1*m2 *n1 *n2 - 9*m1*m2 *n1 *n2
2 2 12 3 7 7 3 5 9 3 3 11
- 3*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - 3*m2 *n1 *n2 - 3*m2 *n1 *n2
3 13 3 3 4 9 3 4 7 3
- m2 *n1*n2 ) + u3 *v3*(4*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 3 7 3 3 10 3 3 8 2
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 + 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 6 4 3 3 4 6 3 3 2 8
+ 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 2 9 3 2 2 7 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 5 5 3 2 2 3 7
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 9 3 3 8 2 3 3 6 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 4 6 3 3 2 8 3 3 10
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n2
3 4 7 3 3 4 3 7 3 4 9 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3 *v1*(
2 4 10 2 4 8 3 2 4 6 5
2*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 4 7 2 4 2 9 2 3 11
- a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1
2 3 9 2 2 3 7 4 2 3 5 6
+ 9*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 11*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 3 8 2 3 10 2 2 2 10
- 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 8 3 2 2 2 6 5
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 25*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 4 7 2 2 2 2 9 2 2 2 11
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n2
2 3 9 2 2 3 7 4 2 3 5 6
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 21*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 3 8 2 3 10 2 4 8 3
+ 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 4 7 2 4 2 9 2 2 4 9 2
+ 6*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v2*(4*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 7 4 2 4 3 8 2 3 10
+ 6*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 8 3 2 3 6 5 2 3 4 7
+ 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 21*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 2 2 11 2 2 2 9 2
- 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 7 4 2 2 2 5 6
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 25*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 8 2 2 2 10
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 10 2 3 8 3 2 3 6 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 4 7 2 3 2 9 2 3 11
+ 11*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 9*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2
2 4 9 2 2 4 7 4 2 4 5 6
+ a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 8 2 4 10 2 2 3 5 8
+ a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3 *v3 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
3 5 6 3 3 5 4 5 3 5 2 7
- 7*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 9 3 4 7 2 3 4 5 4
- 3*a33 *m1 *m2*n1 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 13*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 3 6 3 4 8 3 3 2 8
- 30*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 6 3 3 3 2 4 5
+ 43*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 2 7 3 3 2 9 3 2 3 9
- 51*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2 *n2 + 5*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 3 7 2 3 2 3 5 4
- 51*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 3 6 3 2 3 8
+ 43*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 4 8 3 4 6 3 3 4 4 5
+ 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 13*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 2 7 3 4 9 3 5 7 2
+ 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n2 + 5*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 5 4 3 5 3 6 3 5 8 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3*v1
3 6 5 3 3 6 3 5 3 5 6 2
*v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 4 3 5 2 6
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 2 7 3 4 2 5 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 3 5 3 4 2 7 3 3 3 8
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1
3 3 3 6 2 3 3 3 4 4
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 2 6 3 3 3 8 3 2 4 7
- 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 3 3 2 4 3 5
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 7 3 5 6 2
- 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 4 4 3 5 2 6 3 6 5 3
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 3 5 3 6 4 4
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*v2*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 2 6 3 5 5 3 3 5 3 5
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 7 3 4 2 6 2
- 16*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 4 4 3 4 2 2 6 3 4 2 8
- 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 3 7 3 3 3 5 3
- 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 3 5 3 3 3 7 3 2 4 8
- 128*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 4 6 2 3 2 4 4 4
- 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 112*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 2 6 3 5 7
- 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 5 3 3 5 3 5 3 6 6 2
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 4 4 2 5 9 2 5 7 3
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v1*v3*(8*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 5 5 2 5 3 7 2 4 10
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2*n1
2 4 8 2 2 4 6 4
+ 52*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 6 2 4 2 8
- 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 9 2 3 2 7 3
- 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 106*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 5 2 3 2 3 7
+ 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 9 2 2 3 10 2 2 3 8 2
+ 26*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 6 4 2 2 3 4 6
+ 90*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 74*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 8 2 2 3 10 2 4 9
- 76*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 3 2 4 5 5
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 30*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 3 7 2 4 9 2 5 8 2
+ 60*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 22*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 6 4 2 5 4 6 2 5 2 8
- 12*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3
2 3 6 5 3 3 6 3 5 3 5 6 2
*v2 *v3*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 4 4 3 5 2 6
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 4 2 7 3 4 2 5 3
- 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 3 5 3 4 2 7
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 3 3 8 3 3 3 6 2
+ 8*a33 *m1 *m2 *n1 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 4 4 3 3 3 2 6
+ 144*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 3 2 4 7
+ 8*a33 *m1 *m2 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 5 3 3 2 4 3 5
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 7 3 5 6 2
- 24*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 4 4 3 5 2 6
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 5 3 3 6 3 5
+ 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*v3*(
2 5 8 2 2 5 6 4 2 5 4 6
8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 2 8 2 4 9 2 4 7 3
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 46*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 5 5 2 4 3 7 2 4 9
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 42*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 10 2 3 2 8 2 2 3 2 6 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 40*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 6 2 3 2 2 8 2 3 2 10
+ 52*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 66*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 9 2 2 3 7 3
+ 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 60*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 5 2 2 3 3 7
+ 52*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 9 2 4 8 2
- 38*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 14*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 6 4 2 4 4 6 2 4 2 8
- 32*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 10 2 5 7 3 2 5 5 5
- 6*a33 *m1*m2 *n2 + 6*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 3 7 2 5 9 3 3 6 7
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3*v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 3 3 6 3 5 3 5 8
- 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1
3 5 6 2 3 5 4 4
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 52*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 5 2 6 3 4 2 7
+ 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 5 3 3 4 2 3 5
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 2 7 3 3 3 8 3 3 3 6 2
+ 36*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 4 4 3 3 3 2 6
+ 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 80*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 3 8 3 2 4 7 3 2 4 5 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n2 + 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 3 5 3 2 4 7
+ 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
3 5 6 2 3 5 4 4
+ 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 52*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 5 2 6 3 5 8 3 6 5 3
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2
3 6 3 5 3 6 7 4 9 3
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3*v3*(2*a33*m1 *n1 *n2
4 7 5 4 5 7 4 3 9
+ 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
3 8 4 3 6 6 3 4 8
+ 10*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 10 2 2 7 5 2 2 5 7
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 9 2 2 11 3 6 6
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 4 8 3 2 10 3 12
+ 26*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n2
4 5 7 4 3 9 4 11 3
+ 4*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1*n2 ) + v1 *(
2 6 6 3 2 6 4 5 2 6 2 7
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 7 2 2 5 5 4
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 6 2 5 8 2 4 2 8
+ 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 6 3 2 4 2 4 5
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 2 7 2 4 2 9 2 3 3 9
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1
2 3 3 7 2 2 3 3 5 4
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 6 2 3 3 8
- 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 4 8 2 2 4 6 3
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 4 5 2 2 4 2 7
+ 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 5 7 2 2 5 5 4
+ 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 3 6 2 6 6 3 2 6 4 5 2
+ 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1
2 6 5 4 2 6 3 6 2 5 6 3
*v2*( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 4 5 2 5 2 7
- 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 7 2 2 4 2 5 4
- 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 3 6 2 4 2 8
- 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 3 8 2 3 3 6 3
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 5 2 3 3 2 7
+ 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 9 2 2 4 9 2 2 4 7 2
+ 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 5 4 2 2 4 3 6
- 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 8 2 5 8
- 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 3 2 5 4 5
+ 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 7 2 6 7 2 2 6 5 4
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 6 2 2 3 7 4 3
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1 *v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 2 5 3 6 5 2 3 6 3 4
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 6 3 5 2 6 3 5 2 4 3
- 8*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 5 3 5 2 7 3 4 3 7
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 4 3 5 2 3 4 3 3 4
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 3 3 4 6 3 3 4 4 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 5 3 3 4 7 3 2 5 7
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 5 5 2 3 2 5 3 4
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 3 6 6 3 6 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 2 5 3 7 5 2 3 7 3 4
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1
2 2 6 6 3 2 6 4 5 2 6 2 7
*v2 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 7 2 2 5 5 4
+ 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 40*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 3 6 2 5 8
+ 36*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 4 2 8 2 4 2 6 3
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 5 2 4 2 2 7
- 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 9 2 3 3 9 2 3 3 7 2
- 4*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 - 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 5 4 2 3 3 3 6
+ 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 8 2 2 4 8
+ 20*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 6 3 2 2 4 4 5
- 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 2 7 2 5 7 2
- 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 5 4 2 5 3 6 2 6 6 3
- 48*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 28*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 4 5 5 9 2 5 7 4
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1*v2*(8*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
5 5 6 5 3 8 4 10
- 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ 32*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 14*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 20*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 2 9 3 2 11 3 2 9 2
+ 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 7 4 3 2 5 6
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 38*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 8 3 2 10 2 3 10
- 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 3 2 3 6 5
- 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 38*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 7 2 3 2 9 2 3 11
+ 50*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 28*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n2
4 9 2 4 7 4 4 5 6
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 20*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 14*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 3 8 4 10 5 8 3
+ 32*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
5 6 5 5 4 7 5 2 9 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *(
2 6 8 2 6 6 3 2 6 4 5
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 2 7 2 5 9 2 5 7 2
- 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2*n1 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 5 4 2 5 3 6 2 5 8
- 47*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 44*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 4 2 8 2 4 2 6 3
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 55*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 5 2 4 2 2 7 2 4 2 9
- 117*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 57*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 9 2 3 3 7 2 2 3 3 5 4
+ 7*a33 *m1 *m2 *n1 - 59*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 123*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 3 6 2 3 3 8
- 109*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 22*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 4 8 2 2 4 6 3
+ 26*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 4 5 2 2 4 2 7 2 2 4 9
+ 89*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 5 7 2 2 5 5 4
+ 31*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 54*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 3 6 2 5 8 2 6 6 3
+ 15*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 12*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 4 5 2 6 2 7 4 10 3
- 8*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v1*(m1 *n1 *n2
4 8 5 4 6 7 4 4 9 3 9 4
+ m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
3 7 6 3 5 8 3 3 10
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 2 8 5 2 2 6 7 2 2 4 9
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 15*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 11 3 7 6 3 5 8
- 3*m1 *m2 *n1 *n2 + 7*m1*m2 *n1 *n2 + 13*m1*m2 *n1 *n2
3 3 10 3 12 4 6 7 4 4 9
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1*n2 + 2*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2
4 2 11 3 2 6 5 4 2 6 3 6
+ 2*m2 *n1 *n2 ) + v2 *( - 8*a33 *m1 *n1 *n2 + 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 6 3 2 5 4 5
+ 28*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 48*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 2 7 2 4 2 7 2
+ 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 36*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 5 4 2 4 2 3 6
+ 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 84*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 8 2 3 3 8
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 20*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 3 2 3 3 4 5
- 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 136*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 2 7 2 3 3 9 2 2 4 9
- 56*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 4 7 2 2 2 4 5 4
+ 48*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 104*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 6 2 2 4 8 2 5 8
+ 72*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 3 2 5 4 5
+ 36*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 40*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 2 7 2 6 7 2 2 6 5 4
+ 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 8*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 6 2 2 3 7 4 3 3 7 2 5
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v2 *v3 *(4*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 6 5 2 3 6 3 4 3 6 6
- 12*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 20*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 5 2 6 3 5 2 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 2 5 3 5 2 7 3 4 3 7
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 4 3 5 2 3 4 3 3 4
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 3 3 4 6 3 3 4 4 3
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 5 3 3 4 7 3 2 5 7
+ 16*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 5 5 2 3 2 5 3 4
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 32*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 3 6 6 3 6 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 8*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 20*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 2 5 3 7 5 2 3 7 3 4 2
- 12*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 ) + v2
5 10 5 8 3 5 6 5
*( - 3*a33*m1 *n1 *n2 + 5*a33*m1 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *n1 *n2
5 4 7 4 11 4 9 2
- 5*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 - 21*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 7 4 4 5 6 4 3 8
+ 15*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 21*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 17*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 10 3 2 8 3 3 2 6 5
+ 11*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 4 7 3 2 2 9 2 3 9 2
+ 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 21*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 21*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 7 4 2 3 5 6 2 3 3 8
- 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 48*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 10 4 8 3 4 6 5
- 11*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 17*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 21*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 7 4 2 9 4 11
- 15*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 21*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n2
5 7 4 5 5 6 5 3 8
+ 5*a33*m2 *n1 *n2 - 3*a33*m2 *n1 *n2 - 5*a33*m2 *n1 *n2
5 10 2 2 6 7 2 2 6 5 4
+ 3*a33*m2 *n1*n2 ) + v2*v3 *( - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 8*a33 *m1 *n1 *n2
2 6 3 6 2 5 8 2 5 6 3
+ 12*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 15*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 5 4 5 2 5 2 7 2 4 2 9
- 54*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 31*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1
2 4 2 7 2 2 4 2 5 4
- 30*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 89*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 3 6 2 4 2 8
- 96*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 26*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 3 8 2 3 3 6 3
+ 22*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 109*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 4 5 2 3 3 2 7 2 3 3 9
+ 123*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 59*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2 *n2
2 2 4 9 2 2 4 7 2 2 2 4 5 4
- 5*a33 *m1 *m2 *n1 + 57*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 117*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 6 2 2 4 8 2 5 8
+ 55*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 3 2 5 4 5 2 5 2 7
+ 44*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 47*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 9 2 6 7 2 2 6 5 4
+ 3*a33 *m1*m2 *n2 - 5*a33 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 6 2 6 8 4 9 4
- 5*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1*n2 ) + v2*(2*m1 *n1 *n2
4 7 6 4 5 8 3 10 3 3 8 5
+ 4*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 - m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2
3 6 7 3 4 9 2 2 9 4
+ 13*m1 *m2*n1 *n2 + 7*m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 6 2 2 5 8 2 2 3 10
+ 3*m1 *m2 *n1 *n2 + 15*m1 *m2 *n1 *n2 + 9*m1 *m2 *n1 *n2
3 8 5 3 6 7 3 4 9
- 3*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1 *n2 + 7*m1*m2 *n1 *n2
3 2 11 4 7 6 4 5 8 4 3 10
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2
4 12 4 3 7 6 3 7 4 3
+ m2 *n1*n2 ) + v3 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
3 7 2 5 3 6 7 3 6 5 2
- 5*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 6 3 4 3 6 6 3 5 2 6
+ 21*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 5 2 4 3 3 5 2 2 5 3 5 2 7
- 31*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n2
3 4 3 7 3 4 3 5 2 3 4 3 3 4
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 + 19*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 4 3 6 3 3 4 6 3 3 4 4 3
+ a33 *m1 *m2 *n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 14*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 4 2 5 3 3 4 7 3 2 5 7
+ 19*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n2 - 5*a33 *m1 *m2 *n1
3 2 5 5 2 3 2 5 3 4
+ 24*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 31*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 5 6 3 6 6 3 6 4 3
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 21*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 6 2 5 3 6 7 3 7 5 2
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2 - 5*a33 *m2 *n1 *n2
3 7 3 4 3 7 6 2 5 10
+ 4*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1*n2 ) + v3 *( - 3*a33*m1 *n1 *n2
5 6 5 5 4 7 4 11
+ a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1
4 9 2 4 7 4 4 5 6
- 17*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
4 3 8 3 2 10 3 2 8 3
- 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 34*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 6 5 3 2 4 7 3 2 2 9
- 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 14*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 9 2 2 3 7 4
+ 18*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 30*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 5 6 2 3 3 8 2 3 10
- 36*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1*n2
4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ 14*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 11*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 24*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 2 9 5 7 4 5 5 6
+ a33*m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2
5 3 8 5 10
- 6*a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1*n2 )
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*n1 - m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
a33,
a33,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
2 2 2 6 2 2 2 4 4 2 2 2 6
u1 *u3*(a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
2 2 8 2 7 2 5 3
- a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1 *n2
2 3 5 2 7 2 2 8
+ 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1*n2 + a33 *m2 *n1
2 2 6 2 2 2 4 4 2 2 2 6
+ a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 )/2 + u1
2 7 2 2 5 4 2 3 6
*u3*( - 6*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *n1 *n2
2 8 8 6 3
+ 6*a33*m1 *n1*n2 + 8*a33*m1*m2*n1 *n2 + 3*a33*m1*m2*n1 *n2
4 5 2 7 9
- 15*a33*m1*m2*n1 *n2 - 7*a33*m1*m2*n1 *n2 + 3*a33*m1*m2*n2
2 9 2 7 2 2 5 4
- 3*a33*m2 *n1 - a33*m2 *n1 *n2 + 3*a33*m2 *n1 *n2
2 3 6 2 8
- 3*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1*n2 )/8 + u1*v3*(
3 6 2 3 4 4 3 2 6
- a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
3 8 2 7 2 5 3
- a33*m1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 2 7 2 8
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1*n2 - a33*m1*m2 *n1
2 6 2 2 4 4
+ 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m1*m2 *n1 *n2
2 2 6 3 7 3 3 5
- 5*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 )/4
2 2 2 6 2 2 2 4 4 2 2 2 6
+ u2 *u3*( - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 2 8 2 7 2 5 3
+ a33 *m1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1 *n2
2 3 5 2 7 2 2 8
- 2*a33 *m1*m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1*n2 - a33 *m2 *n1
2 2 6 2 2 2 4 4 2 2 2 6
- a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 )/2 + u2
2 6 3 2 2 7 2 9
*u3*(a33*m1 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n2
7 2 5 4
- 3*a33*m1*m2*n1 *n2 - 3*a33*m1*m2*n1 *n2
3 6 8 2 8
+ 3*a33*m1*m2*n1 *n2 + 3*a33*m1*m2*n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
2 6 3 2 2 7
+ 3*a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 )/4 + u2*v3*(
3 5 3 3 7 2 6 2
- 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1*n2 + 7*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 2 2 6 2 8
+ a33*m1 *m2*n1 *n2 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 - a33*m1 *m2*n2
2 7 2 5 3
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 2 7 3 8
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 + 3*a33*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ a33*m2 *n1 *n2 - 3*a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 )/4 + u3
2 2 4 2 4 2 4 6 2 3 3 3
*v1 *(a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 2 2 2 4 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 4 2 3 5
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 3 3 2 4 6 2 4 4 2
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3
2 2 4 2 4 2 4 6 2 3 3 3
*v2 *( - a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 2 2 2 4 2
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 4 2 3 5
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 3 3 2 4 6 2 4 4 2
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3
3 5 3 3 7 2 6 2
*v2*(2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 2 2 6
+ 5*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 8 2 7 2 5 3
- 3*a33*m1 *m2*n2 - a33*m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 2 7 3 8
+ a33*m1*m2 *n1 *n2 + 7*a33*m1*m2 *n1*n2 + a33*m2 *n1
3 6 2 3 4 4 3 2 6
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 - 3*a33*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 )/4
2 8 2 2 6 4 2 4 6 2 10
+ u3*(4*m1 *n1 *n2 + 4*m1 *n1 *n2 - 2*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n2
9 7 3 5 5
- 4*m1*m2*n1 *n2 + 3*m1*m2*n1 *n2 + 13*m1*m2*n1 *n2
3 7 9 2 10 2 8 2
+ m1*m2*n1 *n2 - 5*m1*m2*n1*n2 + m2 *n1 - 3*m2 *n1 *n2
2 6 4 2 4 6 2 2 8
- 5*m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 )/16 + v1*v3*(
4 3 4 4 6 3 4 3
- a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1*n2 + 5*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 3 7 2 2 5 2
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - a33*m1 *m2*n2 - 9*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 4 2 2 6
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 6 3 4 3
+ 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 2 5 4 7 4 5 2
- 3*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 + a33*m2 *n1 *n2
4 3 4 4 4 3
+ a33*m2 *n1 *n2 )/2 + v2*v3*( - a33*m1 *n1 *n2
4 2 5 3 5 2 3 3 4
+ a33*m1 *n1 *n2 + 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 6 2 2 6
+ a33*m1 *m2*n1*n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 2 2 2 5 3 7
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + a33*m1*m2 *n1
3 5 2 3 3 4 4 6
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2
4 4 3 3 7 2 3 3 6
- a33*m2 *n1 *n2 )/2 + v3*(4*m1 *n1 *n2 - 4*m1 *n1 *n2
2 8 2 6 3 2 4 5
- 4*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + 3*m1 *m2*n1 *n2
2 2 7 2 9 2 9 2 7 2
- m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n2 + m1*m2 *n1 + 3*m1*m2 *n1 *n2
2 5 4 2 3 6 2 8
+ 15*m1*m2 *n1 *n2 + m1*m2 *n1 *n2 - 12*m1*m2 *n1*n2
3 8 3 6 3 3 4 5 3 2 7
- 4*m2 *n1 *n2 - 8*m2 *n1 *n2 + 4*m2 *n1 *n2 + 8*m2 *n1 *n2 )/
16}
3 2 3 9 2 3 7 3 2 3 5 5
FI=u1 *(a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 3 7 2 2 10 2 2 8 2
+ a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6 2 2 2 8
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 2 2 7 3 2 2 5 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 2 9 2 3 8 2
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2
2 3 6 4 2 3 4 6 2 3 2 8 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *u2*
2 3 8 2 2 3 6 4 2 3 4 6
(a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 2 8 2 2 9 2 2 7 3
+ a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 5 2 2 3 7 2 2 9
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 8 2 2 2 6 4 2 2 4 6
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 2 3 7 3
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
2 3 5 5 2 3 3 7 2 3 9 2 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *u3 *(
3 3 8 3 3 6 3 3 3 4 5
a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 2 7 3 2 9 3 2 7 2
+ a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 4 3 2 3 6 3 2 8
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 2 8 3 2 6 3 3 2 4 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 3 3 7 2
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
3 3 5 4 3 3 3 6 3 3 8 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *v1*(
2 4 8 2 4 6 3 2 4 4 5
a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 7*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 2 7 2 3 9 2 3 7 2
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 9*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 2 6 3 2 2 2 4 5
- 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 7 2 2 2 9 2 3 7 2
- 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1 *v2*
2 4 7 2 2 4 5 4 2 4 3 6
( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 8 2 3 6 3 2 3 4 5
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 2 7 2 2 2 9 2 2 2 7 2
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2 *n1 + 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 5 4 2 2 2 3 6 2 3 8
+ 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- 9*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 9 2 4 7 2 2 4 5 4
+ a33 *m1*m2 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 2 4 8 2 3 10
- 5*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u1 *( - a33*m1 *n1 *n2
3 8 3 3 4 7 3 2 9
- 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2
2 11 2 7 4 2 5 6
+ a33*m1 *m2*n1 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 3 8 2 10 2 10
+ 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1*n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 8 3 2 6 5 2 4 7
+ 3*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 11 3 9 2 3 7 4
+ a33*m1*m2 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
3 3 8 3 10 2 2 3 9
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1*n2 ) + u1*u2 *(a33 *m1 *n1 *n2
2 3 7 3 2 3 5 5 2 3 3 7
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2
2 2 10 2 2 8 2 2 2 6 4
- a33 *m1 *m2*n1 - a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 4 6 2 2 2 8 2 2 9
+ 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 7 3 2 2 5 5 2 2 3 7
- 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 9 2 3 8 2 2 3 6 4
+ a33 *m1*m2 *n1*n2 - a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 4 6 2 3 2 8 2 4 7 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u2*v1*(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 4 2 4 3 6 2 3 8
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 9 2 2 2 7 2 2 2 2 5 4
+ 3*a33 *m1 *m2 *n1 - 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 6 2 3 8 2 3 6 3
- 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 9*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 4 5 2 3 2 7 2 3 9
- a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2
2 4 7 2 2 4 5 4 2 4 3 6
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 7*a33 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 8 3 9 2 3 7 4
+ a33 *m2 *n1*n2 ) + u1*u2*( - 2*a33*m1 *n1 *n2 - 6*a33*m1 *n1 *n2
3 5 6 3 3 8 2 10
- 6*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 8 3 2 6 5 2 4 7
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 10*a33*m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 2 9 2 2 7 4
- 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 2 3 8 2 10
+ 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1*m2 *n1*n2
3 8 3 3 6 5 3 4 7
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m2 *n1 *n2 + 6*a33*m2 *n1 *n2
3 2 9 2 3 4 6 2
+ 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*u3 *v2*( - 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 4 4 4 3 4 2 6 3 3 7
- 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 5 3 3 3 3 5 3 3 7
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 2 2 8 3 2 2 6 2 3 2 2 4 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 2 6 3 2 2 8 3 3 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 5 3 3 3 3 5 3 3 7
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
3 4 6 2 3 4 4 4 3 4 2 6 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3 *
2 3 9 2 3 7 3 2 3 5 5
( - a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 3 7 2 2 10 2 2 8 2
- a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 + a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6 2 2 2 8
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 9 2 2 7 3 2 2 5 5
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 3 7 2 2 9 2 3 8 2
- a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 3 6 4 2 3 4 6 2 3 2 8
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*u3*v3*(
2 4 8 2 4 6 3 2 4 4 5
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 2 7 2 3 9 2 3 7 2
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 2 8 2 2 2 6 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 4 5 2 2 2 2 7 2 2 2 9
- 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 3 7 2 2 3 5 4 2 3 3 6
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 8 2 2 4 6 2
- 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 ) + u1*v1 *( - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 2 3 2 7
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 3 2 3 2 3 5 2 3 2 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 3 8 2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 2 3 8 2 4 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 3 2 4 3 5 2 4 7
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 5 6 2 2 5 4 4 2 5 2 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v1
2 5 6 2 2 5 4 4 2 5 2 6
*v2*( - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 7 2 4 5 3 2 4 3 5
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 2 3 2 8 2 3 2 6 2
- 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 4 2 3 2 2 6 2 3 2 8
+ 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 7 2 2 3 5 3
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 5 2 2 3 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 6 2 2 4 4 4 2 4 2 6
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
4 7 3 4 5 5 4 3 7
) + u1*v1*( - 4*a33*m1 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *n1 *n2
3 8 2 3 6 4 3 4 6
+ 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 8 2 2 9 2 2 7 3
- 8*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 5 2 2 3 7 2 2 9
+ 24*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 8 2 3 6 4 3 4 6
- 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 2 8 4 7 3 4 5 5
+ 8*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m2 *n1 *n2
4 3 7 2 2 4 6 2
- 4*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v2 *( - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 2 3 2 7
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 3 2 3 2 3 5 2 3 2 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 3 8 2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 2 3 8 2 4 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 5 3 2 4 3 5 2 4 7
- 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 5 6 2 2 5 4 4 2 5 2 6
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*v2*(
4 8 2 4 6 4 4 4 6
2*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *n1 *n2
4 2 8 3 9 3 5 5
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 9 2 2 10 2 2 8 2
- 4*a33*m1 *m2*n1*n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 - 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6 2 2 2 8
- 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 10 3 9 3 5 5
- 2*a33*m1 *m2 *n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 9 4 8 2 4 6 4
+ 4*a33*m1*m2 *n1*n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2
4 4 6 4 2 8 2 2 5 7
- 2*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + u1*v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
2 5 5 3 2 5 3 5 2 4 8
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1
2 4 4 4 2 4 2 6 2 3 2 7
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 5 3 2 3 2 3 5 2 3 2 7
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 2 3 8 2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 4 7 2 4 5 3
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 2 5 6 2 2 5 4 4
- a33 *m1*m2 *n1*n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 3 9 3 3 7 5 3 5 7
+ a33 *m2 *n1 *n2 ) + u1*( - m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2
3 3 9 2 10 2 2 8 4 2 6 6
- m1 *n1 *n2 + m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2
2 4 8 2 2 10 2 9 3
- 5*m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1 *n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2
2 7 5 2 5 7 2 3 9 2 11
+ 5*m1*m2 *n1 *n2 + 3*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1*n2
3 8 4 3 6 6 3 4 8 3 2 10 3
+ m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 + m2 *n1 *n2 ) + u2 *(
2 3 8 2 2 3 6 4 2 3 4 6
a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
2 3 2 8 2 2 9 2 2 7 3
+ a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 5 5 2 2 3 7 2 2 9
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 8 2 2 2 6 4 2 2 4 6
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 2 8 2 2 10 2 3 7 3
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
2 3 5 5 2 3 3 7 2 3 9 2 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u2 *u3 *(
3 3 8 3 3 6 3 3 3 4 5
a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 2 7 3 2 9 3 2 7 2
+ a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 2 5 4 3 2 3 6 3 2 8
+ 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1*n2
3 2 8 3 2 6 3 3 2 4 5
- 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 2 2 7 3 2 9 3 3 7 2
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + a33 *m1*m2 *n2 - a33 *m2 *n1 *n2
3 3 5 4 3 3 3 6 3 3 8 2
- 3*a33 *m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u2 *v1*(
2 4 8 2 4 6 3 2 4 4 5
a33 *m1 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *n1 *n2 + 7*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 2 7 2 3 9 2 3 7 2
+ 3*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 - 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 9*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 2 2 6 3 2 2 2 4 5
- 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 15*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 2 7 2 2 2 9 2 3 7 2
- 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 5 4 2 3 3 6 2 3 8
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1*n2
2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3
3 4 6 2 3 4 4 4 3 4 2 6
*v1*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 7 3 2 2 8 3 2 2 6 2
+ 4*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 4 4 3 2 2 2 6 3 2 2 8
- 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2
3 3 7 3 3 5 3 3 3 3 5
+ 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 7 3 4 6 2 3 4 4 4
- 4*a33 *m1*m2 *n1*n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m2 *n1 *n2
3 4 2 6 2 2 3 8 2
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u2*u3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
2 3 6 4 2 3 4 6 2 3 2 8
- 3*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
2 2 9 2 2 7 3 2 2 5 5
+ a33 *m1 *m2*n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 3 7 2 2 9 2 2 8 2
- 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 6 4 2 2 4 6 2 2 2 8
+ 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 2 10 2 3 7 3 2 3 5 5
- a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 2 3 9 2 4 7 2
+ 3*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*u3*v3*(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 4 2 4 3 6 2 3 8
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 9 2 2 2 7 2 2 2 2 5 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 - 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 6 2 2 2 8 2 3 8
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 9 2 4 7 2 2 4 5 4
+ a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 2 4 8 2 2 5 6 2
- a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*v1 *(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 4 4 2 5 2 6 2 4 7
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 5 3 2 4 3 5 2 4 7
- 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2*n1*n2
2 3 2 8 2 3 2 6 2 2 3 2 4 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 12*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 6 2 3 2 8 2 2 3 7
- 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 5 3 2 2 3 3 5 2 2 3 7
+ 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 6 2 2 4 4 4 2 4 2 6
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 )
2 2 5 6 2 2 5 4 4 2 5 2 6
+ u2*v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
2 4 7 2 4 3 5
+ a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 7 2 3 2 6 2
- 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 4 4 2 3 2 2 6 2 3 2 8
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 2 3 7 2 2 3 5 3
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 5 2 2 3 7
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 4 6 2 2 4 4 4 2 4 8
+ 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2
2 5 5 3 2 5 3 5 2 5 7
+ a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1*n2 ) + u2*(
3 8 4 3 6 6 3 4 8 3 2 10
- m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2 - 3*m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2
2 9 3 2 7 5 2 5 7 2 3 9
+ m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2*n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2 - 5*m1 *m2*n1 *n2
2 11 2 8 4 2 6 6
- 2*m1 *m2*n1*n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 + 5*m1*m2 *n1 *n2
2 4 8 2 2 10 2 12 3 7 5
+ 3*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n2 + m2 *n1 *n2
3 5 7 3 3 9 3 11 3
+ 3*m2 *n1 *n2 + 3*m2 *n1 *n2 + m2 *n1*n2 ) + u3 *v3*(
3 4 7 3 4 5 3 3 4 3 5
2*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2
3 3 8 3 3 6 2 3 3 4 4
- 2*a33 *m1 *m2*n1 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2*n1 *n2
3 3 2 6 3 2 2 7 3 2 2 5 3
+ 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 3 5 3 2 2 7 3 3 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 3 4 4 3 3 2 6 3 3 8
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n2
3 4 5 3 3 4 3 5 3 4 7 2
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3 *v1*(
2 4 8 2 4 6 3 2 4 4 5 2 4 2 7
a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2
2 3 9 2 3 7 2 2 3 5 4
- a33 *m1 *m2*n1 + 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 2 2 2 8
+ a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 - 4*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 6 3 2 2 2 4 5 2 2 2 2 7
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 9 2 3 7 2 2 3 5 4
- a33 *m1 *m2 *n2 - 5*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 2 4 6 3
+ a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2
2 4 4 5 2 4 2 7 2 2 4 7 2
- 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3 *v2*(2*a33 *m1 *n1 *n2
2 4 5 4 2 4 3 6 2 3 8
+ 4*a33 *m1 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 7*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 5*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 2 2 9 2 2 2 7 2 2 2 2 5 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 - 5*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 9*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 2 3 6 2 2 2 8 2 3 8
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 6 3 2 3 4 5 2 3 2 7
- a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 7*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 3 9 2 4 7 2 2 4 5 4
+ a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 4 3 6 2 4 8 2 2 3 5 6
- a33 *m2 *n1 *n2 - a33 *m2 *n1*n2 ) + u3 *v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
3 5 4 3 3 5 2 5 3 4 7
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1
3 4 3 4 3 4 6 3 3 2 6
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 3 2 4 3 3 3 2 2 5 3 3 2 7
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
3 2 3 7 3 2 3 5 2 3 2 3 3 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2
3 2 3 6 3 4 6 3 4 4 3
- a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2
3 4 7 3 5 5 2 3 5 3 4
- a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m2 *n1 *n2
3 5 6 2 5 7 2 5 5 3
+ a33 *m2 *n1*n2 ) + u3*v1*v3*(2*a33 *m1 *n1 *n2 + 4*a33 *m1 *n1 *n2
2 5 3 5 2 4 8 2 4 4 4
+ 2*a33 *m1 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 + 6*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 6 2 3 2 7 2 3 2 5 3
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 3 5 2 3 2 7 2 2 3 8
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 2 3 6 2 2 2 3 4 4
- 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 2 6 2 4 7 2 4 5 3
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 7 2 5 6 2 2 5 4 4
+ 2*a33 *m1*m2 *n1*n2 - 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2
2 5 2 6 2 4 7
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 ) + u3*v2*v3*(2*a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 5 3 2 4 3 5 2 3 2 8
+ 4*a33 *m1 *m2*n1 *n2 + 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1
2 3 2 6 2 2 3 2 4 4
+ 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 2 2 6 2 2 3 7 2 2 3 5 3
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 3 3 5 2 2 3 7 2 4 6 2
+ 6*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33 *m1 *m2 *n1*n2 - 6*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 4 4 4 2 4 2 6 2 4 8
- 10*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n2
2 5 5 3 2 5 3 5 2 5 7
- 2*a33 *m2 *n1 *n2 - 4*a33 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m2 *n1*n2 ) + u3*v3*(
3 8 2 3 6 4 3 4 6
2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 8 2 2 9 2 2 7 3
+ 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 2 5 5 2 2 3 7 2 2 9
+ 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 10*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2 *n1*n2
3 8 2 3 6 4 3 4 6
- 4*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 10*a33*m1*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m1*m2 *n1 *n2
3 2 8 3 10 4 7 3
+ 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
4 5 5 4 3 7 4 9
- 6*a33*m2 *n1 *n2 - 6*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1*n2 ) + v1*v2*(
5 7 2 5 5 4 5 3 6
2*a33*m1 *n1 *n2 + 4*a33*m1 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *n1 *n2
4 8 4 4 5 4 2 7
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2*n1 *n2 + 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 7 2 3 2 5 4 3 2 3 6
- 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 8 2 3 8 2 3 6 3
+ 2*a33*m1 *m2 *n1*n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 4 5 2 3 2 7 4 7 2
+ 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 5 4 4 8 5 6 3
- 6*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1*n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2
5 4 5 5 2 7 2 2 6 6
- 4*a33*m2 *n1 *n2 - 2*a33*m2 *n1 *n2 ) + v1*v3 *( - a33 *m1 *n1 *n2
2 6 4 3 2 6 2 5 2 5 7
- 2*a33 *m1 *n1 *n2 - a33 *m1 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2*n1
2 5 3 4 2 5 6 2 4 2 6
- 3*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1*n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 4 2 4 3 2 4 2 2 5 2 4 2 7
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n2
2 3 3 7 2 3 3 5 2 2 3 3 3 4
+ a33 *m1 *m2 *n1 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 2 4 6 2 2 4 4 3
- a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 2 5 5 2 2 5 3 4
- a33 *m1 *m2 *n2 + a33 *m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 6 4 8 3 4 6 5 4 4 7
+ a33 *m1*m2 *n1*n2 ) + v1*(m1 *n1 *n2 + m1 *n1 *n2 - m1 *n1 *n2
4 2 9 3 9 2 3 7 4 3 5 6
- m1 *n1 *n2 - m1 *m2*n1 *n2 + 3*m1 *m2*n1 *n2 + 7*m1 *m2*n1 *n2
3 3 8 3 10 2 2 8 3 2 2 6 5
+ m1 *m2*n1 *n2 - 2*m1 *m2*n1*n2 - 4*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 7 2 2 2 9 2 2 11 3 7 4
+ 9*m1 *m2 *n1 *n2 + 5*m1 *m2 *n1 *n2 - m1 *m2 *n2 - 5*m1*m2 *n1 *n2
3 5 6 3 3 8 3 10 4 6 5
- 7*m1*m2 *n1 *n2 + m1*m2 *n1 *n2 + 3*m1*m2 *n1*n2 - 2*m2 *n1 *n2
4 4 7 4 2 9 2 5 8
- 4*m2 *n1 *n2 - 2*m2 *n1 *n2 ) + v2 *( - a33*m1 *n1 *n2
5 6 3 5 4 5 5 2 7 4 9
- a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *m2*n1
4 7 2 4 5 4 4 3 6
- a33*m1 *m2*n1 *n2 - 3*a33*m1 *m2*n1 *n2 + a33*m1 *m2*n1 *n2
4 8 3 2 8 3 2 4 5
+ 2*a33*m1 *m2*n1*n2 + a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 9 2 3 9 2 3 5 4
+ a33*m1 *m2 *n2 + a33*m1 *m2 *n1 - 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 8 4 8 4 6 3
+ a33*m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 4 9
- 3*a33*m1*m2 *n1 *n2 - a33*m1*m2 *n1 *n2 + a33*m1*m2 *n2
5 7 2 5 5 4 5 3 6 5 8
+ a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1 *n2 - a33*m2 *n1*n2 ) +
2 2 5 6 2 5 4 3 2 5 2 5
v2*v3 *( - a33 *m1 *m2*n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2*n1 *n2 - a33 *m1 *m2*n1 *n2
2 4 2 7 2 4 2 3 4 2 4 2 6
+ a33 *m1 *m2 *n1 - 3*a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - 2*a33 *m1 *m2 *n1*n2
2 3 3 6 2 3 3 4 3 2 3 3 2 5
+ a33 *m1 *m2 *n1 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 7 2 2 4 7 2 2 4 5 2
- a33 *m1 *m2 *n2 + a33 *m1 *m2 *n1 + a33 *m1 *m2 *n1 *n2
2 2 4 3 4 2 2 4 6 2 5 6
- a33 *m1 *m2 *n1 *n2 - a33 *m1 *m2 *n1*n2 + 2*a33 *m1*m2 *n1 *n2
2 5 4 3 2 5 7 2 6 5 2
+ 3*a33 *m1*m2 *n1 *n2 - a33 *m1*m2 *n2 + a33 *m2 *n1 *n2
2 6 3 4 2 6 6 4 7 4
+ 2*a33 *m2 *n1 *n2 + a33 *m2 *n1*n2 ) + v2*(2*m1 *n1 *n2
4 5 6 4 3 8 3 8 3 3 6 5
+ 4*m1 *n1 *n2 + 2*m1 *n1 *n2 - 3*m1 *m2*n1 *n2 - m1 *m2*n1 *n2
3 4 7 3 2 9 2 2 9 2
+ 7*m1 *m2*n1 *n2 + 5*m1 *m2*n1 *n2 + m1 *m2 *n1 *n2
2 2 7 4 2 2 5 6 2 2 3 8
- 5*m1 *m2 *n1 *n2 - 9*m1 *m2 *n1 *n2 + m1 *m2 *n1 *n2
2 2 10 3 8 3 3 6 5
+ 4*m1 *m2 *n1*n2 + 2*m1*m2 *n1 *n2 - m1*m2 *n1 *n2
3 4 7 3 2 9 3 11 4 7 4
- 7*m1*m2 *n1 *n2 - 3*m1*m2 *n1 *n2 + m1*m2 *n2 + m2 *n1 *n2
4 5 6 4 3 8 4 10 2 5 8
+ m2 *n1 *n2 - m2 *n1 *n2 - m2 *n1*n2 ) + v3 *( - a33*m1 *n1 *n2
5 6 3 5 4 5 4 9
- 2*a33*m1 *n1 *n2 - a33*m1 *n1 *n2 + a33*m1 *m2*n1
4 7 2 4 5 4 4 3 6
- 2*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 7*a33*m1 *m2*n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2*n1 *n2
3 2 8 3 2 6 3 3 2 4 5
+ 4*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
3 2 2 7 2 3 7 2 2 3 5 4
- 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 6*a33*m1 *m2 *n1 *n2 + 8*a33*m1 *m2 *n1 *n2
2 3 3 6 2 3 8 4 6 3
- 2*a33*m1 *m2 *n1 *n2 - 4*a33*m1 *m2 *n1*n2 + 4*a33*m1*m2 *n1 *n2
4 4 5 4 2 7 4 9
+ 7*a33*m1*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m1*m2 *n1 *n2 - a33*m1*m2 *n2
5 5 4 5 3 6 5 8
+ a33*m2 *n1 *n2 + 2*a33*m2 *n1 *n2 + a33*m2 *n1*n2 )
= a product of the elements of: { - n1 + i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n2 - m2*n1,
3 2 3 2 2 2 2 2 2 3
u1 *( - a33 *n1 - a33 *n1*n2 ) + u1 *u2*( - a33 *n1 *n2 - a33 *n2 )
2 2 3 2 3 2
+ u1 *u3 *( - a33 *n1 - a33 *n2 )
2 2 2 2 2 2
+ u1 *v1*( - a33 *m1*n1 - 3*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u1 *v2*(2*a33 *m1*n1*n2 - 3*a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 4 4 2 2 3 2 2
+ u1 *(a33*n1 - a33*n2 ) + u1*u2 *( - a33 *n1 - a33 *n1*n2 )
2 2 2 2 2
+ u1*u2*v1*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + 3*a33 *m2*n1 + a33 *m2*n2 )
3 3
+ u1*u2*(2*a33*n1 *n2 + 2*a33*n1*n2 )
2 3 3 2 2 3 2 2
+ u1*u3 *v2*(2*a33 *m1*n2 - 2*a33 *m2*n1) + u1*u3 *(a33 *n1 + a33 *n1*n2 )
2 2 2 2
+ u1*u3*v3*( - 2*a33 *m1*n1 - 2*a33 *m1*n2 )
2 2 2 2
+ u1*v1 *(2*a33 *m1*m2*n2 - 2*a33 *m2 *n1)
2 2 2
+ u1*v1*v2*(2*a33 *m1 *n2 - 2*a33 *m1*m2*n1)
2 2
+ u1*v1*(4*a33*m1*n1*n2 - 4*a33*m2*n1 *n2)
2 2 2 2
+ u1*v2 *(2*a33 *m1*m2*n2 - 2*a33 *m2 *n1)
2 3 3 2
+ u1*v2*( - 2*a33*m1*n1 *n2 + 2*a33*m1*n2 + 2*a33*m2*n1 - 2*a33*m2*n1*n2 )
2 2 2 2 2 3 2 4
+ u1*v3 *(a33 *m1 *n1 + a33 *m2 *n1) + u1*(n1 *n2 + n1*n2 )
3 2 2 2 3 2 2 3 2 3 2
+ u2 *( - a33 *n1 *n2 - a33 *n2 ) + u2 *u3 *( - a33 *n1 - a33 *n2 )
2 2 2 2 2 2
+ u2 *v1*( - a33 *m1*n1 - 3*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1*n2)
2 3 3
+ u2*u3 *v1*( - 2*a33 *m1*n2 + 2*a33 *m2*n1)
2 2 2 2 3
+ u2*u3 *(a33 *n1 *n2 + a33 *n2 )
2 2 2 2 2
+ u2*u3*v3*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 2 2 2
+ u2*v1 *( - 2*a33 *m1 *n2 + 2*a33 *m1*m2*n1)
2 2 2 2 2 2 3 5
+ u2*v3 *(a33 *m1 *n2 + a33 *m2 *n2) + u2*(n1 *n2 + n2 )
3 3 3
+ u3 *v3*( - 2*a33 *m1*n1 - 2*a33 *m2*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u3 *v1*( - a33 *m1*n1 + a33 *m1*n2 - 2*a33 *m2*n1*n2)
2 2 2 2 2 2
+ u3 *v2*( - 2*a33 *m1*n1*n2 + a33 *m2*n1 - a33 *m2*n2 )
2 2 3 2 3 2
+ u3 *v3 *(a33 *m1 + a33 *m2 )
2 2 2 2
+ u3*v1*v3*( - 2*a33 *m1 *n1 - 2*a33 *m2 *n1)
2 2 2
+ u3*v2*v3*( - 2*a33 *m1*m2*n1 - 2*a33 *m2 *n2)
2 3
+ u3*v3*( - 2*a33*m2*n1 *n2 - 2*a33*m2*n2 )
2 2
+ v1*v2*( - 2*a33*m1 *n1*n2 - 2*a33*m2 *n1*n2)
2 2 3 2 2
+ v1*v3 *(a33 *m1 + a33 *m1*m2 )
2 2 4 3
+ v1*( - m1*n1 *n2 + m1*n2 - 2*m2*n1*n2 )
2 2 2 2 2 2 2 2 2
+ v2 *(a33*m1 *n1 - a33*m1 *n2 + a33*m2 *n1 - a33*m2 *n2 )
2 2 2 2 3
+ v2*v3 *(a33 *m1 *m2 + a33 *m2 )
3 2 2 4
+ v2*( - 2*m1*n1*n2 + m2*n1 *n2 - m2*n2 )
2 2 2 2 2
+ v3 *(a33*m1 *n1 + 2*a33*m1*m2*n1*n2 + a33*m2 *n2 )}
{HAM,FI} = {4,
- n1 + i*n2,
n1 - i*n2,
n1 + i*n2,
n1 + i*n2,
m1*n1 + m2*n2,
m1*n1 + m2*n2,
a33,
a33,
u1*v1 + u2*v2 + u3*v3,
m1*n2 - m2*n1,
2 2
- a33*m2*n1 - a33*m2*n2
u1*u3*----------------------------
2
2
+ u2*u3*( - a33*m1*n2 + a33*m2*n1*n2)
2
+ u3*v2*(a33*m1*m2*n2 - a33*m2 *n1)
3 3 2 2 2
2*m1*n2 + m2*n1 - m2*n1*n2 m1*m2*n1 + m1*m2*n2
+ u3*------------------------------- + v3*-----------------------}
4 4
And again in machine readable form:
HAM=u1*n1 + u2*n2 + u3**2*a33 + v1*m1 + v2*m2$
FI=u1**2*v1**2*(2*a33*m1**4*n1**8*n2**2 + 2*a33*m1**4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m1**4*
n1**4*n2**6 - 2*a33*m1**4*n1**2*n2**8 - 4*a33*m1**3*m2*n1**9*n2 + 8*a33*m1**3*m2
*n1**5*n2**5 - 4*a33*m1**3*m2*n1*n2**9 + 2*a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 6*a33*m1**2*
m2**2*n1**8*n2**2 - 8*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 8*a33*m1**2*m2**2*n1**4*n2**
6 + 6*a33*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 4*a33*m1*m2**3*n1
**9*n2 - 8*a33*m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 4*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + 2*a33*m2**4*n1**
8*n2**2 + 2*a33*m2**4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m2**4*n1**4*n2**6 - 2*a33*m2**4*n1**2*
n2**8) + u1**2*v2**2*(a33*m1**4*n1**8*n2**2 + a33*m1**4*n1**6*n2**4 - a33*m1**4*
n1**4*n2**6 - a33*m1**4*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**3*m2*n1**9*n2 + 4*a33*m1**3*m2*
n1**5*n2**5 - 2*a33*m1**3*m2*n1*n2**9 + a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 3*a33*m1**2*m2
**2*n1**8*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 4*a33*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6
+ 3*a33*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 2*a33*m1*m2**3*n1**9*
n2 - 4*a33*m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 2*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + a33*m2**4*n1**8*n2**
2 + a33*m2**4*n1**6*n2**4 - a33*m2**4*n1**4*n2**6 - a33*m2**4*n1**2*n2**8) + u1
**2*v3**2*(a33*m1**4*n1**8*n2**2 + a33*m1**4*n1**6*n2**4 - a33*m1**4*n1**4*n2**6
- a33*m1**4*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**3*m2*n1**9*n2 + 4*a33*m1**3*m2*n1**5*n2**5
- 2*a33*m1**3*m2*n1*n2**9 + a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 3*a33*m1**2*m2**2*n1**8*n2
**2 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 4*a33*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6 + 3*a33*m1**
2*m2**2*n1**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 2*a33*m1*m2**3*n1**9*n2 - 4*a33*
m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 2*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + a33*m2**4*n1**8*n2**2 + a33*m2
**4*n1**6*n2**4 - a33*m2**4*n1**4*n2**6 - a33*m2**4*n1**2*n2**8) + u1*u3*v1*v3*(
2*a33*m1**4*n1**8*n2**2 + 2*a33*m1**4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m1**4*n1**4*n2**6 - 2*
a33*m1**4*n1**2*n2**8 - 4*a33*m1**3*m2*n1**9*n2 + 8*a33*m1**3*m2*n1**5*n2**5 - 4
*a33*m1**3*m2*n1*n2**9 + 2*a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 6*a33*m1**2*m2**2*n1**8*n2**
2 - 8*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 8*a33*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6 + 6*a33*m1**2*
m2**2*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 4*a33*m1*m2**3*n1**9*n2 - 8*a33*
m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 4*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + 2*a33*m2**4*n1**8*n2**2 + 2*a33
*m2**4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m2**4*n1**4*n2**6 - 2*a33*m2**4*n1**2*n2**8) + u1*v1
**2*v2*( - 4*a33*m1**5*n1**6*n2**3 + 4*a33*m1**5*n1**2*n2**7 + 12*a33*m1**4*m2*
n1**7*n2**2 - 8*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**4 - 12*a33*m1**4*m2*n1**3*n2**6 + 8*a33*
m1**4*m2*n1*n2**8 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 + 24*a33*m1**3*m2**2*n1**6*n2**3
+ 8*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**5 - 24*a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**7 + 4*a33*m1**3*
m2**2*n2**9 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**9 - 24*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**2 + 8*a33*
m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 + 24*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1
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5*n1**3*n2**6) + u1*v1**2*( - m1**4*n1**9*n2**2 - m1**4*n1**7*n2**4 + m1**4*n1**
5*n2**6 + m1**4*n1**3*n2**8 + 2*m1**3*m2*n1**10*n2 - 4*m1**3*m2*n1**6*n2**5 + 2*
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2 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 + 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 - 6*a33*m1**2
*m2**3*n1*n2**8 + 4*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 - 6*a33*m1*m2**4*n1**6*n2**3 - 4*a33*
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a33*m2**5*n1**3*n2**6) + u1*v2**2*( - m1**4*n1**9*n2**2 - m1**4*n1**7*n2**4 + m1
**4*n1**5*n2**6 + m1**4*n1**3*n2**8 + 2*m1**3*m2*n1**10*n2 - 4*m1**3*m2*n1**6*n2
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4*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4 - 4*m1**2*m2**2*n1**5*n2**6 - 3*m1**2*m2**2*n1**3*n2**
8 + m1**2*m2**2*n1*n2**10 - 2*m1*m2**3*n1**10*n2 + 4*m1*m2**3*n1**6*n2**5 - 2*m1
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2*n2**7 + 6*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 4*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**4 - 6*a33*m1**4*
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**4*n1**5*n2**6 + m2**4*n1**3*n2**8) + u2**2*v1**2*(a33*m1**4*n1**8*n2**2 + a33*
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- a33*m2**4*n1**2*n2**8) + u2**2*v3**2*(a33*m1**4*n1**8*n2**2 + a33*m1**4*n1**6
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- 3*a33*m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 4*a33*m1**2*
m2**2*n1**4*n2**6 + 3*a33*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 2*
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a33*m2**4*n1**8*n2**2 + a33*m2**4*n1**6*n2**4 - a33*m2**4*n1**4*n2**6 - a33*m2**
4*n1**2*n2**8) + u2*v1**3*(2*a33*m1**5*n1**6*n2**3 - 2*a33*m1**5*n1**2*n2**7 - 6
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**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 - 12*a33*m1**3*m2**2*
n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**5 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1**2*n2**7 - 2
*a33*m1**3*m2**2*n2**9 - 2*a33*m1**2*m2**3*n1**9 + 12*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**
2 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 + 6*a33*m1**2
*m2**3*n1*n2**8 - 4*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 + 6*a33*m1*m2**4*n1**6*n2**3 + 4*a33*
m1*m2**4*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 - 2*a33*m2**5*n1**7*n2**2 + 2*
a33*m2**5*n1**3*n2**6) + u2*v1**2*( - m1**4*n1**8*n2**3 - m1**4*n1**6*n2**5 + m1
**4*n1**4*n2**7 + m1**4*n1**2*n2**9 + 2*m1**3*m2*n1**9*n2**2 - 4*m1**3*m2*n1**5*
n2**6 + 2*m1**3*m2*n1*n2**10 - m1**2*m2**2*n1**10*n2 + 3*m1**2*m2**2*n1**8*n2**3
+ 4*m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 - 4*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7 - 3*m1**2*m2**2*n1**2*
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*m1*m2**3*n1*n2**10 - m2**4*n1**8*n2**3 - m2**4*n1**6*n2**5 + m2**4*n1**4*n2**7
+ m2**4*n1**2*n2**9) + u2*v1*v3**2*(2*a33*m1**5*n1**6*n2**3 - 2*a33*m1**5*n1**2*
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*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 - 12*a33*m1
**3*m2**2*n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**5 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1**2
*n2**7 - 2*a33*m1**3*m2**2*n2**9 - 2*a33*m1**2*m2**3*n1**9 + 12*a33*m1**2*m2**3*
n1**7*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 + 6
*a33*m1**2*m2**3*n1*n2**8 - 4*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 + 6*a33*m1*m2**4*n1**6*n2**3
+ 4*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 - 2*a33*m2**5*n1**7*
n2**2 + 2*a33*m2**5*n1**3*n2**6) + u2*v3**2*( - m1**4*n1**8*n2**3 - m1**4*n1**6*
n2**5 + m1**4*n1**4*n2**7 + m1**4*n1**2*n2**9 + 2*m1**3*m2*n1**9*n2**2 - 4*m1**3
*m2*n1**5*n2**6 + 2*m1**3*m2*n1*n2**10 - m1**2*m2**2*n1**10*n2 + 3*m1**2*m2**2*
n1**8*n2**3 + 4*m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 - 4*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7 - 3*m1**2*m2
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m2**4*n1**2*n2**8) + u3*v1**2*v3*(2*a33*m1**5*n1**7*n2**2 - 2*a33*m1**5*n1**3*n2
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4*n2**5 - 6*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**7 + 2*a33*m1**3*m2**2*n1**9 - 12*a33*m1**3*m2
**2*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**6
- 6*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2 - 12*a33*m1**2*m2**3*
n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 - 2
*a33*m1**2*m2**3*n2**9 + 6*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**2 - 4*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**4
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3 - 2*a33*m2**5*n1**2*n2**7) + u3*v1*v2*v3*( - 2*a33*m1**5*n1**6*n2**3 + 2*a33*
m1**5*n1**2*n2**7 + 6*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 4*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**4 - 6*
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m1**2*m2**3*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 + 12*a33*m1**2*m2**3*n1
**3*n2**6 - 6*a33*m1**2*m2**3*n1*n2**8 + 4*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 - 6*a33*m1*m2**
4*n1**6*n2**3 - 4*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**5 + 6*a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 + 2*a33*
m2**5*n1**7*n2**2 - 2*a33*m2**5*n1**3*n2**6) + u3*v2**2*v3*(2*a33*m1**5*n1**7*n2
**2 - 2*a33*m1**5*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1**8*n2 + 6*a33*m1**4*m2*n1**6*
n2**3 + 4*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**7 + 2*a33*m1**3*m2
**2*n1**9 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 + 12*
a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**6 - 6*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1
**8*n2 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 12*a33
*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 - 2*a33*m1**2*m2**3*n2**9 + 6*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**2
- 4*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**4 - 6*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**6 + 4*a33*m1*m2**4*n1*n2
**8 + 2*a33*m2**5*n1**6*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**2*n2**7) + u3*v2*v3*(m1**4*n1**8
*n2**3 + m1**4*n1**6*n2**5 - m1**4*n1**4*n2**7 - m1**4*n1**2*n2**9 - 2*m1**3*m2*
n1**9*n2**2 + 4*m1**3*m2*n1**5*n2**6 - 2*m1**3*m2*n1*n2**10 + m1**2*m2**2*n1**10
*n2 - 3*m1**2*m2**2*n1**8*n2**3 - 4*m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 + 4*m1**2*m2**2*n1**
4*n2**7 + 3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**9 - m1**2*m2**2*n2**11 + 2*m1*m2**3*n1**9*n2**
2 - 4*m1*m2**3*n1**5*n2**6 + 2*m1*m2**3*n1*n2**10 + m2**4*n1**8*n2**3 + m2**4*n1
**6*n2**5 - m2**4*n1**4*n2**7 - m2**4*n1**2*n2**9) + u3*v3**3*(2*a33*m1**5*n1**7
*n2**2 - 2*a33*m1**5*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1**8*n2 + 6*a33*m1**4*m2*n1**
6*n2**3 + 4*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**7 + 2*a33*m1**3*
m2**2*n1**9 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 +
12*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**6 - 6*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**2*m2**3*
n1**8*n2 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 12*
a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 - 2*a33*m1**2*m2**3*n2**9 + 6*a33*m1*m2**4*n1**7*n2
**2 - 4*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**4 - 6*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**6 + 4*a33*m1*m2**4*
n1*n2**8 + 2*a33*m2**5*n1**6*n2**3 - 2*a33*m2**5*n1**2*n2**7) + v1**3*(m1**5*n1
**8*n2**2 - m1**5*n1**6*n2**4 - m1**5*n1**4*n2**6 + m1**5*n1**2*n2**8 - 2*m1**4*
m2*n1**9*n2 + 6*m1**4*m2*n1**7*n2**3 - 6*m1**4*m2*n1**3*n2**7 + 2*m1**4*m2*n1*n2
**9 + m1**3*m2**2*n1**10 - 9*m1**3*m2**2*n1**8*n2**2 + 8*m1**3*m2**2*n1**6*n2**4
+ 8*m1**3*m2**2*n1**4*n2**6 - 9*m1**3*m2**2*n1**2*n2**8 + m1**3*m2**2*n2**10 +
4*m1**2*m2**3*n1**9*n2 - 12*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 12*m1**2*m2**3*n1**3*n2**7
- 4*m1**2*m2**3*n1*n2**9 + 5*m1*m2**4*n1**8*n2**2 - 5*m1*m2**4*n1**6*n2**4 - 5*
m1*m2**4*n1**4*n2**6 + 5*m1*m2**4*n1**2*n2**8 + 2*m2**5*n1**7*n2**3 - 2*m2**5*n1
**3*n2**7) + v1**2*v2*(2*m1**5*n1**7*n2**3 - 2*m1**5*n1**3*n2**7 - 5*m1**4*m2*n1
**8*n2**2 + 5*m1**4*m2*n1**6*n2**4 + 5*m1**4*m2*n1**4*n2**6 - 5*m1**4*m2*n1**2*
n2**8 + 4*m1**3*m2**2*n1**9*n2 - 12*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3 + 12*m1**3*m2**2*n1
**3*n2**7 - 4*m1**3*m2**2*n1*n2**9 - m1**2*m2**3*n1**10 + 9*m1**2*m2**3*n1**8*n2
**2 - 8*m1**2*m2**3*n1**6*n2**4 - 8*m1**2*m2**3*n1**4*n2**6 + 9*m1**2*m2**3*n1**
2*n2**8 - m1**2*m2**3*n2**10 - 2*m1*m2**4*n1**9*n2 + 6*m1*m2**4*n1**7*n2**3 - 6*
m1*m2**4*n1**3*n2**7 + 2*m1*m2**4*n1*n2**9 - m2**5*n1**8*n2**2 + m2**5*n1**6*n2
**4 + m2**5*n1**4*n2**6 - m2**5*n1**2*n2**8) + v1**2*v3**2*( - a33*m1**6*n1**6*
n2**2 + a33*m1**6*n1**2*n2**6 + 2*a33*m1**5*m2*n1**7*n2 - 2*a33*m1**5*m2*n1**5*
n2**3 - 2*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**5 + 2*a33*m1**5*m2*n1*n2**7 - a33*m1**4*m2**2*
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4*m2**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**4*n1**8 + 3*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 - 3*a33*m1
**2*m2**4*n1**2*n2**6 + a33*m1**2*m2**4*n2**8 - 2*a33*m1*m2**5*n1**7*n2 + 2*a33*
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a33*m2**6*n1**6*n2**2 + a33*m2**6*n1**2*n2**6) + v1*v2**2*(m1**5*n1**8*n2**2 -
m1**5*n1**6*n2**4 - m1**5*n1**4*n2**6 + m1**5*n1**2*n2**8 - 2*m1**4*m2*n1**9*n2
+ 6*m1**4*m2*n1**7*n2**3 - 6*m1**4*m2*n1**3*n2**7 + 2*m1**4*m2*n1*n2**9 + m1**3*
m2**2*n1**10 - 9*m1**3*m2**2*n1**8*n2**2 + 8*m1**3*m2**2*n1**6*n2**4 + 8*m1**3*
m2**2*n1**4*n2**6 - 9*m1**3*m2**2*n1**2*n2**8 + m1**3*m2**2*n2**10 + 4*m1**2*m2
**3*n1**9*n2 - 12*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 12*m1**2*m2**3*n1**3*n2**7 - 4*m1**2
*m2**3*n1*n2**9 + 5*m1*m2**4*n1**8*n2**2 - 5*m1*m2**4*n1**6*n2**4 - 5*m1*m2**4*
n1**4*n2**6 + 5*m1*m2**4*n1**2*n2**8 + 2*m2**5*n1**7*n2**3 - 2*m2**5*n1**3*n2**7
) + v1*v3**2*(m1**5*n1**8*n2**2 - m1**5*n1**6*n2**4 - m1**5*n1**4*n2**6 + m1**5*
n1**2*n2**8 - 2*m1**4*m2*n1**9*n2 + 6*m1**4*m2*n1**7*n2**3 - 6*m1**4*m2*n1**3*n2
**7 + 2*m1**4*m2*n1*n2**9 + m1**3*m2**2*n1**10 - 9*m1**3*m2**2*n1**8*n2**2 + 8*
m1**3*m2**2*n1**6*n2**4 + 8*m1**3*m2**2*n1**4*n2**6 - 9*m1**3*m2**2*n1**2*n2**8
+ m1**3*m2**2*n2**10 + 4*m1**2*m2**3*n1**9*n2 - 12*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 12*
m1**2*m2**3*n1**3*n2**7 - 4*m1**2*m2**3*n1*n2**9 + 5*m1*m2**4*n1**8*n2**2 - 5*m1
*m2**4*n1**6*n2**4 - 5*m1*m2**4*n1**4*n2**6 + 5*m1*m2**4*n1**2*n2**8 + 2*m2**5*
n1**7*n2**3 - 2*m2**5*n1**3*n2**7) + v2**3*(2*m1**5*n1**7*n2**3 - 2*m1**5*n1**3*
n2**7 - 5*m1**4*m2*n1**8*n2**2 + 5*m1**4*m2*n1**6*n2**4 + 5*m1**4*m2*n1**4*n2**6
- 5*m1**4*m2*n1**2*n2**8 + 4*m1**3*m2**2*n1**9*n2 - 12*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3
+ 12*m1**3*m2**2*n1**3*n2**7 - 4*m1**3*m2**2*n1*n2**9 - m1**2*m2**3*n1**10 + 9*
m1**2*m2**3*n1**8*n2**2 - 8*m1**2*m2**3*n1**6*n2**4 - 8*m1**2*m2**3*n1**4*n2**6
+ 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**8 - m1**2*m2**3*n2**10 - 2*m1*m2**4*n1**9*n2 + 6*m1*m2
**4*n1**7*n2**3 - 6*m1*m2**4*n1**3*n2**7 + 2*m1*m2**4*n1*n2**9 - m2**5*n1**8*n2
**2 + m2**5*n1**6*n2**4 + m2**5*n1**4*n2**6 - m2**5*n1**2*n2**8) + v2**2*v3**2*(
- a33*m1**6*n1**6*n2**2 + a33*m1**6*n1**2*n2**6 + 2*a33*m1**5*m2*n1**7*n2 - 2*
a33*m1**5*m2*n1**5*n2**3 - 2*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**5 + 2*a33*m1**5*m2*n1*n2**7
- a33*m1**4*m2**2*n1**8 + 3*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2 - 3*a33*m1**4*m2**2*n1**
2*n2**6 + a33*m1**4*m2**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**4*n1**8 + 3*a33*m1**2*m2**4*n1**
6*n2**2 - 3*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + a33*m1**2*m2**4*n2**8 - 2*a33*m1*m2**5
*n1**7*n2 + 2*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**3 + 2*a33*m1*m2**5*n1**3*n2**5 - 2*a33*m1*
m2**5*n1*n2**7 - a33*m2**6*n1**6*n2**2 + a33*m2**6*n1**2*n2**6) + v2*v3**2*(2*m1
**5*n1**7*n2**3 - 2*m1**5*n1**3*n2**7 - 5*m1**4*m2*n1**8*n2**2 + 5*m1**4*m2*n1**
6*n2**4 + 5*m1**4*m2*n1**4*n2**6 - 5*m1**4*m2*n1**2*n2**8 + 4*m1**3*m2**2*n1**9*
n2 - 12*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3 + 12*m1**3*m2**2*n1**3*n2**7 - 4*m1**3*m2**2*n1*
n2**9 - m1**2*m2**3*n1**10 + 9*m1**2*m2**3*n1**8*n2**2 - 8*m1**2*m2**3*n1**6*n2
**4 - 8*m1**2*m2**3*n1**4*n2**6 + 9*m1**2*m2**3*n1**2*n2**8 - m1**2*m2**3*n2**10
- 2*m1*m2**4*n1**9*n2 + 6*m1*m2**4*n1**7*n2**3 - 6*m1*m2**4*n1**3*n2**7 + 2*m1*
m2**4*n1*n2**9 - m2**5*n1**8*n2**2 + m2**5*n1**6*n2**4 + m2**5*n1**4*n2**6 - m2
**5*n1**2*n2**8) + v3**4*( - a33*m1**6*n1**6*n2**2 + a33*m1**6*n1**2*n2**6 + 2*
a33*m1**5*m2*n1**7*n2 - 2*a33*m1**5*m2*n1**5*n2**3 - 2*a33*m1**5*m2*n1**3*n2**5
+ 2*a33*m1**5*m2*n1*n2**7 - a33*m1**4*m2**2*n1**8 + 3*a33*m1**4*m2**2*n1**6*n2**
2 - 3*a33*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 + a33*m1**4*m2**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**4*n1**
8 + 3*a33*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 - 3*a33*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + a33*m1**2*m2
**4*n2**8 - 2*a33*m1*m2**5*n1**7*n2 + 2*a33*m1*m2**5*n1**5*n2**3 + 2*a33*m1*m2**
5*n1**3*n2**5 - 2*a33*m1*m2**5*n1*n2**7 - a33*m2**6*n1**6*n2**2 + a33*m2**6*n1**
2*n2**6)$
FI=u1**3*(a33**2*m1**4*n1**7*n2**2 + 2*a33**2*m1**4*n1**5*n2**4 + a33**2*m1**4*
n1**3*n2**6 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**3 + 2*a33
**2*m1**3*m2*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**2*n1
**9 - 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**2 - 6*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**4 - 2*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**6 + a33**2*m1**2*m2**2*n1*n2**8 + 2*a33**2*m1*m2**3
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a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**7 + a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 + 2*a33**2*m2**4*n1**5*n2
**4 + a33**2*m2**4*n1**3*n2**6) + u1**2*u2*(a33**2*m1**4*n1**6*n2**3 + 2*a33**2*
m1**4*n1**4*n2**5 + a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**2 - 2
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n2**3 + 2*a33**2*m2**4*n1**4*n2**5 + a33**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u1**2*u3**2*(
a33**3*m1**4*n1**6*n2**2 + 2*a33**3*m1**4*n1**4*n2**4 + a33**3*m1**4*n1**2*n2**6
- 2*a33**3*m1**3*m2*n1**7*n2 - 2*a33**3*m1**3*m2*n1**5*n2**3 + 2*a33**3*m1**3*
m2*n1**3*n2**5 + 2*a33**3*m1**3*m2*n1*n2**7 + a33**3*m1**2*m2**2*n1**8 - 2*a33**
3*m1**2*m2**2*n1**6*n2**2 - 6*a33**3*m1**2*m2**2*n1**4*n2**4 - 2*a33**3*m1**2*m2
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**3*m1*m2**3*n1**5*n2**3 - 2*a33**3*m1*m2**3*n1**3*n2**5 - 2*a33**3*m1*m2**3*n1*
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**2*n2**6) + u1**2*v1*(a33**2*m1**5*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1**5*n1**4*n2**4 + 3
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m2**2*n1**6*n2**2 - 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**4 - 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1
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a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 - 3*a33**2*m1*m2
**4*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**4 + 7*a33**2*m1*m2**4*n1**2*n2**6
- 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**3 - 2*a33**2*m2**5*n1**3*n2**5) + u1**2*v2*( - 2*a33
**2*m1**5*n1**5*n2**3 - 2*a33**2*m1**5*n1**3*n2**5 + 7*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2
**2 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**4 - 3*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 - 8*a33**2*
m1**3*m2**2*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 + 12*a33**2*m1**3*m2**2*
n1**3*n2**5 + 3*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8 - 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 -
12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 + a33**2*m1
**2*m2**3*n2**8 + 6*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2 - 8*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 - 2
*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**7 + 3*a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m2**5*n1**4*n2
**4 + a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u1*u2**2*(a33**2*m1**4*n1**7*n2**2 + 2*a33**2*
m1**4*n1**5*n2**4 + a33**2*m1**4*n1**3*n2**6 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2 - 2*
a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**3 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m1**3*m2*
n1**2*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 - 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**2 - 6*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**4 - 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**6 + a33**2*m1**2
*m2**2*n1*n2**8 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**3 - 2
*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**5 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**7 + a33**2*m2**4*n1**
7*n2**2 + 2*a33**2*m2**4*n1**5*n2**4 + a33**2*m2**4*n1**3*n2**6) + u1*u2*v1*(2*
a33**2*m1**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1**5*n1**3*n2**5 - 7*a33**2*m1**4*m2*n1**6*
n2**2 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**4 + 3*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 + 8*a33**2
*m1**3*m2**2*n1**7*n2 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 - 12*a33**2*m1**3*m2**2
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12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 - 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 - a33**2*m1
**2*m2**3*n2**8 - 6*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2 + 8*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 + 2
*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**7 - 3*a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 - 4*a33**2*m2**5*n1**4*n2
**4 - a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u1*u2*( - 2*a33*m1**4*n1**7*n2**3 - 4*a33*m1**
4*n1**5*n2**5 - 2*a33*m1**4*n1**3*n2**7 + 4*a33*m1**3*m2*n1**8*n2**2 + 4*a33*m1
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*a33*m1**2*m2**2*n1**9*n2 + 4*a33*m1**2*m2**2*n1**7*n2**3 + 12*a33*m1**2*m2**2*
n1**5*n2**5 + 4*a33*m1**2*m2**2*n1**3*n2**7 - 2*a33*m1**2*m2**2*n1*n2**9 - 4*a33
*m1*m2**3*n1**8*n2**2 - 4*a33*m1*m2**3*n1**6*n2**4 + 4*a33*m1*m2**3*n1**4*n2**6
+ 4*a33*m1*m2**3*n1**2*n2**8 - 2*a33*m2**4*n1**7*n2**3 - 4*a33*m2**4*n1**5*n2**5
- 2*a33*m2**4*n1**3*n2**7) + u1*u3**2*v2*( - 2*a33**3*m1**5*n1**4*n2**3 - 2*a33
**3*m1**5*n1**2*n2**5 + 6*a33**3*m1**4*m2*n1**5*n2**2 + 2*a33**3*m1**4*m2*n1**3*
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**3*m2**2*n1**4*n2**3 + 10*a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**5 - 2*a33**3*m1**3*m2**2
*n2**7 + 2*a33**3*m1**2*m2**3*n1**7 - 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**5*n2**2 - 6*a33
**3*m1**2*m2**3*n1**3*n2**4 + 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1*n2**6 + 4*a33**3*m1*m2**4*
n1**6*n2 - 2*a33**3*m1*m2**4*n1**4*n2**3 - 6*a33**3*m1*m2**4*n1**2*n2**5 + 2*a33
**3*m2**5*n1**5*n2**2 + 2*a33**3*m2**5*n1**3*n2**4) + u1*u3**2*( - a33**2*m1**4*
n1**7*n2**2 - 2*a33**2*m1**4*n1**5*n2**4 - a33**2*m1**4*n1**3*n2**6 + 2*a33**2*
m1**3*m2*n1**8*n2 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**3 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**4*n2**
5 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 + 2*a33**2*m1**2*m2
**2*n1**7*n2**2 + 6*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**4 + 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*
n2**6 - a33**2*m1**2*m2**2*n1*n2**8 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2 - 2*a33**2*m1*
m2**3*n1**6*n2**3 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**
7 - a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 - 2*a33**2*m2**4*n1**5*n2**4 - a33**2*m2**4*n1**3*
n2**6) + u1*u3*v3*(2*a33**2*m1**5*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1**5*n1**4*n2**4 + 2*
a33**2*m1**5*n1**2*n2**6 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**5*
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**3*m2**2*n1**8 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 - 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4
*n2**4 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**6 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n2**8 + 4*a33**
2*m1**2*m2**3*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m1**2*m2**3
*n1**3*n2**5 - 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 + 4
*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**4 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**2*n2**6) + u1*v1**2*( - 2*
a33**2*m1**5*m2*n1**4*n2**3 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**5 + 6*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**4 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2
**6 - 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2 + 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**3 + 10*a33
**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**5 - 2*a33**2*m1**3*m2**3*n2**7 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*
n1**7 - 10*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**2 - 6*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**4 + 6
*a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2**6 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2 - 2*a33**2*m1*m2**5*n1
**4*n2**3 - 6*a33**2*m1*m2**5*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m2**6*n1**5*n2**2 + 2*a33**
2*m2**6*n1**3*n2**4) + u1*v1*v2*( - 2*a33**2*m1**6*n1**4*n2**3 - 2*a33**2*m1**6*
n1**2*n2**5 + 6*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**4 - 4*
a33**2*m1**5*m2*n1*n2**6 - 6*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2 + 6*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**4*n2**3 + 10*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**5 - 2*a33**2*m1**4*m2**2*n2**7 + 2
*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7 - 10*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**2 - 6*a33**2*m1**3*
m2**3*n1**3*n2**4 + 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**6 + 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*
n2 - 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**3 - 6*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**5 + 2*a33
**2*m1*m2**5*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**4) + u1*v1*( - 4*a33*m1**
5*n1**5*n2**4 - 4*a33*m1**5*n1**3*n2**6 + 12*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**3 + 4*a33*m1
**4*m2*n1**4*n2**5 - 8*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**7 - 12*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**2
+ 12*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 + 20*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**3
*m2**2*n1*n2**8 + 4*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2 - 20*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 -
12*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 12*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 + 8*a33*m1*m2**4
*n1**7*n2**2 - 4*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**4 - 12*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**6 + 4*a33*
m2**5*n1**6*n2**3 + 4*a33*m2**5*n1**4*n2**5) + u1*v2**2*( - 2*a33**2*m1**5*m2*n1
**4*n2**3 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**5 + 6*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**2 + 2
*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**4 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**6 - 6*a33**2*m1**3
*m2**3*n1**6*n2 + 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**3 + 10*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2
*n2**5 - 2*a33**2*m1**3*m2**3*n2**7 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7 - 10*a33**2*m1
**2*m2**4*n1**5*n2**2 - 6*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**4 + 6*a33**2*m1**2*m2**4*
n1*n2**6 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2 - 2*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**3 - 6*a33**2
*m1*m2**5*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m2**6*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m2**6*n1**3*n2**4)
+ u1*v3**2*( - a33**2*m1**6*n1**5*n2**2 - a33**2*m1**6*n1**3*n2**4 + 2*a33**2*
m1**5*m2*n1**6*n2 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**5 - a33**2*m1**4*m2**2*n1**7 + 2
*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**4 - a33**2*m1**
4*m2**2*n1*n2**6 - a33**2*m1**2*m2**4*n1**7 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**2 +
2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**4 - a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2**6 - 2*a33**2*m1*m2
**5*n1**6*n2 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**2*n2**5 - a33**2*m2**6*n1**5*n2**2 - a33**2
*m2**6*n1**3*n2**4) + u1*( - m1**4*n1**9*n2**2 - 2*m1**4*n1**7*n2**4 - m1**4*n1
**5*n2**6 + 2*m1**3*m2*n1**10*n2 + 2*m1**3*m2*n1**8*n2**3 - 2*m1**3*m2*n1**6*n2
**5 - 2*m1**3*m2*n1**4*n2**7 - m1**2*m2**2*n1**11 + 2*m1**2*m2**2*n1**9*n2**2 +
6*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4 + 2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**6 - m1**2*m2**2*n1**3*n2**8
- 2*m1*m2**3*n1**10*n2 - 2*m1*m2**3*n1**8*n2**3 + 2*m1*m2**3*n1**6*n2**5 + 2*m1*
m2**3*n1**4*n2**7 - m2**4*n1**9*n2**2 - 2*m2**4*n1**7*n2**4 - m2**4*n1**5*n2**6)
+ u2**3*(a33**2*m1**4*n1**6*n2**3 + 2*a33**2*m1**4*n1**4*n2**5 + a33**2*m1**4*
n1**2*n2**7 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**2 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**5*n2**4 + 2*
a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**6 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1*n2**8 + a33**2*m1**2*m2**2*n1
**8*n2 - 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 - 6*a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**5 - 2
*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**2*n2**9 + 2*a33**2*m1*m2**3*
n1**7*n2**2 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**3*n2**6 - 2*
a33**2*m1*m2**3*n1*n2**8 + a33**2*m2**4*n1**6*n2**3 + 2*a33**2*m2**4*n1**4*n2**5
+ a33**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u2**2*u3**2*(a33**3*m1**4*n1**6*n2**2 + 2*a33**3*
m1**4*n1**4*n2**4 + a33**3*m1**4*n1**2*n2**6 - 2*a33**3*m1**3*m2*n1**7*n2 - 2*
a33**3*m1**3*m2*n1**5*n2**3 + 2*a33**3*m1**3*m2*n1**3*n2**5 + 2*a33**3*m1**3*m2*
n1*n2**7 + a33**3*m1**2*m2**2*n1**8 - 2*a33**3*m1**2*m2**2*n1**6*n2**2 - 6*a33**
3*m1**2*m2**2*n1**4*n2**4 - 2*a33**3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**6 + a33**3*m1**2*m2**
2*n2**8 + 2*a33**3*m1*m2**3*n1**7*n2 + 2*a33**3*m1*m2**3*n1**5*n2**3 - 2*a33**3*
m1*m2**3*n1**3*n2**5 - 2*a33**3*m1*m2**3*n1*n2**7 + a33**3*m2**4*n1**6*n2**2 + 2
*a33**3*m2**4*n1**4*n2**4 + a33**3*m2**4*n1**2*n2**6) + u2**2*v1*(a33**2*m1**5*
n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1**5*n1**4*n2**4 + 3*a33**2*m1**5*n1**2*n2**6 - 2*a33**2
*m1**4*m2*n1**7*n2 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**3 + 6*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**7
+ a33**2*m1**3*m2**2*n1**8 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 - 12*a33**2*m1**3*
m2**2*n1**4*n2**4 - 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**6 + 3*a33**2*m1**3*m2**2*n2
**8 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**3 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 - 8*
a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 - 3*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1*m2**4*
n1**4*n2**4 + 7*a33**2*m1*m2**4*n1**2*n2**6 - 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**3 - 2*a33
**2*m2**5*n1**3*n2**5) + u2**2*(a33*m1**4*n1**8*n2**2 + a33*m1**4*n1**6*n2**4 -
a33*m1**4*n1**4*n2**6 - a33*m1**4*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**3*m2*n1**9*n2 + 4*a33*
m1**3*m2*n1**5*n2**5 - 2*a33*m1**3*m2*n1*n2**9 + a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 3*a33*
m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 4*a33*m1**2*m2**2*n1**
4*n2**6 + 3*a33*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 2*a33*m1*m2**
3*n1**9*n2 - 4*a33*m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 2*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + a33*m2**4*n1
**8*n2**2 + a33*m2**4*n1**6*n2**4 - a33*m2**4*n1**4*n2**6 - a33*m2**4*n1**2*n2**
8) + u2*u3**2*v1*(2*a33**3*m1**5*n1**4*n2**3 + 2*a33**3*m1**5*n1**2*n2**5 - 6*
a33**3*m1**4*m2*n1**5*n2**2 - 2*a33**3*m1**4*m2*n1**3*n2**4 + 4*a33**3*m1**4*m2*
n1*n2**6 + 6*a33**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2 - 6*a33**3*m1**3*m2**2*n1**4*n2**3 - 10
*a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**5 + 2*a33**3*m1**3*m2**2*n2**7 - 2*a33**3*m1**2*m2
**3*n1**7 + 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**5*n2**2 + 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1**3*n2**4
- 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1*n2**6 - 4*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2 + 2*a33**3*m1*m2**
4*n1**4*n2**3 + 6*a33**3*m1*m2**4*n1**2*n2**5 - 2*a33**3*m2**5*n1**5*n2**2 - 2*
a33**3*m2**5*n1**3*n2**4) + u2*u3**2*( - a33**2*m1**4*n1**6*n2**3 - 2*a33**2*m1
**4*n1**4*n2**5 - a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**2 + 2*
a33**2*m1**3*m2*n1**5*n2**4 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**6 - 2*a33**2*m1**3*m2*
n1*n2**8 - a33**2*m1**2*m2**2*n1**8*n2 + 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 + 6*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**2
*m2**2*n2**9 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**2 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 + 2
*a33**2*m1*m2**3*n1**3*n2**6 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**8 - a33**2*m2**4*n1**6*
n2**3 - 2*a33**2*m2**4*n1**4*n2**5 - a33**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u2*u3*v3*(2*a33
**2*m1**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1**5*n1**3*n2**5 - 5*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2
**2 + 5*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2 - 8*a33**2*
m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1**3*m2**
2*n1*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**3*n1**8 + 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 - 8*a33
**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 + a33**2*m1**2*m2**3*n2**8 - 2*a33**2*m1*m2**4*n1**7
*n2 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**3 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 - 2*a33**2*
m1*m2**4*n1*n2**7 - a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 + a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u2*v1
**2*(2*a33**2*m1**6*n1**4*n2**3 + 2*a33**2*m1**6*n1**2*n2**5 - 6*a33**2*m1**5*m2
*n1**5*n2**2 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**4 + 4*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**6 + 6*
a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2 - 6*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**3 - 10*a33**2*m1**4
*m2**2*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m1**4*m2**2*n2**7 - 2*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7 +
10*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**2 + 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**4 - 6*a33**2*
m1**3*m2**3*n1*n2**6 - 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**
4*n2**3 + 6*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**5 - 2*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**2 - 2*
a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**4) + u2*v1*(2*a33*m1**5*n1**6*n2**3 - 2*a33*m1**5*n1**
2*n2**7 - 6*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**4 + 6*a33*m1**4*
m2*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1*n2**8 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 - 12*a33*
m1**3*m2**2*n1**6*n2**3 - 4*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**5 + 12*a33*m1**3*m2**2*n1
**2*n2**7 - 2*a33*m1**3*m2**2*n2**9 - 2*a33*m1**2*m2**3*n1**9 + 12*a33*m1**2*m2
**3*n1**7*n2**2 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 - 12*a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6
+ 6*a33*m1**2*m2**3*n1*n2**8 - 4*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 + 6*a33*m1*m2**4*n1**6*
n2**3 + 4*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 - 2*a33*m2**5*n1
**7*n2**2 + 2*a33*m2**5*n1**3*n2**6) + u2*v3**2*( - a33**2*m1**6*n1**4*n2**3 -
a33**2*m1**6*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**2 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1*
n2**6 - a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2 + 2*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**3 + 2*a33**
2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**5 - a33**2*m1**4*m2**2*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*
n2 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**3 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**5 - a33**
2*m1**2*m2**4*n2**7 - 2*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1*n2**6
- a33**2*m2**6*n1**4*n2**3 - a33**2*m2**6*n1**2*n2**5) + u2*( - m1**4*n1**8*n2
**3 - 2*m1**4*n1**6*n2**5 - m1**4*n1**4*n2**7 + 2*m1**3*m2*n1**9*n2**2 + 2*m1**3
*m2*n1**7*n2**4 - 2*m1**3*m2*n1**5*n2**6 - 2*m1**3*m2*n1**3*n2**8 - m1**2*m2**2*
n1**10*n2 + 2*m1**2*m2**2*n1**8*n2**3 + 6*m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 + 2*m1**2*m2**
2*n1**4*n2**7 - m1**2*m2**2*n1**2*n2**9 - 2*m1*m2**3*n1**9*n2**2 - 2*m1*m2**3*n1
**7*n2**4 + 2*m1*m2**3*n1**5*n2**6 + 2*m1*m2**3*n1**3*n2**8 - m2**4*n1**8*n2**3
- 2*m2**4*n1**6*n2**5 - m2**4*n1**4*n2**7) + u3**3*v3*(2*a33**3*m1**5*n1**5*n2**
2 + 2*a33**3*m1**5*n1**3*n2**4 - 4*a33**3*m1**4*m2*n1**6*n2 + 2*a33**3*m1**4*m2*
n1**4*n2**3 + 6*a33**3*m1**4*m2*n1**2*n2**5 + 2*a33**3*m1**3*m2**2*n1**7 - 10*
a33**3*m1**3*m2**2*n1**5*n2**2 - 6*a33**3*m1**3*m2**2*n1**3*n2**4 + 6*a33**3*m1
**3*m2**2*n1*n2**6 + 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2 - 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*
n2**3 - 10*a33**3*m1**2*m2**3*n1**2*n2**5 + 2*a33**3*m1**2*m2**3*n2**7 + 6*a33**
3*m1*m2**4*n1**5*n2**2 + 2*a33**3*m1*m2**4*n1**3*n2**4 - 4*a33**3*m1*m2**4*n1*n2
**6 + 2*a33**3*m2**5*n1**4*n2**3 + 2*a33**3*m2**5*n1**2*n2**5) + u3**2*v1*(a33**
2*m1**5*n1**6*n2**2 - a33**2*m1**5*n1**2*n2**6 - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2 + 4*
a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**3 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**5 - 2*a33**2*m1**4*m2*
n1*n2**7 + a33**2*m1**3*m2**2*n1**8 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 + 8*a33**
2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**6 - a33**2*m1**3*m2**2*n2**8 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**
7*n2 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**3 - 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 + 4*
a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 + 5*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 - 5*a33**2*m1*m2**4*
n1**2*n2**6 + 2*a33**2*m2**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m2**5*n1**3*n2**5) + u3**2*
v2*(2*a33**2*m1**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1**5*n1**3*n2**5 - 5*a33**2*m1**4*m2*
n1**6*n2**2 + 5*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2 - 8*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 - 8*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1
**3*m2**2*n1*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**3*n1**8 + 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2
- 8*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 + a33**2*m1**2*m2**3*n2**8 - 2*a33**2*m1*m2
**4*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**3 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 - 2
*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**7 - a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 + a33**2*m2**5*n1**2*n2**6)
+ u3**2*v3**2*( - a33**3*m1**6*n1**4*n2**2 - a33**3*m1**6*n1**2*n2**4 + 2*a33**
3*m1**5*m2*n1**5*n2 - 2*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**5 - a33**3*m1**4*m2**2*n1**6 + 2*
a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**2 + 2*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**4 - a33**3*m1**4
*m2**2*n2**6 - a33**3*m1**2*m2**4*n1**6 + 2*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**2 + 2*
a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**4 - a33**3*m1**2*m2**4*n2**6 - 2*a33**3*m1*m2**5*n1
**5*n2 + 2*a33**3*m1*m2**5*n1*n2**5 - a33**3*m2**6*n1**4*n2**2 - a33**3*m2**6*n1
**2*n2**4) + u3*v1*v3*(2*a33**2*m1**6*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1**6*n1**3*n2**4 -
4*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2 + 4*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m1**4*m2
**2*n1**7 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**2 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**4
+ 2*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**6 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7 - 4*a33**2*m1**2*m2
**4*n1**5*n2**2 - 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**4 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2
**6 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2 - 4*a33**2*m1*m2**5*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m2**
6*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m2**6*n1**3*n2**4) + u3*v2*v3*(2*a33**2*m1**5*m2*n1**5*
n2**2 + 2*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**4 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2 + 2*a33**2
*m1**4*m2**2*n1**4*n2**3 + 6*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m1**3*m2
**3*n1**7 - 10*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**2 - 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**4
+ 6*a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**6 + 6*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2 - 6*a33**2*m1**
2*m2**4*n1**4*n2**3 - 10*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**5 + 2*a33**2*m1**2*m2**4*
n2**7 + 6*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**4 - 4*a33**2
*m1*m2**5*n1*n2**6 + 2*a33**2*m2**6*n1**4*n2**3 + 2*a33**2*m2**6*n1**2*n2**5) +
u3*v3*(2*a33*m1**5*n1**7*n2**2 - 2*a33*m1**5*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**4*m2*n1**8*
n2 + 8*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**3 + 8*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**5 - 4*a33*m1**4*m2*n1
**2*n2**7 + 2*a33*m1**3*m2**2*n1**9 - 16*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**2 + 16*a33*m1
**3*m2**2*n1**3*n2**6 - 2*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**8 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2
- 16*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 - 16*a33*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 8*a33*m1**2*
m2**3*n1**2*n2**7 + 10*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**2 - 10*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**6 +
4*a33*m2**5*n1**6*n2**3 + 4*a33*m2**5*n1**4*n2**5) + v1*v2*(2*a33*m1**6*n1**5*n2
**3 + 2*a33*m1**6*n1**3*n2**5 - 4*a33*m1**5*m2*n1**6*n2**2 + 4*a33*m1**5*m2*n1**
2*n2**6 + 2*a33*m1**4*m2**2*n1**7*n2 - 4*a33*m1**4*m2**2*n1**5*n2**3 - 4*a33*m1
**4*m2**2*n1**3*n2**5 + 2*a33*m1**4*m2**2*n1*n2**7 + 2*a33*m1**2*m2**4*n1**7*n2
- 4*a33*m1**2*m2**4*n1**5*n2**3 - 4*a33*m1**2*m2**4*n1**3*n2**5 + 2*a33*m1**2*m2
**4*n1*n2**7 + 4*a33*m1*m2**5*n1**6*n2**2 - 4*a33*m1*m2**5*n1**2*n2**6 + 2*a33*
m2**6*n1**5*n2**3 + 2*a33*m2**6*n1**3*n2**5) + v1*v3**2*( - a33**2*m1**7*n1**4*
n2**2 - a33**2*m1**7*n1**2*n2**4 + 2*a33**2*m1**6*m2*n1**5*n2 - 2*a33**2*m1**6*
m2*n1*n2**5 - a33**2*m1**5*m2**2*n1**6 + 2*a33**2*m1**5*m2**2*n1**4*n2**2 + 2*
a33**2*m1**5*m2**2*n1**2*n2**4 - a33**2*m1**5*m2**2*n2**6 - a33**2*m1**3*m2**4*
n1**6 + 2*a33**2*m1**3*m2**4*n1**4*n2**2 + 2*a33**2*m1**3*m2**4*n1**2*n2**4 -
a33**2*m1**3*m2**4*n2**6 - 2*a33**2*m1**2*m2**5*n1**5*n2 + 2*a33**2*m1**2*m2**5*
n1*n2**5 - a33**2*m1*m2**6*n1**4*n2**2 - a33**2*m1*m2**6*n1**2*n2**4) + v1*(m1**
5*n1**8*n2**2 - m1**5*n1**4*n2**6 - 2*m1**4*m2*n1**9*n2 + 4*m1**4*m2*n1**7*n2**3
+ 4*m1**4*m2*n1**5*n2**5 - 2*m1**4*m2*n1**3*n2**7 + m1**3*m2**2*n1**10 - 8*m1**
3*m2**2*n1**8*n2**2 + 8*m1**3*m2**2*n1**4*n2**6 - m1**3*m2**2*n1**2*n2**8 + 4*m1
**2*m2**3*n1**9*n2 - 8*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 - 8*m1**2*m2**3*n1**5*n2**5 + 4*
m1**2*m2**3*n1**3*n2**7 + 5*m1*m2**4*n1**8*n2**2 - 5*m1*m2**4*n1**4*n2**6 + 2*m2
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2*m1**5*n1**5*n2**5 - 5*m1**4*m2*n1**8*n2**2 + 5*m1**4*m2*n1**4*n2**6 + 4*m1**3
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FI=u1**4*(a33**3*m1**3*n1**10*n2 + 2*a33**3*m1**3*n1**8*n2**3 - 2*a33**3*m1**3*
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a33**2*m1*m2**2*n2**12 + a33**2*m2**3*n1**9*n2**3 + 3*a33**2*m2**3*n1**7*n2**5 +
3*a33**2*m2**3*n1**5*n2**7 + a33**2*m2**3*n1**3*n2**9) + u1**2*u3**2*(2*a33**3*
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+ 12*a33**3*m1*m2**4*n1**8*n2 - 10*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2**3 - 14*a33**3*m1*
m2**4*n1**4*n2**5 + 10*a33**3*m1*m2**4*n1**2*n2**7 + 2*a33**3*m1*m2**4*n2**9 + 6
*a33**3*m2**5*n1**7*n2**2 + 2*a33**3*m2**5*n1**5*n2**4 - 6*a33**3*m2**5*n1**3*n2
**6 - 2*a33**3*m2**5*n1*n2**8) + u1**2*( - a33*m1**3*n1**12*n2 - 2*a33*m1**3*n1
**10*n2**3 + 2*a33*m1**3*n1**6*n2**7 + a33*m1**3*n1**4*n2**9 - 3*a33*m1**2*m2*n1
**11*n2**2 - 6*a33*m1**2*m2*n1**9*n2**4 + 6*a33*m1**2*m2*n1**5*n2**8 + 3*a33*m1
**2*m2*n1**3*n2**10 - 3*a33*m1*m2**2*n1**10*n2**3 - 6*a33*m1*m2**2*n1**8*n2**5 +
6*a33*m1*m2**2*n1**4*n2**9 + 3*a33*m1*m2**2*n1**2*n2**11 - a33*m2**3*n1**9*n2**
4 - 2*a33*m2**3*n1**7*n2**6 + 2*a33*m2**3*n1**3*n2**10 + a33*m2**3*n1*n2**12) +
u1*u2**2*(a33**2*m1**3*n1**9*n2**3 + 3*a33**2*m1**3*n1**7*n2**5 + 3*a33**2*m1**3
*n1**5*n2**7 + a33**2*m1**3*n1**3*n2**9 + a33**2*m1**2*m2*n1**12 + 3*a33**2*m1**
2*m2*n1**10*n2**2 + 5*a33**2*m1**2*m2*n1**8*n2**4 + 7*a33**2*m1**2*m2*n1**6*n2**
6 + 6*a33**2*m1**2*m2*n1**4*n2**8 + 2*a33**2*m1**2*m2*n1**2*n2**10 + 2*a33**2*m1
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**2*n1*n2**11 + a33**2*m2**3*n1**10*n2**2 + 3*a33**2*m2**3*n1**8*n2**4 + 3*a33**
2*m2**3*n1**6*n2**6 + a33**2*m2**3*n1**4*n2**8) + u1*u2*u3*v3*(4*a33**3*m1**4*n1
**8*n2**2 + 4*a33**3*m1**4*n1**6*n2**4 - 4*a33**3*m1**4*n1**4*n2**6 - 4*a33**3*
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- 8*a33**3*m1**3*m2*n1*n2**9 + 4*a33**3*m1**2*m2**2*n1**10 - 12*a33**3*m1**2*m2
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4*n2**6 + 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - 4*a33**3*m1**2*m2**2*n2**10 + 8*
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4*n1**4*n2**6 - 4*a33**3*m2**4*n1**2*n2**8) + u1*u2*v1*( - 4*a33**2*m1**4*n1**9*
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*n1**3*n2**8 + 6*a33**2*m1**3*m2*n1**10*n2 - 7*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2**3 - 17*
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m2*n1**2*n2**9 - 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**11 + 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**9*n2**2
- 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4 - 33*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**6 - 6*a33**
2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**8 + 12*a33**2*m1**2*m2**2*n1*n2**10 - 6*a33**2*m1*m2**3*
n1**10*n2 - a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**5 - 23*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**7 - 13*
a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**9 + 3*a33**2*m1*m2**3*n2**11 - 3*a33**2*m2**4*n1**9*n2
**2 - 3*a33**2*m2**4*n1**7*n2**4 - a33**2*m2**4*n1**5*n2**6 - 5*a33**2*m2**4*n1
**3*n2**8 - 4*a33**2*m2**4*n1*n2**10) + u1*u2*( - 2*a33*m1**3*n1**11*n2**2 - 6*
a33*m1**3*n1**9*n2**4 - 6*a33*m1**3*n1**7*n2**6 - 2*a33*m1**3*n1**5*n2**8 - 6*
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2*n1**7*n2**6 - 18*a33*m1*m2**2*n1**5*n2**8 - 6*a33*m1*m2**2*n1**3*n2**10 - 2*
a33*m2**3*n1**8*n2**5 - 6*a33*m2**3*n1**6*n2**7 - 6*a33*m2**3*n1**4*n2**9 - 2*
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**3*m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 + 14*a33**3*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 - 14*a33**3*m1**
2*m2**2*n1**4*n2**6 - 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 + 2*a33**3*m1**2*m2**2*
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m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 2*a33**3*m1*m2**3*n1**3*n2**7 - 6*a33**3*m1*m2**3*n1*n2**
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**2*n2**8) + u1*u3**2*( - 2*a33**2*m1**3*n1**11*n2 - 5*a33**2*m1**3*n1**9*n2**3
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+ 2*a33**2*m1*m2**2*n1**11*n2 - 11*a33**2*m1*m2**2*n1**7*n2**5 - 13*a33**2*m1*
m2**2*n1**5*n2**7 - 3*a33**2*m1*m2**2*n1**3*n2**9 + a33**2*m1*m2**2*n1*n2**11 +
a33**2*m2**3*n1**10*n2**2 + a33**2*m2**3*n1**8*n2**4 - 3*a33**2*m2**3*n1**6*n2**
6 - 5*a33**2*m2**3*n1**4*n2**8 - 2*a33**2*m2**3*n1**2*n2**10) + u1*u3*v2*v3*( -
8*a33**3*m1**5*n1**7*n2**2 + 8*a33**3*m1**5*n1**3*n2**6 + 16*a33**3*m1**4*m2*n1
**8*n2 - 24*a33**3*m1**4*m2*n1**6*n2**3 - 16*a33**3*m1**4*m2*n1**4*n2**5 + 24*
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**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 + 16*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 - 48*a33**3*m1**
2*m2**3*n1**2*n2**7 + 8*a33**3*m1**2*m2**3*n2**9 - 24*a33**3*m1*m2**4*n1**7*n2**
2 + 16*a33**3*m1*m2**4*n1**5*n2**4 + 24*a33**3*m1*m2**4*n1**3*n2**6 - 16*a33**3*
m1*m2**4*n1*n2**8 - 8*a33**3*m2**5*n1**6*n2**3 + 8*a33**3*m2**5*n1**2*n2**7) +
u1*u3*v3*(2*a33**2*m1**4*n1**8*n2**3 + 6*a33**2*m1**4*n1**6*n2**5 + 6*a33**2*m1
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**2*m1**3*m2*n1**9*n2**2 + 10*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**4 + 14*a33**2*m1**3*m2*
n1**5*n2**6 + 12*a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**8 + 4*a33**2*m1**3*m2*n1*n2**10 + 4*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**10*n2 + 12*a33**2*m1**2*m2**2*n1**8*n2**3 + 14*a33**2*m1
**2*m2**2*n1**6*n2**5 + 10*a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7 + 6*a33**2*m1**2*m2**2
*n1**2*n2**9 + 2*a33**2*m1**2*m2**2*n2**11 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**9*n2**2 + 6*
a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**4 + 6*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**6 + 2*a33**2*m1*m2**3*
n1**3*n2**8) + u1*v1**2*v2*(16*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4 - 16*a33**3*m1**6*n1**2*
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**2*n1**4*n2**4 + 144*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 - 16*a33**3*m1**4*m2**2*n2
**8 - 64*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2 + 256*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**3 - 256*
a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 + 64*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**7 + 16*a33**3*m1**
2*m2**4*n1**8 - 144*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 + 224*a33**3*m1**2*m2**4*n1**
4*n2**4 - 96*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + 32*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2 - 96*
a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**3 + 64*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5 + 16*a33**3*m2**6*
n1**6*n2**2 - 16*a33**3*m2**6*n1**4*n2**4) + u1*v1**2*( - 4*a33**2*m1**5*n1**7*
n2**3 + 4*a33**2*m1**5*n1**3*n2**7 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**2 - 18*a33**2*
m1**4*m2*n1**6*n2**4 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**6 + 14*a33**2*m1**4*m2*n1**2*
n2**8 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2 + 22*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3 - 26*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**5 - 30*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**7 + 16*a33**2*
m1**3*m2**2*n1*n2**9 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10 + 38*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6
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6*a33**2*m1**2*m2**3*n2**10 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2 - 6*a33**2*m1*m2**4*n1
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*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**9 - 2*a33**2*m2**5*n1**8*n2**2 - 4*a33**2*m2**5*n1**6*n2
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2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 26*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**5 - 22*a33**2*m1**2*
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m1*m2**4*n1**2*n2**8 - 4*a33**2*m2**5*n1**7*n2**3 + 4*a33**2*m2**5*n1**3*n2**7)
+ u1*v1*( - 2*a33*m1**4*n1**11*n2 - 4*a33*m1**4*n1**9*n2**3 - 4*a33*m1**4*n1**7*
n2**5 - 4*a33*m1**4*n1**5*n2**7 - 2*a33*m1**4*n1**3*n2**9 + 2*a33*m1**3*m2*n1**
12 - 2*a33*m1**3*m2*n1**10*n2**2 - 8*a33*m1**3*m2*n1**8*n2**4 - 8*a33*m1**3*m2*
n1**6*n2**6 - 10*a33*m1**3*m2*n1**4*n2**8 - 6*a33*m1**3*m2*n1**2*n2**10 + 6*a33*
m1**2*m2**2*n1**11*n2 + 6*a33*m1**2*m2**2*n1**9*n2**3 - 6*a33*m1**2*m2**2*n1**3*
n2**9 - 6*a33*m1**2*m2**2*n1*n2**11 + 6*a33*m1*m2**3*n1**10*n2**2 + 10*a33*m1*m2
**3*n1**8*n2**4 + 8*a33*m1*m2**3*n1**6*n2**6 + 8*a33*m1*m2**3*n1**4*n2**8 + 2*
a33*m1*m2**3*n1**2*n2**10 - 2*a33*m1*m2**3*n2**12 + 2*a33*m2**4*n1**9*n2**3 + 4*
a33*m2**4*n1**7*n2**5 + 4*a33*m2**4*n1**5*n2**7 + 4*a33*m2**4*n1**3*n2**9 + 2*
a33*m2**4*n1*n2**11) + u1*v2**3*(8*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4 - 8*a33**3*m1**6*n1
**2*n2**6 - 32*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**3 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**5 - 16
*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**7 + 48*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2 - 112*a33**3*m1**4
*m2**2*n1**4*n2**4 + 72*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 - 8*a33**3*m1**4*m2**2*n2
**8 - 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2 + 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**3 - 128*
a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 + 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**7 + 8*a33**3*m1**2
*m2**4*n1**8 - 72*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 + 112*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*
n2**4 - 48*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + 16*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2 - 48*a33
**3*m1*m2**5*n1**5*n2**3 + 32*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5 + 8*a33**3*m2**6*n1**6
*n2**2 - 8*a33**3*m2**6*n1**4*n2**4) + u1*v2**2*( - 4*a33**2*m1**5*n1**7*n2**3 +
4*a33**2*m1**5*n1**3*n2**7 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**2 - 18*a33**2*m1**4*m2
*n1**6*n2**4 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**6 + 14*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**8 +
2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2 + 22*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3 - 26*a33**2*m1
**3*m2**2*n1**5*n2**5 - 30*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**7 + 16*a33**2*m1**3*m2**
2*n1*n2**9 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10 + 38*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**4 - 6
*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**6 - 36*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**8 + 6*a33**2*
m1**2*m2**3*n2**10 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**9*n2 - 6*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**3
+ 26*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**5 + 14*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**7 - 14*a33**2*m1
*m2**4*n1*n2**9 - 2*a33**2*m2**5*n1**8*n2**2 - 4*a33**2*m2**5*n1**6*n2**4 + 6*
a33**2*m2**5*n1**4*n2**6 + 8*a33**2*m2**5*n1**2*n2**8) + u1*v2*v3**2*(4*a33**3*
m1**6*n1**6*n2**2 + 8*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4 - 12*a33**3*m1**6*n1**2*n2**6 - 8
*a33**3*m1**5*m2*n1**7*n2 - 24*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**3 + 56*a33**3*m1**5*m2*
n1**3*n2**5 - 24*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**7 + 4*a33**3*m1**4*m2**2*n1**8 + 36*a33
**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2 - 112*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**4 + 84*a33**3*m1
**4*m2**2*n1**2*n2**6 - 12*a33**3*m1**4*m2**2*n2**8 - 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1**
7*n2 + 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**3 - 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 +
32*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**7 + 12*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8 - 84*a33**3*m1**2*
m2**4*n1**6*n2**2 + 112*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**4 - 36*a33**3*m1**2*m2**4*
n1**2*n2**6 - 4*a33**3*m1**2*m2**4*n2**8 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2 - 56*a33
**3*m1*m2**5*n1**5*n2**3 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5 + 8*a33**3*m1*m2**5*n1
*n2**7 + 12*a33**3*m2**6*n1**6*n2**2 - 8*a33**3*m2**6*n1**4*n2**4 - 4*a33**3*m2
**6*n1**2*n2**6) + u1*v3**2*(3*a33**2*m1**5*n1**7*n2**3 - 2*a33**2*m1**5*n1**5*
n2**5 - 5*a33**2*m1**5*n1**3*n2**7 - a33**2*m1**4*m2*n1**10 - 14*a33**2*m1**4*m2
*n1**8*n2**2 + 5*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2**4 + 8*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**6 -
10*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**8 + 10*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2 - 29*a33**2*m1**
3*m2**2*n1**7*n2**3 - 13*a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**5 + 21*a33**2*m1**3*m2**2*
n1**3*n2**7 - 5*a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**9 - 5*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10 + 21*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**8*n2**2 - 13*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**4 - 29*a33**2*
m1**2*m2**3*n1**4*n2**6 + 10*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**8 - 10*a33**2*m1*m2**4
*n1**9*n2 + 8*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**3 + 5*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**5 - 14*
a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**7 - a33**2*m1*m2**4*n1*n2**9 - 5*a33**2*m2**5*n1**8*n2
**2 - 2*a33**2*m2**5*n1**6*n2**4 + 3*a33**2*m2**5*n1**4*n2**6) + u1*( - m1**3*n1
**11*n2**3 - 3*m1**3*n1**9*n2**5 - 3*m1**3*n1**7*n2**7 - m1**3*n1**5*n2**9 - 3*
m1**2*m2*n1**10*n2**4 - 9*m1**2*m2*n1**8*n2**6 - 9*m1**2*m2*n1**6*n2**8 - 3*m1**
2*m2*n1**4*n2**10 - 3*m1*m2**2*n1**9*n2**5 - 9*m1*m2**2*n1**7*n2**7 - 9*m1*m2**2
*n1**5*n2**9 - 3*m1*m2**2*n1**3*n2**11 - m2**3*n1**8*n2**6 - 3*m2**3*n1**6*n2**8
- 3*m2**3*n1**4*n2**10 - m2**3*n1**2*n2**12) + u2**4*(a33**3*m1**3*n1**10*n2 +
2*a33**3*m1**3*n1**8*n2**3 - 2*a33**3*m1**3*n1**4*n2**7 - a33**3*m1**3*n1**2*n2
**9 - a33**3*m1**2*m2*n1**11 + 4*a33**3*m1**2*m2*n1**7*n2**4 + 2*a33**3*m1**2*m2
*n1**5*n2**6 - 3*a33**3*m1**2*m2*n1**3*n2**8 - 2*a33**3*m1**2*m2*n1*n2**10 - 2*
a33**3*m1*m2**2*n1**10*n2 - 3*a33**3*m1*m2**2*n1**8*n2**3 + 2*a33**3*m1*m2**2*n1
**6*n2**5 + 4*a33**3*m1*m2**2*n1**4*n2**7 - a33**3*m1*m2**2*n2**11 - a33**3*m2**
3*n1**9*n2**2 - 2*a33**3*m2**3*n1**7*n2**4 + 2*a33**3*m2**3*n1**3*n2**8 + a33**3
*m2**3*n1*n2**10) + u2**3*v1*(4*a33**3*m1**4*n1**8*n2**2 + 4*a33**3*m1**4*n1**6*
n2**4 - 4*a33**3*m1**4*n1**4*n2**6 - 4*a33**3*m1**4*n1**2*n2**8 - 8*a33**3*m1**3
*m2*n1**9*n2 + 16*a33**3*m1**3*m2*n1**5*n2**5 - 8*a33**3*m1**3*m2*n1*n2**9 + 4*
a33**3*m1**2*m2**2*n1**10 - 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 - 16*a33**3*m1**2*
m2**2*n1**6*n2**4 + 16*a33**3*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6 + 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1
**2*n2**8 - 4*a33**3*m1**2*m2**2*n2**10 + 8*a33**3*m1*m2**3*n1**9*n2 - 16*a33**3
*m1*m2**3*n1**5*n2**5 + 8*a33**3*m1*m2**3*n1*n2**9 + 4*a33**3*m2**4*n1**8*n2**2
+ 4*a33**3*m2**4*n1**6*n2**4 - 4*a33**3*m2**4*n1**4*n2**6 - 4*a33**3*m2**4*n1**2
*n2**8) + u2**3*(a33**2*m1**3*n1**8*n2**4 + 3*a33**2*m1**3*n1**6*n2**6 + 3*a33**
2*m1**3*n1**4*n2**8 + a33**2*m1**3*n1**2*n2**10 + a33**2*m1**2*m2*n1**11*n2 + 3*
a33**2*m1**2*m2*n1**9*n2**3 + 5*a33**2*m1**2*m2*n1**7*n2**5 + 7*a33**2*m1**2*m2*
n1**5*n2**7 + 6*a33**2*m1**2*m2*n1**3*n2**9 + 2*a33**2*m1**2*m2*n1*n2**11 + 2*
a33**2*m1*m2**2*n1**10*n2**2 + 6*a33**2*m1*m2**2*n1**8*n2**4 + 7*a33**2*m1*m2**2
*n1**6*n2**6 + 5*a33**2*m1*m2**2*n1**4*n2**8 + 3*a33**2*m1*m2**2*n1**2*n2**10 +
a33**2*m1*m2**2*n2**12 + a33**2*m2**3*n1**9*n2**3 + 3*a33**2*m2**3*n1**7*n2**5 +
3*a33**2*m2**3*n1**5*n2**7 + a33**2*m2**3*n1**3*n2**9) + u2**2*u3**2*(2*a33**3*
m1**3*n1**10*n2 + 5*a33**3*m1**3*n1**8*n2**3 + 3*a33**3*m1**3*n1**6*n2**5 - a33
**3*m1**3*n1**4*n2**7 - a33**3*m1**3*n1**2*n2**9 - a33**3*m1**2*m2*n1**11 + 3*
a33**3*m1**2*m2*n1**9*n2**2 + 13*a33**3*m1**2*m2*n1**7*n2**4 + 11*a33**3*m1**2*
m2*n1**5*n2**6 - 2*a33**3*m1**2*m2*n1*n2**10 - 2*a33**3*m1*m2**2*n1**10*n2 + 11*
a33**3*m1*m2**2*n1**6*n2**5 + 13*a33**3*m1*m2**2*n1**4*n2**7 + 3*a33**3*m1*m2**2
*n1**2*n2**9 - a33**3*m1*m2**2*n2**11 - a33**3*m2**3*n1**9*n2**2 - a33**3*m2**3*
n1**7*n2**4 + 3*a33**3*m2**3*n1**5*n2**6 + 5*a33**3*m2**3*n1**3*n2**8 + 2*a33**3
*m2**3*n1*n2**10) + u2**2*u3*v3*(4*a33**3*m1**4*n1**9*n2 + 4*a33**3*m1**4*n1**7*
n2**3 - 4*a33**3*m1**4*n1**5*n2**5 - 4*a33**3*m1**4*n1**3*n2**7 - 4*a33**3*m1**3
*m2*n1**10 + 8*a33**3*m1**3*m2*n1**8*n2**2 + 16*a33**3*m1**3*m2*n1**6*n2**4 - 8*
a33**3*m1**3*m2*n1**4*n2**6 - 12*a33**3*m1**3*m2*n1**2*n2**8 - 12*a33**3*m1**2*
m2**2*n1**9*n2 + 24*a33**3*m1**2*m2**2*n1**5*n2**5 - 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1*n2
**9 - 12*a33**3*m1*m2**3*n1**8*n2**2 - 8*a33**3*m1*m2**3*n1**6*n2**4 + 16*a33**3
*m1*m2**3*n1**4*n2**6 + 8*a33**3*m1*m2**3*n1**2*n2**8 - 4*a33**3*m1*m2**3*n2**10
- 4*a33**3*m2**4*n1**7*n2**3 - 4*a33**3*m2**4*n1**5*n2**5 + 4*a33**3*m2**4*n1**
3*n2**7 + 4*a33**3*m2**4*n1*n2**9) + u2**2*v1*(4*a33**2*m1**4*n1**10*n2 + 5*a33
**2*m1**4*n1**8*n2**3 + a33**2*m1**4*n1**6*n2**5 + 3*a33**2*m1**4*n1**4*n2**7 +
3*a33**2*m1**4*n1**2*n2**9 - 3*a33**2*m1**3*m2*n1**11 + 13*a33**2*m1**3*m2*n1**9
*n2**2 + 23*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**4 + a33**2*m1**3*m2*n1**5*n2**6 + 6*a33**2
*m1**3*m2*n1*n2**10 - 12*a33**2*m1**2*m2**2*n1**10*n2 + 6*a33**2*m1**2*m2**2*n1
**8*n2**3 + 33*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 + 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7
- 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*n2**9 + 3*a33**2*m1**2*m2**2*n2**11 - 15*a33**2*m1
*m2**3*n1**9*n2**2 - 11*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**4 + 17*a33**2*m1*m2**3*n1**5*
n2**6 + 7*a33**2*m1*m2**3*n1**3*n2**8 - 6*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**10 - 6*a33**2*
m2**4*n1**8*n2**3 - 8*a33**2*m2**4*n1**6*n2**5 + 2*a33**2*m2**4*n1**4*n2**7 + 4*
a33**2*m2**4*n1**2*n2**9) + u2**2*v3**2*( - 2*a33**3*m1**5*n1**8*n2 - 6*a33**3*
m1**5*n1**6*n2**3 + 2*a33**3*m1**5*n1**4*n2**5 + 6*a33**3*m1**5*n1**2*n2**7 + 2*
a33**3*m1**4*m2*n1**9 + 10*a33**3*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 14*a33**3*m1**4*m2*n1**
5*n2**4 - 10*a33**3*m1**4*m2*n1**3*n2**6 + 12*a33**3*m1**4*m2*n1*n2**8 - 10*a33
**3*m1**3*m2**2*n1**8*n2 + 24*a33**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2**3 + 4*a33**3*m1**3*m2
**2*n1**4*n2**5 - 24*a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**7 + 6*a33**3*m1**3*m2**2*n2**9
+ 6*a33**3*m1**2*m2**3*n1**9 - 24*a33**3*m1**2*m2**3*n1**7*n2**2 + 4*a33**3*m1
**2*m2**3*n1**5*n2**4 + 24*a33**3*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 - 10*a33**3*m1**2*m2**
3*n1*n2**8 + 12*a33**3*m1*m2**4*n1**8*n2 - 10*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2**3 - 14*
a33**3*m1*m2**4*n1**4*n2**5 + 10*a33**3*m1*m2**4*n1**2*n2**7 + 2*a33**3*m1*m2**4
*n2**9 + 6*a33**3*m2**5*n1**7*n2**2 + 2*a33**3*m2**5*n1**5*n2**4 - 6*a33**3*m2**
5*n1**3*n2**6 - 2*a33**3*m2**5*n1*n2**8) + u2*u3**2*v1*(4*a33**3*m1**4*n1**8*n2
**2 + 6*a33**3*m1**4*n1**6*n2**4 - 2*a33**3*m1**4*n1**2*n2**8 - 6*a33**3*m1**3*
m2*n1**9*n2 + 2*a33**3*m1**3*m2*n1**7*n2**3 + 18*a33**3*m1**3*m2*n1**5*n2**5 + 6
*a33**3*m1**3*m2*n1**3*n2**7 - 4*a33**3*m1**3*m2*n1*n2**9 + 2*a33**3*m1**2*m2**2
*n1**10 - 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 - 14*a33**3*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4
+ 14*a33**3*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6 + 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**8 - 2*a33
**3*m1**2*m2**2*n2**10 + 4*a33**3*m1*m2**3*n1**9*n2 - 6*a33**3*m1*m2**3*n1**7*n2
**3 - 18*a33**3*m1*m2**3*n1**5*n2**5 - 2*a33**3*m1*m2**3*n1**3*n2**7 + 6*a33**3*
m1*m2**3*n1*n2**9 + 2*a33**3*m2**4*n1**8*n2**2 - 6*a33**3*m2**4*n1**4*n2**6 - 4*
a33**3*m2**4*n1**2*n2**8) + u2*u3**2*( - 2*a33**2*m1**3*n1**10*n2**2 - 5*a33**2*
m1**3*n1**8*n2**4 - 3*a33**2*m1**3*n1**6*n2**6 + a33**2*m1**3*n1**4*n2**8 + a33
**2*m1**3*n1**2*n2**10 + a33**2*m1**2*m2*n1**11*n2 - 3*a33**2*m1**2*m2*n1**9*n2
**3 - 13*a33**2*m1**2*m2*n1**7*n2**5 - 11*a33**2*m1**2*m2*n1**5*n2**7 + 2*a33**2
*m1**2*m2*n1*n2**11 + 2*a33**2*m1*m2**2*n1**10*n2**2 - 11*a33**2*m1*m2**2*n1**6*
n2**6 - 13*a33**2*m1*m2**2*n1**4*n2**8 - 3*a33**2*m1*m2**2*n1**2*n2**10 + a33**2
*m1*m2**2*n2**12 + a33**2*m2**3*n1**9*n2**3 + a33**2*m2**3*n1**7*n2**5 - 3*a33**
2*m2**3*n1**5*n2**7 - 5*a33**2*m2**3*n1**3*n2**9 - 2*a33**2*m2**3*n1*n2**11) +
u2*u3*v1*v3*(8*a33**3*m1**5*n1**7*n2**2 - 8*a33**3*m1**5*n1**3*n2**6 - 16*a33**3
*m1**4*m2*n1**8*n2 + 24*a33**3*m1**4*m2*n1**6*n2**3 + 16*a33**3*m1**4*m2*n1**4*
n2**5 - 24*a33**3*m1**4*m2*n1**2*n2**7 + 8*a33**3*m1**3*m2**2*n1**9 - 48*a33**3*
m1**3*m2**2*n1**7*n2**2 + 16*a33**3*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 + 48*a33**3*m1**3*m2
**2*n1**3*n2**6 - 24*a33**3*m1**3*m2**2*n1*n2**8 + 24*a33**3*m1**2*m2**3*n1**8*
n2 - 48*a33**3*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 - 16*a33**3*m1**2*m2**3*n1**4*n2**5 + 48*
a33**3*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 - 8*a33**3*m1**2*m2**3*n2**9 + 24*a33**3*m1*m2**4
*n1**7*n2**2 - 16*a33**3*m1*m2**4*n1**5*n2**4 - 24*a33**3*m1*m2**4*n1**3*n2**6 +
16*a33**3*m1*m2**4*n1*n2**8 + 8*a33**3*m2**5*n1**6*n2**3 - 8*a33**3*m2**5*n1**2
*n2**7) + u2*u3*v3*( - 4*a33**2*m1**4*n1**9*n2**2 - 2*a33**2*m1**4*n1**7*n2**4 +
8*a33**2*m1**4*n1**5*n2**6 + 6*a33**2*m1**4*n1**3*n2**8 + 6*a33**2*m1**3*m2*n1
**10*n2 - 5*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2**3 - 11*a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**5 + 17*
a33**2*m1**3*m2*n1**4*n2**7 + 17*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**9 - a33**2*m1**2*m2**
2*n1**11 + 15*a33**2*m1**2*m2**2*n1**9*n2**2 + 7*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4
- 19*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**6 + 6*a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**8 + 16*a33
**2*m1**2*m2**2*n1*n2**10 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1**10*n2 + 12*a33**2*m1*m2**3*n1
**8*n2**3 + 13*a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**5 - 13*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**7 - 7*
a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**9 + 5*a33**2*m1*m2**3*n2**11 - a33**2*m2**4*n1**9*n2**
2 + 3*a33**2*m2**4*n1**7*n2**4 + 5*a33**2*m2**4*n1**5*n2**6 - 3*a33**2*m2**4*n1
**3*n2**8 - 4*a33**2*m2**4*n1*n2**10) + u2*v1**3*( - 8*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4
+ 8*a33**3*m1**6*n1**2*n2**6 + 32*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**3 - 48*a33**3*m1**5*
m2*n1**3*n2**5 + 16*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**7 - 48*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2
+ 112*a33**3*m1**4*m2**2*n1**4*n2**4 - 72*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 + 8*
a33**3*m1**4*m2**2*n2**8 + 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2 - 128*a33**3*m1**3*m2
**3*n1**5*n2**3 + 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 - 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1*
n2**7 - 8*a33**3*m1**2*m2**4*n1**8 + 72*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 - 112*a33
**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**4 + 48*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 - 16*a33**3*m1*
m2**5*n1**7*n2 + 48*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**3 - 32*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5
- 8*a33**3*m2**6*n1**6*n2**2 + 8*a33**3*m2**6*n1**4*n2**4) + u2*v1**2*(8*a33**2
*m1**5*n1**8*n2**2 + 6*a33**2*m1**5*n1**6*n2**4 - 4*a33**2*m1**5*n1**4*n2**6 - 2
*a33**2*m1**5*n1**2*n2**8 - 14*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2 + 14*a33**2*m1**4*m2*n1
**7*n2**3 + 26*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**5 - 6*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**7 - 4*
a33**2*m1**4*m2*n1*n2**9 + 6*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10 - 36*a33**2*m1**3*m2**2*
n1**8*n2**2 - 6*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**4 + 38*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2
**6 - 2*a33**2*m1**3*m2**2*n2**10 + 16*a33**2*m1**2*m2**3*n1**9*n2 - 30*a33**2*
m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 - 26*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**5 + 22*a33**2*m1**2*m2
**3*n1**3*n2**7 + 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**9 + 14*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**2
- 8*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**4 - 18*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**6 + 4*a33**2*m1*
m2**4*n1**2*n2**8 + 4*a33**2*m2**5*n1**7*n2**3 - 4*a33**2*m2**5*n1**3*n2**7) +
u2*v1*v3**2*( - 4*a33**3*m1**6*n1**6*n2**2 - 8*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4 + 12*a33
**3*m1**6*n1**2*n2**6 + 8*a33**3*m1**5*m2*n1**7*n2 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2
**3 - 56*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**5 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1*n2**7 - 4*a33**3*m1
**4*m2**2*n1**8 - 36*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2 + 112*a33**3*m1**4*m2**2*n1
**4*n2**4 - 84*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 + 12*a33**3*m1**4*m2**2*n2**8 + 32
*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2 - 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**3 + 128*a33**3*
m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 - 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**7 - 12*a33**3*m1**2*m2**4
*n1**8 + 84*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 - 112*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**4
+ 36*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + 4*a33**3*m1**2*m2**4*n2**8 - 24*a33**3*m1*
m2**5*n1**7*n2 + 56*a33**3*m1*m2**5*n1**5*n2**3 - 24*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5
- 8*a33**3*m1*m2**5*n1*n2**7 - 12*a33**3*m2**6*n1**6*n2**2 + 8*a33**3*m2**6*n1
**4*n2**4 + 4*a33**3*m2**6*n1**2*n2**6) + u2*v1*( - 2*a33*m1**4*n1**10*n2**2 - 2
*a33*m1**4*n1**8*n2**4 + 2*a33*m1**4*n1**6*n2**6 + 2*a33*m1**4*n1**4*n2**8 + 2*
a33*m1**3*m2*n1**11*n2 - 4*a33*m1**3*m2*n1**9*n2**3 - 8*a33*m1**3*m2*n1**7*n2**5
+ 4*a33*m1**3*m2*n1**5*n2**7 + 6*a33*m1**3*m2*n1**3*n2**9 + 6*a33*m1**2*m2**2*
n1**10*n2**2 - 12*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**6 + 6*a33*m1**2*m2**2*n1**2*n2**10 +
6*a33*m1*m2**3*n1**9*n2**3 + 4*a33*m1*m2**3*n1**7*n2**5 - 8*a33*m1*m2**3*n1**5*
n2**7 - 4*a33*m1*m2**3*n1**3*n2**9 + 2*a33*m1*m2**3*n1*n2**11 + 2*a33*m2**4*n1**
8*n2**4 + 2*a33*m2**4*n1**6*n2**6 - 2*a33*m2**4*n1**4*n2**8 - 2*a33*m2**4*n1**2*
n2**10) + u2*v3**2*(3*a33**2*m1**5*n1**6*n2**4 - 2*a33**2*m1**5*n1**4*n2**6 - 5*
a33**2*m1**5*n1**2*n2**8 - a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2 - 14*a33**2*m1**4*m2*n1**7*
n2**3 + 5*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**5 + 8*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**7 - 10*a33**
2*m1**4*m2*n1*n2**9 + 10*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8*n2**2 - 29*a33**2*m1**3*m2**2*
n1**6*n2**4 - 13*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**6 + 21*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2
**8 - 5*a33**2*m1**3*m2**2*n2**10 - 5*a33**2*m1**2*m2**3*n1**9*n2 + 21*a33**2*m1
**2*m2**3*n1**7*n2**3 - 13*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**5 - 29*a33**2*m1**2*m2**
3*n1**3*n2**7 + 10*a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**9 - 10*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**2
+ 8*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**4 + 5*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**6 - 14*a33**2*m1*
m2**4*n1**2*n2**8 - a33**2*m1*m2**4*n2**10 - 5*a33**2*m2**5*n1**7*n2**3 - 2*a33
**2*m2**5*n1**5*n2**5 + 3*a33**2*m2**5*n1**3*n2**7) + u2*( - m1**3*n1**10*n2**4
- 3*m1**3*n1**8*n2**6 - 3*m1**3*n1**6*n2**8 - m1**3*n1**4*n2**10 - 3*m1**2*m2*n1
**9*n2**5 - 9*m1**2*m2*n1**7*n2**7 - 9*m1**2*m2*n1**5*n2**9 - 3*m1**2*m2*n1**3*
n2**11 - 3*m1*m2**2*n1**8*n2**6 - 9*m1*m2**2*n1**6*n2**8 - 9*m1*m2**2*n1**4*n2**
10 - 3*m1*m2**2*n1**2*n2**12 - m2**3*n1**7*n2**7 - 3*m2**3*n1**5*n2**9 - 3*m2**3
*n1**3*n2**11 - m2**3*n1*n2**13) + u3**3*v3*(4*a33**3*m1**4*n1**9*n2 + 6*a33**3*
m1**4*n1**7*n2**3 - 2*a33**3*m1**4*n1**3*n2**7 - 2*a33**3*m1**3*m2*n1**10 + 12*
a33**3*m1**3*m2*n1**8*n2**2 + 24*a33**3*m1**3*m2*n1**6*n2**4 + 4*a33**3*m1**3*m2
*n1**4*n2**6 - 6*a33**3*m1**3*m2*n1**2*n2**8 - 6*a33**3*m1**2*m2**2*n1**9*n2 +
12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**7*n2**3 + 36*a33**3*m1**2*m2**2*n1**5*n2**5 + 12*a33**
3*m1**2*m2**2*n1**3*n2**7 - 6*a33**3*m1**2*m2**2*n1*n2**9 - 6*a33**3*m1*m2**3*n1
**8*n2**2 + 4*a33**3*m1*m2**3*n1**6*n2**4 + 24*a33**3*m1*m2**3*n1**4*n2**6 + 12*
a33**3*m1*m2**3*n1**2*n2**8 - 2*a33**3*m1*m2**3*n2**10 - 2*a33**3*m2**4*n1**7*n2
**3 + 6*a33**3*m2**4*n1**3*n2**7 + 4*a33**3*m2**4*n1*n2**9) + u3**2*v1*(2*a33**2
*m1**4*n1**10*n2 + a33**2*m1**4*n1**8*n2**3 - 3*a33**2*m1**4*n1**6*n2**5 - a33**
2*m1**4*n1**4*n2**7 + a33**2*m1**4*n1**2*n2**9 - a33**2*m1**3*m2*n1**11 + 9*a33
**2*m1**3*m2*n1**9*n2**2 + 11*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**4 - 7*a33**2*m1**3*m2*n1
**5*n2**6 - 6*a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**8 + 2*a33**2*m1**3*m2*n1*n2**10 - 4*a33
**2*m1**2*m2**2*n1**10*n2 + 12*a33**2*m1**2*m2**2*n1**8*n2**3 + 25*a33**2*m1**2*
m2**2*n1**6*n2**5 - a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7 - 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*
n2**9 + a33**2*m1**2*m2**2*n2**11 - 5*a33**2*m1*m2**3*n1**9*n2**2 + 5*a33**2*m1*
m2**3*n1**7*n2**4 + 21*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**6 + 7*a33**2*m1*m2**3*n1**3*n2
**8 - 4*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**10 - 2*a33**2*m2**4*n1**8*n2**3 + 6*a33**2*m2**4*
n1**4*n2**7 + 4*a33**2*m2**4*n1**2*n2**9) + u3**2*v2*(4*a33**2*m1**4*n1**9*n2**2
+ 6*a33**2*m1**4*n1**7*n2**4 - 2*a33**2*m1**4*n1**3*n2**8 - 4*a33**2*m1**3*m2*
n1**10*n2 + 7*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2**3 + 21*a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**5 + 5*
a33**2*m1**3*m2*n1**4*n2**7 - 5*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**9 + a33**2*m1**2*m2**2
*n1**11 - 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**9*n2**2 - a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4 + 25
*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**6 + 12*a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**8 - 4*a33**2*
m1**2*m2**2*n1*n2**10 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**10*n2 - 6*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2
**3 - 7*a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**5 + 11*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**7 + 9*a33**2*
m1*m2**3*n1**2*n2**9 - a33**2*m1*m2**3*n2**11 + a33**2*m2**4*n1**9*n2**2 - a33**
2*m2**4*n1**7*n2**4 - 3*a33**2*m2**4*n1**5*n2**6 + a33**2*m2**4*n1**3*n2**8 + 2*
a33**2*m2**4*n1*n2**10) + u3**2*v3**2*(2*a33**3*m1**5*n1**8*n2 - 7*a33**3*m1**5*
n1**6*n2**3 - 4*a33**3*m1**5*n1**4*n2**5 + 5*a33**3*m1**5*n1**2*n2**7 - 3*a33**3
*m1**4*m2*n1**9 + 24*a33**3*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 13*a33**3*m1**4*m2*n1**5*n2**
4 - 30*a33**3*m1**4*m2*n1**3*n2**6 + 10*a33**3*m1**4*m2*n1*n2**8 - 28*a33**3*m1
**3*m2**2*n1**8*n2 + 43*a33**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2**3 + 15*a33**3*m1**3*m2**2*
n1**4*n2**5 - 51*a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**7 + 5*a33**3*m1**3*m2**2*n2**9 + 5
*a33**3*m1**2*m2**3*n1**9 - 51*a33**3*m1**2*m2**3*n1**7*n2**2 + 15*a33**3*m1**2*
m2**3*n1**5*n2**4 + 43*a33**3*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 - 28*a33**3*m1**2*m2**3*n1
*n2**8 + 10*a33**3*m1*m2**4*n1**8*n2 - 30*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2**3 - 13*a33**
3*m1*m2**4*n1**4*n2**5 + 24*a33**3*m1*m2**4*n1**2*n2**7 - 3*a33**3*m1*m2**4*n2**
9 + 5*a33**3*m2**5*n1**7*n2**2 - 4*a33**3*m2**5*n1**5*n2**4 - 7*a33**3*m2**5*n1
**3*n2**6 + 2*a33**3*m2**5*n1*n2**8) + u3*v1**2*v3*( - 8*a33**3*m1**6*n1**5*n2**
3 + 8*a33**3*m1**6*n1**3*n2**5 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1**6*n2**2 - 48*a33**3*m1**
5*m2*n1**4*n2**4 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**6 - 24*a33**3*m1**4*m2**2*n1**7*
n2 + 96*a33**3*m1**4*m2**2*n1**5*n2**3 - 96*a33**3*m1**4*m2**2*n1**3*n2**5 + 24*
a33**3*m1**4*m2**2*n1*n2**7 + 8*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8 - 80*a33**3*m1**3*m2**3
*n1**6*n2**2 + 144*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*
n2**6 + 8*a33**3*m1**3*m2**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2 - 96*a33**3*
m1**2*m2**4*n1**5*n2**3 + 96*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**5 - 24*a33**3*m1**2*m2
**4*n1*n2**7 + 24*a33**3*m1*m2**5*n1**6*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**4 +
24*a33**3*m1*m2**5*n1**2*n2**6 + 8*a33**3*m2**6*n1**5*n2**3 - 8*a33**3*m2**6*n1
**3*n2**5) + u3*v1*v2*v3*(8*a33**3*m1**6*n1**4*n2**4 - 8*a33**3*m1**6*n1**2*n2**
6 - 32*a33**3*m1**5*m2*n1**5*n2**3 + 48*a33**3*m1**5*m2*n1**3*n2**5 - 16*a33**3*
m1**5*m2*n1*n2**7 + 48*a33**3*m1**4*m2**2*n1**6*n2**2 - 112*a33**3*m1**4*m2**2*
n1**4*n2**4 + 72*a33**3*m1**4*m2**2*n1**2*n2**6 - 8*a33**3*m1**4*m2**2*n2**8 -
32*a33**3*m1**3*m2**3*n1**7*n2 + 128*a33**3*m1**3*m2**3*n1**5*n2**3 - 128*a33**3
*m1**3*m2**3*n1**3*n2**5 + 32*a33**3*m1**3*m2**3*n1*n2**7 + 8*a33**3*m1**2*m2**4
*n1**8 - 72*a33**3*m1**2*m2**4*n1**6*n2**2 + 112*a33**3*m1**2*m2**4*n1**4*n2**4
- 48*a33**3*m1**2*m2**4*n1**2*n2**6 + 16*a33**3*m1*m2**5*n1**7*n2 - 48*a33**3*m1
*m2**5*n1**5*n2**3 + 32*a33**3*m1*m2**5*n1**3*n2**5 + 8*a33**3*m2**6*n1**6*n2**2
- 8*a33**3*m2**6*n1**4*n2**4) + u3*v1*v3*(8*a33**2*m1**5*n1**9*n2 - 6*a33**2*m1
**5*n1**7*n2**3 - 4*a33**2*m1**5*n1**5*n2**5 + 10*a33**2*m1**5*n1**3*n2**7 - 6*
a33**2*m1**4*m2*n1**10 + 52*a33**2*m1**4*m2*n1**8*n2**2 - 10*a33**2*m1**4*m2*n1
**6*n2**4 - 40*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**6 + 28*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**8 - 36
*a33**2*m1**3*m2**2*n1**9*n2 + 106*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2**3 + 26*a33**2*m1
**3*m2**2*n1**5*n2**5 - 90*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**7 + 26*a33**2*m1**3*m2**
2*n1*n2**9 + 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**10 - 66*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8*n2**2 +
90*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**4 + 74*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**6 - 76*a33**
2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**8 + 8*a33**2*m1**2*m2**3*n2**10 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**
9*n2 - 48*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2**3 + 30*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**5 + 60*a33
**2*m1*m2**4*n1**3*n2**7 - 22*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**9 + 2*a33**2*m2**5*n1**8*n2
**2 - 12*a33**2*m2**5*n1**6*n2**4 + 2*a33**2*m2**5*n1**4*n2**6 + 16*a33**2*m2**5
*n1**2*n2**8) + u3*v2**2*v3*( - 8*a33**3*m1**6*n1**5*n2**3 + 8*a33**3*m1**6*n1**
3*n2**5 + 24*a33**3*m1**5*m2*n1**6*n2**2 - 48*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**4 + 24*
a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**6 - 24*a33**3*m1**4*m2**2*n1**7*n2 + 96*a33**3*m1**4*
m2**2*n1**5*n2**3 - 96*a33**3*m1**4*m2**2*n1**3*n2**5 + 24*a33**3*m1**4*m2**2*n1
*n2**7 + 8*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**6*n2**2 + 144*
a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**6 + 8*a33**3*m1
**3*m2**3*n2**8 + 24*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2 - 96*a33**3*m1**2*m2**4*n1**5*
n2**3 + 96*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**5 - 24*a33**3*m1**2*m2**4*n1*n2**7 + 24*
a33**3*m1*m2**5*n1**6*n2**2 - 48*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**4 + 24*a33**3*m1*m2**
5*n1**2*n2**6 + 8*a33**3*m2**6*n1**5*n2**3 - 8*a33**3*m2**6*n1**3*n2**5) + u3*v2
*v3*(8*a33**2*m1**5*n1**8*n2**2 - 4*a33**2*m1**5*n1**6*n2**4 - 8*a33**2*m1**5*n1
**4*n2**6 + 4*a33**2*m1**5*n1**2*n2**8 - 8*a33**2*m1**4*m2*n1**9*n2 + 46*a33**2*
m1**4*m2*n1**7*n2**3 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**5 - 42*a33**2*m1**4*m2*n1**3*
n2**7 + 8*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**9 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**10 - 40*a33**2*m1
**3*m2**2*n1**8*n2**2 + 80*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**4 + 52*a33**2*m1**3*m2**
2*n1**4*n2**6 - 66*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**8 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n2**10
+ 10*a33**2*m1**2*m2**3*n1**9*n2 - 60*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 52*a33**2
*m1**2*m2**3*n1**5*n2**5 + 84*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**7 - 38*a33**2*m1**2*
m2**3*n1*n2**9 + 14*a33**2*m1*m2**4*n1**8*n2**2 - 32*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**4
+ 8*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**6 + 48*a33**2*m1*m2**4*n1**2*n2**8 - 6*a33**2*m1*
m2**4*n2**10 + 6*a33**2*m2**5*n1**7*n2**3 - 4*a33**2*m2**5*n1**5*n2**5 - 2*a33**
2*m2**5*n1**3*n2**7 + 8*a33**2*m2**5*n1*n2**9) + u3*v3**3*( - 4*a33**3*m1**6*n1
**7*n2 - 8*a33**3*m1**6*n1**5*n2**3 + 12*a33**3*m1**6*n1**3*n2**5 + 4*a33**3*m1
**5*m2*n1**8 + 12*a33**3*m1**5*m2*n1**6*n2**2 - 52*a33**3*m1**5*m2*n1**4*n2**4 +
36*a33**3*m1**5*m2*n1**2*n2**6 - 16*a33**3*m1**4*m2**2*n1**7*n2 + 84*a33**3*m1
**4*m2**2*n1**5*n2**3 - 104*a33**3*m1**4*m2**2*n1**3*n2**5 + 36*a33**3*m1**4*m2
**2*n1*n2**7 + 12*a33**3*m1**3*m2**3*n1**8 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**6*n2**2 +
136*a33**3*m1**3*m2**3*n1**4*n2**4 - 80*a33**3*m1**3*m2**3*n1**2*n2**6 + 12*a33
**3*m1**3*m2**3*n2**8 + 36*a33**3*m1**2*m2**4*n1**7*n2 - 104*a33**3*m1**2*m2**4*
n1**5*n2**3 + 84*a33**3*m1**2*m2**4*n1**3*n2**5 - 16*a33**3*m1**2*m2**4*n1*n2**7
+ 36*a33**3*m1*m2**5*n1**6*n2**2 - 52*a33**3*m1*m2**5*n1**4*n2**4 + 12*a33**3*
m1*m2**5*n1**2*n2**6 + 4*a33**3*m1*m2**5*n2**8 + 12*a33**3*m2**6*n1**5*n2**3 - 8
*a33**3*m2**6*n1**3*n2**5 - 4*a33**3*m2**6*n1*n2**7) + u3*v3*(2*a33*m1**4*n1**9*
n2**3 + 2*a33*m1**4*n1**7*n2**5 - 2*a33*m1**4*n1**5*n2**7 - 2*a33*m1**4*n1**3*n2
**9 + 10*a33*m1**3*m2*n1**8*n2**4 + 14*a33*m1**3*m2*n1**6*n2**6 - 2*a33*m1**3*m2
*n1**4*n2**8 - 6*a33*m1**3*m2*n1**2*n2**10 + 18*a33*m1**2*m2**2*n1**7*n2**5 + 30
*a33*m1**2*m2**2*n1**5*n2**7 + 6*a33*m1**2*m2**2*n1**3*n2**9 - 6*a33*m1**2*m2**2
*n1*n2**11 + 14*a33*m1*m2**3*n1**6*n2**6 + 26*a33*m1*m2**3*n1**4*n2**8 + 10*a33*
m1*m2**3*n1**2*n2**10 - 2*a33*m1*m2**3*n2**12 + 4*a33*m2**4*n1**5*n2**7 + 8*a33*
m2**4*n1**3*n2**9 + 4*a33*m2**4*n1*n2**11) + v1**3*( - 4*a33**2*m1**6*n1**6*n2**
3 + 8*a33**2*m1**6*n1**4*n2**5 - 4*a33**2*m1**6*n1**2*n2**7 + 12*a33**2*m1**5*m2
*n1**7*n2**2 - 40*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**4 + 36*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**6 -
8*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**8 - 12*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2 + 72*a33**2*m1**4*
m2**2*n1**6*n2**3 - 104*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**5 + 48*a33**2*m1**4*m2**2*
n1**2*n2**7 - 4*a33**2*m1**4*m2**2*n2**9 + 4*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9 - 56*a33**
2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**2 + 136*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**4 - 104*a33**2*m1**
3*m2**3*n1**3*n2**6 + 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**8 + 16*a33**2*m1**2*m2**4*n1
**8*n2 - 84*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2**3 + 104*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**5
- 36*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**7 + 20*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**2 - 48*a33**2
*m1*m2**5*n1**5*n2**4 + 28*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**6 + 8*a33**2*m2**6*n1**6*n2
**3 - 8*a33**2*m2**6*n1**4*n2**5) + v1**2*v2*( - 8*a33**2*m1**6*n1**5*n2**4 + 8*
a33**2*m1**6*n1**3*n2**6 + 28*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**3 - 48*a33**2*m1**5*m2*
n1**4*n2**5 + 20*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**7 - 36*a33**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**2
+ 104*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**4 - 84*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**6 + 16*
a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**8 + 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2 - 104*a33**2*m1**3*
m2**3*n1**6*n2**3 + 136*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**5 - 56*a33**2*m1**3*m2**3*
n1**2*n2**7 + 4*a33**2*m1**3*m2**3*n2**9 - 4*a33**2*m1**2*m2**4*n1**9 + 48*a33**
2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**2 - 104*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**4 + 72*a33**2*m1**2
*m2**4*n1**3*n2**6 - 12*a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2**8 - 8*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2
+ 36*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**3 - 40*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**5 + 12*a33**2*
m1*m2**5*n1**2*n2**7 - 4*a33**2*m2**6*n1**7*n2**2 + 8*a33**2*m2**6*n1**5*n2**4 -
4*a33**2*m2**6*n1**3*n2**6) + v1**2*v3**2*(4*a33**3*m1**7*n1**4*n2**3 - 4*a33**
3*m1**7*n1**2*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**2 + 20*a33**3*m1**6*m2*n1**3*
n2**4 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**6 + 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2 - 32*a33**3*
m1**5*m2**2*n1**4*n2**3 + 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**5 - 4*a33**3*m1**5*m2
**2*n2**7 - 4*a33**3*m1**4*m2**3*n1**7 + 16*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*n2**2 - 16*
a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**4 + 4*a33**3*m1**4*m2**3*n1*n2**6 + 4*a33**3*m1**3*
m2**4*n1**6*n2 - 16*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**3 + 16*a33**3*m1**3*m2**4*n1**2
*n2**5 - 4*a33**3*m1**3*m2**4*n2**7 - 4*a33**3*m1**2*m2**5*n1**7 + 24*a33**3*m1
**2*m2**5*n1**5*n2**2 - 32*a33**3*m1**2*m2**5*n1**3*n2**4 + 12*a33**3*m1**2*m2**
5*n1*n2**6 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2 + 20*a33**3*m1*m2**6*n1**4*n2**3 - 12*
a33**3*m1*m2**6*n1**2*n2**5 - 4*a33**3*m2**7*n1**5*n2**2 + 4*a33**3*m2**7*n1**3*
n2**4) + v1*v2**2*( - 4*a33**2*m1**6*n1**6*n2**3 + 8*a33**2*m1**6*n1**4*n2**5 -
4*a33**2*m1**6*n1**2*n2**7 + 12*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**2 - 40*a33**2*m1**5*m2
*n1**5*n2**4 + 36*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**6 - 8*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**8 - 12*
a33**2*m1**4*m2**2*n1**8*n2 + 72*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**3 - 104*a33**2*m1
**4*m2**2*n1**4*n2**5 + 48*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**7 - 4*a33**2*m1**4*m2**2
*n2**9 + 4*a33**2*m1**3*m2**3*n1**9 - 56*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**2 + 136*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*n2**4 - 104*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**6 + 20*a33**2*
m1**3*m2**3*n1*n2**8 + 16*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2 - 84*a33**2*m1**2*m2**4*n1
**6*n2**3 + 104*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**5 - 36*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2
**7 + 20*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**2 - 48*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**4 + 28*a33**
2*m1*m2**5*n1**3*n2**6 + 8*a33**2*m2**6*n1**6*n2**3 - 8*a33**2*m2**6*n1**4*n2**5
) + v1*v2*(8*a33*m1**5*n1**9*n2**2 + 2*a33*m1**5*n1**7*n2**4 - 4*a33*m1**5*n1**5
*n2**6 + 2*a33*m1**5*n1**3*n2**8 - 8*a33*m1**4*m2*n1**10*n2 + 32*a33*m1**4*m2*n1
**8*n2**3 + 14*a33*m1**4*m2*n1**6*n2**5 - 20*a33*m1**4*m2*n1**4*n2**7 + 6*a33*m1
**4*m2*n1**2*n2**9 + 2*a33*m1**3*m2**2*n1**11 - 28*a33*m1**3*m2**2*n1**9*n2**2 +
50*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**4 + 38*a33*m1**3*m2**2*n1**5*n2**6 - 36*a33*m1**3*
m2**2*n1**3*n2**8 + 6*a33*m1**3*m2**2*n1*n2**10 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1**10*n2 -
36*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2**3 + 38*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**5 + 50*a33*m1**2*
m2**3*n1**4*n2**7 - 28*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**9 + 2*a33*m1**2*m2**3*n2**11 +
6*a33*m1*m2**4*n1**9*n2**2 - 20*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**4 + 14*a33*m1*m2**4*n1**5
*n2**6 + 32*a33*m1*m2**4*n1**3*n2**8 - 8*a33*m1*m2**4*n1*n2**10 + 2*a33*m2**5*n1
**8*n2**3 - 4*a33*m2**5*n1**6*n2**5 + 2*a33*m2**5*n1**4*n2**7 + 8*a33*m2**5*n1**
2*n2**9) + v1*v3**2*( - 4*a33**2*m1**6*n1**8*n2 - 5*a33**2*m1**6*n1**6*n2**3 +
10*a33**2*m1**6*n1**4*n2**5 - 5*a33**2*m1**6*n1**2*n2**7 + 3*a33**2*m1**5*m2*n1
**9 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1**7*n2**2 - 47*a33**2*m1**5*m2*n1**5*n2**4 + 44*a33**2
*m1**5*m2*n1**3*n2**6 - 10*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**8 - 6*a33**2*m1**4*m2**2*n1**8
*n2 + 55*a33**2*m1**4*m2**2*n1**6*n2**3 - 117*a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**5 +
57*a33**2*m1**4*m2**2*n1**2*n2**7 - 5*a33**2*m1**4*m2**2*n2**9 + 7*a33**2*m1**3*
m2**3*n1**9 - 59*a33**2*m1**3*m2**3*n1**7*n2**2 + 123*a33**2*m1**3*m2**3*n1**5*
n2**4 - 109*a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**6 + 22*a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**8 + 26
*a33**2*m1**2*m2**4*n1**8*n2 - 96*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2**3 + 89*a33**2*m1
**2*m2**4*n1**4*n2**5 - 30*a33**2*m1**2*m2**4*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**4*
n2**9 + 31*a33**2*m1*m2**5*n1**7*n2**2 - 54*a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**4 + 15*a33
**2*m1*m2**5*n1**3*n2**6 + 4*a33**2*m1*m2**5*n1*n2**8 + 12*a33**2*m2**6*n1**6*n2
**3 - 8*a33**2*m2**6*n1**4*n2**5 - 4*a33**2*m2**6*n1**2*n2**7) + v1*(m1**4*n1**
10*n2**3 + m1**4*n1**8*n2**5 - m1**4*n1**6*n2**7 - m1**4*n1**4*n2**9 + 5*m1**3*
m2*n1**9*n2**4 + 7*m1**3*m2*n1**7*n2**6 - m1**3*m2*n1**5*n2**8 - 3*m1**3*m2*n1**
3*n2**10 + 9*m1**2*m2**2*n1**8*n2**5 + 15*m1**2*m2**2*n1**6*n2**7 + 3*m1**2*m2**
2*n1**4*n2**9 - 3*m1**2*m2**2*n1**2*n2**11 + 7*m1*m2**3*n1**7*n2**6 + 13*m1*m2**
3*n1**5*n2**8 + 5*m1*m2**3*n1**3*n2**10 - m1*m2**3*n1*n2**12 + 2*m2**4*n1**6*n2
**7 + 4*m2**4*n1**4*n2**9 + 2*m2**4*n1**2*n2**11) + v2**3*( - 8*a33**2*m1**6*n1
**5*n2**4 + 8*a33**2*m1**6*n1**3*n2**6 + 28*a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2**3 - 48*a33
**2*m1**5*m2*n1**4*n2**5 + 20*a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**7 - 36*a33**2*m1**4*m2**
2*n1**7*n2**2 + 104*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**4 - 84*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3
*n2**6 + 16*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**8 + 20*a33**2*m1**3*m2**3*n1**8*n2 - 104*
a33**2*m1**3*m2**3*n1**6*n2**3 + 136*a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**5 - 56*a33**2*
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9 + 48*a33**2*m1**2*m2**4*n1**7*n2**2 - 104*a33**2*m1**2*m2**4*n1**5*n2**4 + 72*
a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**6 - 12*a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2**8 - 8*a33**2*m1*m2
**5*n1**8*n2 + 36*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**3 - 40*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**5 +
12*a33**2*m1*m2**5*n1**2*n2**7 - 4*a33**2*m2**6*n1**7*n2**2 + 8*a33**2*m2**6*n1
**5*n2**4 - 4*a33**2*m2**6*n1**3*n2**6) + v2**2*v3**2*(4*a33**3*m1**7*n1**4*n2**
3 - 4*a33**3*m1**7*n1**2*n2**5 - 12*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**2 + 20*a33**3*m1**
6*m2*n1**3*n2**4 - 8*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**6 + 12*a33**3*m1**5*m2**2*n1**6*n2 -
32*a33**3*m1**5*m2**2*n1**4*n2**3 + 24*a33**3*m1**5*m2**2*n1**2*n2**5 - 4*a33**
3*m1**5*m2**2*n2**7 - 4*a33**3*m1**4*m2**3*n1**7 + 16*a33**3*m1**4*m2**3*n1**5*
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a33**3*m1**3*m2**4*n1**6*n2 - 16*a33**3*m1**3*m2**4*n1**4*n2**3 + 16*a33**3*m1**
3*m2**4*n1**2*n2**5 - 4*a33**3*m1**3*m2**4*n2**7 - 4*a33**3*m1**2*m2**5*n1**7 +
24*a33**3*m1**2*m2**5*n1**5*n2**2 - 32*a33**3*m1**2*m2**5*n1**3*n2**4 + 12*a33**
3*m1**2*m2**5*n1*n2**6 - 8*a33**3*m1*m2**6*n1**6*n2 + 20*a33**3*m1*m2**6*n1**4*
n2**3 - 12*a33**3*m1*m2**6*n1**2*n2**5 - 4*a33**3*m2**7*n1**5*n2**2 + 4*a33**3*
m2**7*n1**3*n2**4) + v2**2*( - 3*a33*m1**5*n1**10*n2 + 5*a33*m1**5*n1**8*n2**3 +
3*a33*m1**5*n1**6*n2**5 - 5*a33*m1**5*n1**4*n2**7 + 2*a33*m1**4*m2*n1**11 - 21*
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6 - 5*a33*m2**5*n1**3*n2**8 + 3*a33*m2**5*n1*n2**10) + v2*v3**2*( - 4*a33**2*m1
**6*n1**7*n2**2 - 8*a33**2*m1**6*n1**5*n2**4 + 12*a33**2*m1**6*n1**3*n2**6 + 4*
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**2*m1**4*m2**2*n1**7*n2**2 + 89*a33**2*m1**4*m2**2*n1**5*n2**4 - 96*a33**2*m1**
4*m2**2*n1**3*n2**6 + 26*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**8 + 22*a33**2*m1**3*m2**3*n1
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- 59*a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**7 + 7*a33**2*m1**3*m2**3*n2**9 - 5*a33**2*m1
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10*a33**2*m1*m2**5*n1**8*n2 + 44*a33**2*m1*m2**5*n1**6*n2**3 - 47*a33**2*m1*m2**
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**2*m2**6*n1**7*n2**2 + 10*a33**2*m2**6*n1**5*n2**4 - 5*a33**2*m2**6*n1**3*n2**6
- 4*a33**2*m2**6*n1*n2**8) + v2*(2*m1**4*n1**9*n2**4 + 4*m1**4*n1**7*n2**6 + 2*
m1**4*n1**5*n2**8 - m1**3*m2*n1**10*n2**3 + 5*m1**3*m2*n1**8*n2**5 + 13*m1**3*m2
*n1**6*n2**7 + 7*m1**3*m2*n1**4*n2**9 - 3*m1**2*m2**2*n1**9*n2**4 + 3*m1**2*m2**
2*n1**7*n2**6 + 15*m1**2*m2**2*n1**5*n2**8 + 9*m1**2*m2**2*n1**3*n2**10 - 3*m1*
m2**3*n1**8*n2**5 - m1*m2**3*n1**6*n2**7 + 7*m1*m2**3*n1**4*n2**9 + 5*m1*m2**3*
n1**2*n2**11 - m2**4*n1**7*n2**6 - m2**4*n1**5*n2**8 + m2**4*n1**3*n2**10 + m2**
4*n1*n2**12) + v3**4*(a33**3*m1**7*n1**6*n2 + 4*a33**3*m1**7*n1**4*n2**3 - 5*a33
**3*m1**7*n1**2*n2**5 - a33**3*m1**6*m2*n1**7 - 10*a33**3*m1**6*m2*n1**5*n2**2 +
21*a33**3*m1**6*m2*n1**3*n2**4 - 10*a33**3*m1**6*m2*n1*n2**6 + 12*a33**3*m1**5*
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**4*m2**3*n1**5*n2**2 - 14*a33**3*m1**4*m2**3*n1**3*n2**4 + a33**3*m1**4*m2**3*
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a33**3*m1**3*m2**4*n1**2*n2**5 - 6*a33**3*m1**3*m2**4*n2**7 - 5*a33**3*m1**2*m2
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v3**2*( - 3*a33*m1**5*n1**10*n2 + a33*m1**5*n1**6*n2**5 - 2*a33*m1**5*n1**4*n2
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FI=u1**3*(a33**2*m1**3*n1**9*n2 + 3*a33**2*m1**3*n1**7*n2**3 + 3*a33**2*m1**3*n1
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3*m1*m2**2*n1**2*n2**7 + a33**3*m1*m2**2*n2**9 - a33**3*m2**3*n1**7*n2**2 - 3*
a33**3*m2**3*n1**5*n2**4 - 3*a33**3*m2**3*n1**3*n2**6 - a33**3*m2**3*n1*n2**8) +
u1**2*v1*(a33**2*m1**4*n1**8*n2 + 5*a33**2*m1**4*n1**6*n2**3 + 7*a33**2*m1**4*
n1**4*n2**5 + 3*a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**3*m2*n1**9 - 5*a33**2*m1**
3*m2*n1**7*n2**2 - a33**2*m1**3*m2*n1**5*n2**4 + 9*a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**6 +
6*a33**2*m1**3*m2*n1*n2**8 - 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 - 15*a33**2*m1**2
*m2**2*n1**4*n2**5 - 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*n2**7 + 3*a33**2*m1**2*m2**2*n2
**9 + 3*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**2 + a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 - 7*a33**2*m1*
m2**3*n1**3*n2**6 - 5*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**8 + 2*a33**2*m2**4*n1**6*n2**3 + 4*
a33**2*m2**4*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u1**2*v2*( - 2*a33**2*
m1**4*n1**7*n2**2 - 4*a33**2*m1**4*n1**5*n2**4 - 2*a33**2*m1**4*n1**3*n2**6 + 5*
a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2 + 7*a33**2*m1**3*m2*n1**6*n2**3 - a33**2*m1**3*m2*n1**4
*n2**5 - 3*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**7 - 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 + 3*a33**2*
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**2*n1**3*n2**6 - 6*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2 - 9*a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**3 +
a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**5 + 5*a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**7 + a33**2*m1*m2**3*n2
**9 - 3*a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 - 7*a33**2*m2**4*n1**5*n2**4 - 5*a33**2*m2**4*
n1**3*n2**6 - a33**2*m2**4*n1*n2**8) + u1**2*( - a33*m1**3*n1**10*n2 - 2*a33*m1
**3*n1**8*n2**3 + 2*a33*m1**3*n1**4*n2**7 + a33*m1**3*n1**2*n2**9 + a33*m1**2*m2
*n1**11 - 4*a33*m1**2*m2*n1**7*n2**4 - 2*a33*m1**2*m2*n1**5*n2**6 + 3*a33*m1**2*
m2*n1**3*n2**8 + 2*a33*m1**2*m2*n1*n2**10 + 2*a33*m1*m2**2*n1**10*n2 + 3*a33*m1*
m2**2*n1**8*n2**3 - 2*a33*m1*m2**2*n1**6*n2**5 - 4*a33*m1*m2**2*n1**4*n2**7 +
a33*m1*m2**2*n2**11 + a33*m2**3*n1**9*n2**2 + 2*a33*m2**3*n1**7*n2**4 - 2*a33*m2
**3*n1**3*n2**8 - a33*m2**3*n1*n2**10) + u1*u2**2*(a33**2*m1**3*n1**9*n2 + 3*a33
**2*m1**3*n1**7*n2**3 + 3*a33**2*m1**3*n1**5*n2**5 + a33**2*m1**3*n1**3*n2**7 -
a33**2*m1**2*m2*n1**10 - a33**2*m1**2*m2*n1**8*n2**2 + 3*a33**2*m1**2*m2*n1**6*
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*m1*m2**2*n1**9*n2 - 5*a33**2*m1*m2**2*n1**7*n2**3 - 3*a33**2*m1*m2**2*n1**5*n2
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*n1**2*n2**8) + u1*u2*v1*(2*a33**2*m1**4*n1**7*n2**2 + 4*a33**2*m1**4*n1**5*n2**
4 + 2*a33**2*m1**4*n1**3*n2**6 - 5*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2 - 7*a33**2*m1**3*m2*
n1**6*n2**3 + a33**2*m1**3*m2*n1**4*n2**5 + 3*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**7 + 3*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 - 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**2 - 15*a33**2*m1**2*m2
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+ 9*a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**3 - a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**5 - 5*a33**2*m1*m2**
3*n1**2*n2**7 - a33**2*m1*m2**3*n2**9 + 3*a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 + 7*a33**2*m2
**4*n1**5*n2**4 + 5*a33**2*m2**4*n1**3*n2**6 + a33**2*m2**4*n1*n2**8) + u1*u2*(
- 2*a33*m1**3*n1**9*n2**2 - 6*a33*m1**3*n1**7*n2**4 - 6*a33*m1**3*n1**5*n2**6 -
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- 6*a33*m1**2*m2*n1**6*n2**5 - 10*a33*m1**2*m2*n1**4*n2**7 - 4*a33*m1**2*m2*n1**
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4*a33**3*m2**4*n1**4*n2**4 - 2*a33**3*m2**4*n1**2*n2**6) + u1*u3**2*( - a33**2*
m1**3*n1**9*n2 - 3*a33**2*m1**3*n1**7*n2**3 - 3*a33**2*m1**3*n1**5*n2**5 - a33**
2*m1**3*n1**3*n2**7 + a33**2*m1**2*m2*n1**10 + a33**2*m1**2*m2*n1**8*n2**2 - 3*
a33**2*m1**2*m2*n1**6*n2**4 - 5*a33**2*m1**2*m2*n1**4*n2**6 - 2*a33**2*m1**2*m2*
n1**2*n2**8 + 2*a33**2*m1*m2**2*n1**9*n2 + 5*a33**2*m1*m2**2*n1**7*n2**3 + 3*a33
**2*m1*m2**2*n1**5*n2**5 - a33**2*m1*m2**2*n1**3*n2**7 - a33**2*m1*m2**2*n1*n2**
9 + a33**2*m2**3*n1**8*n2**2 + 3*a33**2*m2**3*n1**6*n2**4 + 3*a33**2*m2**3*n1**4
*n2**6 + a33**2*m2**3*n1**2*n2**8) + u1*u3*v3*(2*a33**2*m1**4*n1**8*n2 + 6*a33**
2*m1**4*n1**6*n2**3 + 6*a33**2*m1**4*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 -
2*a33**2*m1**3*m2*n1**9 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1**7*n2**2 + 6*a33**2*m1**3*m2*n1**
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*m1**2*m2**2*n1**8*n2 - 10*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 - 6*a33**2*m1**2*m2**2
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*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**2 - 6*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 - 6*a33**2*m1*m2**3
*n1**3*n2**6 - 2*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**8) + u1*v1**2*( - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**
6*n2**2 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 + 4*a33
**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m1**3*m2
**2*n1**3*n2**5 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**7 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8 + 4
*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 + 12*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 + 4*a33**2*
m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n2**8 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**7*
n2 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**3 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1
*m2**4*n1*n2**7 - 2*a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 - 4*a33**2*m2**5*n1**4*n2**4 - 2*
a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u1*v1*v2*( - 2*a33**2*m1**5*n1**6*n2**2 - 4*a33**2*
m1**5*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m1**5*n1**2*n2**6 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**7*n2 + 4*
a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**5 - 4*a33**2*m1**4*m2*
n1*n2**7 - 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 + 12*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**4 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**6 - 2*a33**2*m1
**3*m2**2*n2**8 - 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2 - 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2
**3 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 - 2*a33**
2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m1*m2**4*n1**2
*n2**6) + u1*v1*( - 4*a33*m1**4*n1**7*n2**3 - 8*a33*m1**4*n1**5*n2**5 - 4*a33*m1
**4*n1**3*n2**7 + 8*a33*m1**3*m2*n1**8*n2**2 + 8*a33*m1**3*m2*n1**6*n2**4 - 8*
a33*m1**3*m2*n1**4*n2**6 - 8*a33*m1**3*m2*n1**2*n2**8 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1**9*
n2 + 8*a33*m1**2*m2**2*n1**7*n2**3 + 24*a33*m1**2*m2**2*n1**5*n2**5 + 8*a33*m1**
2*m2**2*n1**3*n2**7 - 4*a33*m1**2*m2**2*n1*n2**9 - 8*a33*m1*m2**3*n1**8*n2**2 -
8*a33*m1*m2**3*n1**6*n2**4 + 8*a33*m1*m2**3*n1**4*n2**6 + 8*a33*m1*m2**3*n1**2*
n2**8 - 4*a33*m2**4*n1**7*n2**3 - 8*a33*m2**4*n1**5*n2**5 - 4*a33*m2**4*n1**3*n2
**7) + u1*v2**2*( - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**6*n2**2 - 4*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**
4 - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2**6 + 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1
**3*m2**2*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**5 - 4*a33**2*m1**3*m2**2*
n1*n2**7 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**8 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 + 12*
a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 - 2*a33**2*m1
**2*m2**3*n2**8 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**3 + 4
*a33**2*m1*m2**4*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**7 - 2*a33**2*m2**5*n1**6
*n2**2 - 4*a33**2*m2**5*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u1*v2*(2*a33
*m1**4*n1**8*n2**2 + 2*a33*m1**4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m1**4*n1**4*n2**6 - 2*a33*
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*m1**3*m2*n1*n2**9 + 2*a33*m1**2*m2**2*n1**10 - 6*a33*m1**2*m2**2*n1**8*n2**2 -
8*a33*m1**2*m2**2*n1**6*n2**4 + 8*a33*m1**2*m2**2*n1**4*n2**6 + 6*a33*m1**2*m2**
2*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**2*m2**2*n2**10 + 4*a33*m1*m2**3*n1**9*n2 - 8*a33*m1*m2
**3*n1**5*n2**5 + 4*a33*m1*m2**3*n1*n2**9 + 2*a33*m2**4*n1**8*n2**2 + 2*a33*m2**
4*n1**6*n2**4 - 2*a33*m2**4*n1**4*n2**6 - 2*a33*m2**4*n1**2*n2**8) + u1*v3**2*(
- a33**2*m1**5*n1**7*n2 - 2*a33**2*m1**5*n1**5*n2**3 - a33**2*m1**5*n1**3*n2**5
+ a33**2*m1**4*m2*n1**8 - 3*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m1**4*m2*n1**
2*n2**6 + a33**2*m1**3*m2**2*n1**7*n2 + a33**2*m1**3*m2**2*n1**5*n2**3 - a33**2*
m1**3*m2**2*n1**3*n2**5 - a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**3*n1**8
+ a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 - a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 - a33**2*m1**
2*m2**3*n1**2*n2**6 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2 + 3*a33**2*m1*m2**4*n1**5*n2**3
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**4 + a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u1*( - m1**3*n1**9*n2**3 - 3*m1**3*n1**7*n2**5
- 3*m1**3*n1**5*n2**7 - m1**3*n1**3*n2**9 + m1**2*m2*n1**10*n2**2 + m1**2*m2*n1
**8*n2**4 - 3*m1**2*m2*n1**6*n2**6 - 5*m1**2*m2*n1**4*n2**8 - 2*m1**2*m2*n1**2*
n2**10 + 2*m1*m2**2*n1**9*n2**3 + 5*m1*m2**2*n1**7*n2**5 + 3*m1*m2**2*n1**5*n2**
7 - m1*m2**2*n1**3*n2**9 - m1*m2**2*n1*n2**11 + m2**3*n1**8*n2**4 + 3*m2**3*n1**
6*n2**6 + 3*m2**3*n1**4*n2**8 + m2**3*n1**2*n2**10) + u2**3*(a33**2*m1**3*n1**8*
n2**2 + 3*a33**2*m1**3*n1**6*n2**4 + 3*a33**2*m1**3*n1**4*n2**6 + a33**2*m1**3*
n1**2*n2**8 - a33**2*m1**2*m2*n1**9*n2 - a33**2*m1**2*m2*n1**7*n2**3 + 3*a33**2*
m1**2*m2*n1**5*n2**5 + 5*a33**2*m1**2*m2*n1**3*n2**7 + 2*a33**2*m1**2*m2*n1*n2**
9 - 2*a33**2*m1*m2**2*n1**8*n2**2 - 5*a33**2*m1*m2**2*n1**6*n2**4 - 3*a33**2*m1*
m2**2*n1**4*n2**6 + a33**2*m1*m2**2*n1**2*n2**8 + a33**2*m1*m2**2*n2**10 - a33**
2*m2**3*n1**7*n2**3 - 3*a33**2*m2**3*n1**5*n2**5 - 3*a33**2*m2**3*n1**3*n2**7 -
a33**2*m2**3*n1*n2**9) + u2**2*u3**2*(a33**3*m1**3*n1**8*n2 + 3*a33**3*m1**3*n1
**6*n2**3 + 3*a33**3*m1**3*n1**4*n2**5 + a33**3*m1**3*n1**2*n2**7 - a33**3*m1**2
*m2*n1**9 - a33**3*m1**2*m2*n1**7*n2**2 + 3*a33**3*m1**2*m2*n1**5*n2**4 + 5*a33
**3*m1**2*m2*n1**3*n2**6 + 2*a33**3*m1**2*m2*n1*n2**8 - 2*a33**3*m1*m2**2*n1**8*
n2 - 5*a33**3*m1*m2**2*n1**6*n2**3 - 3*a33**3*m1*m2**2*n1**4*n2**5 + a33**3*m1*
m2**2*n1**2*n2**7 + a33**3*m1*m2**2*n2**9 - a33**3*m2**3*n1**7*n2**2 - 3*a33**3*
m2**3*n1**5*n2**4 - 3*a33**3*m2**3*n1**3*n2**6 - a33**3*m2**3*n1*n2**8) + u2**2*
v1*(a33**2*m1**4*n1**8*n2 + 5*a33**2*m1**4*n1**6*n2**3 + 7*a33**2*m1**4*n1**4*n2
**5 + 3*a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**3*m2*n1**9 - 5*a33**2*m1**3*m2*n1
**7*n2**2 - a33**2*m1**3*m2*n1**5*n2**4 + 9*a33**2*m1**3*m2*n1**3*n2**6 + 6*a33
**2*m1**3*m2*n1*n2**8 - 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 - 15*a33**2*m1**2*m2**2
*n1**4*n2**5 - 3*a33**2*m1**2*m2**2*n1**2*n2**7 + 3*a33**2*m1**2*m2**2*n2**9 + 3
*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2**2 + a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 - 7*a33**2*m1*m2**3*
n1**3*n2**6 - 5*a33**2*m1*m2**3*n1*n2**8 + 2*a33**2*m2**4*n1**6*n2**3 + 4*a33**2
*m2**4*n1**4*n2**5 + 2*a33**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u2*u3**2*v1*(2*a33**3*m1**4*
n1**6*n2**2 + 4*a33**3*m1**4*n1**4*n2**4 + 2*a33**3*m1**4*n1**2*n2**6 - 4*a33**3
*m1**3*m2*n1**7*n2 - 4*a33**3*m1**3*m2*n1**5*n2**3 + 4*a33**3*m1**3*m2*n1**3*n2
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m2**2*n1**6*n2**2 - 12*a33**3*m1**2*m2**2*n1**4*n2**4 - 4*a33**3*m1**2*m2**2*n1
**2*n2**6 + 2*a33**3*m1**2*m2**2*n2**8 + 4*a33**3*m1*m2**3*n1**7*n2 + 4*a33**3*
m1*m2**3*n1**5*n2**3 - 4*a33**3*m1*m2**3*n1**3*n2**5 - 4*a33**3*m1*m2**3*n1*n2**
7 + 2*a33**3*m2**4*n1**6*n2**2 + 4*a33**3*m2**4*n1**4*n2**4 + 2*a33**3*m2**4*n1
**2*n2**6) + u2*u3**2*( - a33**2*m1**3*n1**8*n2**2 - 3*a33**2*m1**3*n1**6*n2**4
- 3*a33**2*m1**3*n1**4*n2**6 - a33**2*m1**3*n1**2*n2**8 + a33**2*m1**2*m2*n1**9*
n2 + a33**2*m1**2*m2*n1**7*n2**3 - 3*a33**2*m1**2*m2*n1**5*n2**5 - 5*a33**2*m1**
2*m2*n1**3*n2**7 - 2*a33**2*m1**2*m2*n1*n2**9 + 2*a33**2*m1*m2**2*n1**8*n2**2 +
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n1**2*n2**8 - a33**2*m1*m2**2*n2**10 + a33**2*m2**3*n1**7*n2**3 + 3*a33**2*m2**3
*n1**5*n2**5 + 3*a33**2*m2**3*n1**3*n2**7 + a33**2*m2**3*n1*n2**9) + u2*u3*v3*(2
*a33**2*m1**4*n1**7*n2**2 + 4*a33**2*m1**4*n1**5*n2**4 + 2*a33**2*m1**4*n1**3*n2
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m2*n1**4*n2**5 + 5*a33**2*m1**3*m2*n1**2*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 - 5*
a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**2 - 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**5*n2**4 + a33**2*m1**2
*m2**2*n1**3*n2**6 + 4*a33**2*m1**2*m2**2*n1*n2**8 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2
- a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**3 - 7*a33**2*m1*m2**3*n1**4*n2**5 - 3*a33**2*m1*m2**
3*n1**2*n2**7 + a33**2*m1*m2**3*n2**9 + a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 + a33**2*m2**4*
n1**5*n2**4 - a33**2*m2**4*n1**3*n2**6 - a33**2*m2**4*n1*n2**8) + u2*v1**2*(2*
a33**2*m1**5*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1**5*n1**4*n2**4 + 2*a33**2*m1**5*n1**2*n2
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4*m2*n1**3*n2**5 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**7 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**8 - 4*
a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 - 12*a33**2*m1**3*m2**2*n1**4*n2**4 - 4*a33**2*m1
**3*m2**2*n1**2*n2**6 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n2**8 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*
n2 + 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 - 4*a33
**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 + 4*a33**2*m1*m2**4*n1
**4*n2**4 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1**2*n2**6) + u2*v3**2*( - a33**2*m1**5*n1**6*n2
**2 - 2*a33**2*m1**5*n1**4*n2**4 - a33**2*m1**5*n1**2*n2**6 + a33**2*m1**4*m2*n1
**7*n2 - 3*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**5 - 2*a33**2*m1**4*m2*n1*n2**7 + a33**2*m1
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2*n2**6 - a33**2*m1**3*m2**2*n2**8 + a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2 + a33**2*m1**2*
m2**3*n1**5*n2**3 - a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 - a33**2*m1**2*m2**3*n1*n2**7
+ 2*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 + 3*a33**2*m1*m2**4*n1**4*n2**4 - a33**2*m1*m2
**4*n2**8 + a33**2*m2**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m2**5*n1**3*n2**5 + a33**2*m2**5
*n1*n2**7) + u2*( - m1**3*n1**8*n2**4 - 3*m1**3*n1**6*n2**6 - 3*m1**3*n1**4*n2**
8 - m1**3*n1**2*n2**10 + m1**2*m2*n1**9*n2**3 + m1**2*m2*n1**7*n2**5 - 3*m1**2*
m2*n1**5*n2**7 - 5*m1**2*m2*n1**3*n2**9 - 2*m1**2*m2*n1*n2**11 + 2*m1*m2**2*n1**
8*n2**4 + 5*m1*m2**2*n1**6*n2**6 + 3*m1*m2**2*n1**4*n2**8 - m1*m2**2*n1**2*n2**
10 - m1*m2**2*n2**12 + m2**3*n1**7*n2**5 + 3*m2**3*n1**5*n2**7 + 3*m2**3*n1**3*
n2**9 + m2**3*n1*n2**11) + u3**3*v3*(2*a33**3*m1**4*n1**7*n2 + 4*a33**3*m1**4*n1
**5*n2**3 + 2*a33**3*m1**4*n1**3*n2**5 - 2*a33**3*m1**3*m2*n1**8 + 2*a33**3*m1**
3*m2*n1**6*n2**2 + 10*a33**3*m1**3*m2*n1**4*n2**4 + 6*a33**3*m1**3*m2*n1**2*n2**
6 - 6*a33**3*m1**2*m2**2*n1**7*n2 - 6*a33**3*m1**2*m2**2*n1**5*n2**3 + 6*a33**3*
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**3*m1*m2**3*n2**8 - 2*a33**3*m2**4*n1**5*n2**3 - 4*a33**3*m2**4*n1**3*n2**5 - 2
*a33**3*m2**4*n1*n2**7) + u3**2*v1*(a33**2*m1**4*n1**8*n2 + a33**2*m1**4*n1**6*
n2**3 - a33**2*m1**4*n1**4*n2**5 - a33**2*m1**4*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**3*m2*n1
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**3*m2*n1**3*n2**6 - 2*a33**2*m1**3*m2*n1*n2**8 - 4*a33**2*m1**2*m2**2*n1**8*n2
- a33**2*m1**2*m2**2*n1**6*n2**3 + 9*a33**2*m1**2*m2**2*n1**4*n2**5 + 5*a33**2*
m1**2*m2**2*n1**2*n2**7 - a33**2*m1**2*m2**2*n2**9 - 5*a33**2*m1*m2**3*n1**7*n2
**2 - 7*a33**2*m1*m2**3*n1**5*n2**4 + a33**2*m1*m2**3*n1**3*n2**6 + 3*a33**2*m1*
m2**3*n1*n2**8 - 2*a33**2*m2**4*n1**6*n2**3 - 4*a33**2*m2**4*n1**4*n2**5 - 2*a33
**2*m2**4*n1**2*n2**7) + u3**2*v2*(2*a33**2*m1**4*n1**7*n2**2 + 4*a33**2*m1**4*
n1**5*n2**4 + 2*a33**2*m1**4*n1**3*n2**6 - 3*a33**2*m1**3*m2*n1**8*n2 - a33**2*
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n2**7 + a33**2*m1**2*m2**2*n1**9 - 5*a33**2*m1**2*m2**2*n1**7*n2**2 - 9*a33**2*
m1**2*m2**2*n1**5*n2**4 + a33**2*m1**2*m2**2*n1**3*n2**6 + 4*a33**2*m1**2*m2**2*
n1*n2**8 + 2*a33**2*m1*m2**3*n1**8*n2 - a33**2*m1*m2**3*n1**6*n2**3 - 7*a33**2*
m1*m2**3*n1**4*n2**5 - 3*a33**2*m1*m2**3*n1**2*n2**7 + a33**2*m1*m2**3*n2**9 +
a33**2*m2**4*n1**7*n2**2 + a33**2*m2**4*n1**5*n2**4 - a33**2*m2**4*n1**3*n2**6 -
a33**2*m2**4*n1*n2**8) + u3**2*v3**2*( - a33**3*m1**5*n1**6*n2 - 2*a33**3*m1**5
*n1**4*n2**3 - a33**3*m1**5*n1**2*n2**5 + a33**3*m1**4*m2*n1**7 - 3*a33**3*m1**4
*m2*n1**3*n2**4 - 2*a33**3*m1**4*m2*n1*n2**6 + a33**3*m1**3*m2**2*n1**6*n2 + a33
**3*m1**3*m2**2*n1**4*n2**3 - a33**3*m1**3*m2**2*n1**2*n2**5 - a33**3*m1**3*m2**
2*n2**7 + a33**3*m1**2*m2**3*n1**7 + a33**3*m1**2*m2**3*n1**5*n2**2 - a33**3*m1
**2*m2**3*n1**3*n2**4 - a33**3*m1**2*m2**3*n1*n2**6 + 2*a33**3*m1*m2**4*n1**6*n2
+ 3*a33**3*m1*m2**4*n1**4*n2**3 - a33**3*m1*m2**4*n2**7 + a33**3*m2**5*n1**5*n2
**2 + 2*a33**3*m2**5*n1**3*n2**4 + a33**3*m2**5*n1*n2**6) + u3*v1*v3*(2*a33**2*
m1**5*n1**7*n2 + 4*a33**2*m1**5*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1**5*n1**3*n2**5 - 2*a33
**2*m1**4*m2*n1**8 + 6*a33**2*m1**4*m2*n1**4*n2**4 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**2*n2
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2*m1**3*m2**2*n1**3*n2**5 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1*n2**7 - 2*a33**2*m1**2*m2**3
*n1**8 - 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**6*n2**2 + 2*a33**2*m1**2*m2**3*n1**4*n2**4 + 2
*a33**2*m1**2*m2**3*n1**2*n2**6 - 4*a33**2*m1*m2**4*n1**7*n2 - 6*a33**2*m1*m2**4
*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1*m2**4*n1*n2**7 - 2*a33**2*m2**5*n1**6*n2**2 - 4*a33**
2*m2**5*n1**4*n2**4 - 2*a33**2*m2**5*n1**2*n2**6) + u3*v2*v3*(2*a33**2*m1**4*m2*
n1**7*n2 + 4*a33**2*m1**4*m2*n1**5*n2**3 + 2*a33**2*m1**4*m2*n1**3*n2**5 - 2*a33
**2*m1**3*m2**2*n1**8 + 2*a33**2*m1**3*m2**2*n1**6*n2**2 + 10*a33**2*m1**3*m2**2
*n1**4*n2**4 + 6*a33**2*m1**3*m2**2*n1**2*n2**6 - 6*a33**2*m1**2*m2**3*n1**7*n2
- 6*a33**2*m1**2*m2**3*n1**5*n2**3 + 6*a33**2*m1**2*m2**3*n1**3*n2**5 + 6*a33**2
*m1**2*m2**3*n1*n2**7 - 6*a33**2*m1*m2**4*n1**6*n2**2 - 10*a33**2*m1*m2**4*n1**4
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5*n1**5*n2**3 - 4*a33**2*m2**5*n1**3*n2**5 - 2*a33**2*m2**5*n1*n2**7) + u3*v3*(2
*a33*m1**3*m2*n1**8*n2**2 + 6*a33*m1**3*m2*n1**6*n2**4 + 6*a33*m1**3*m2*n1**4*n2
**6 + 2*a33*m1**3*m2*n1**2*n2**8 - 2*a33*m1**2*m2**2*n1**9*n2 - 2*a33*m1**2*m2**
2*n1**7*n2**3 + 6*a33*m1**2*m2**2*n1**5*n2**5 + 10*a33*m1**2*m2**2*n1**3*n2**7 +
4*a33*m1**2*m2**2*n1*n2**9 - 4*a33*m1*m2**3*n1**8*n2**2 - 10*a33*m1*m2**3*n1**6
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3*n2**10 - 2*a33*m2**4*n1**7*n2**3 - 6*a33*m2**4*n1**5*n2**5 - 6*a33*m2**4*n1**3
*n2**7 - 2*a33*m2**4*n1*n2**9) + v1*v2*(2*a33*m1**5*n1**7*n2**2 + 4*a33*m1**5*n1
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n1**4*n2**5 + 4*a33*m1**4*m2*n1**2*n2**7 - 2*a33*m1**3*m2**2*n1**7*n2**2 - 2*a33
*m1**3*m2**2*n1**5*n2**4 + 2*a33*m1**3*m2**2*n1**3*n2**6 + 2*a33*m1**3*m2**2*n1*
n2**8 - 2*a33*m1**2*m2**3*n1**8*n2 - 2*a33*m1**2*m2**3*n1**6*n2**3 + 2*a33*m1**2
*m2**3*n1**4*n2**5 + 2*a33*m1**2*m2**3*n1**2*n2**7 - 4*a33*m1*m2**4*n1**7*n2**2
- 6*a33*m1*m2**4*n1**5*n2**4 + 2*a33*m1*m2**4*n1*n2**8 - 2*a33*m2**5*n1**6*n2**3
- 4*a33*m2**5*n1**4*n2**5 - 2*a33*m2**5*n1**2*n2**7) + v1*v3**2*( - a33**2*m1**
6*n1**6*n2 - 2*a33**2*m1**6*n1**4*n2**3 - a33**2*m1**6*n1**2*n2**5 + a33**2*m1**
5*m2*n1**7 - 3*a33**2*m1**5*m2*n1**3*n2**4 - 2*a33**2*m1**5*m2*n1*n2**6 + a33**2
*m1**4*m2**2*n1**6*n2 + a33**2*m1**4*m2**2*n1**4*n2**3 - a33**2*m1**4*m2**2*n1**
2*n2**5 - a33**2*m1**4*m2**2*n2**7 + a33**2*m1**3*m2**3*n1**7 + a33**2*m1**3*m2
**3*n1**5*n2**2 - a33**2*m1**3*m2**3*n1**3*n2**4 - a33**2*m1**3*m2**3*n1*n2**6 +
2*a33**2*m1**2*m2**4*n1**6*n2 + 3*a33**2*m1**2*m2**4*n1**4*n2**3 - a33**2*m1**2
*m2**4*n2**7 + a33**2*m1*m2**5*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m1*m2**5*n1**3*n2**4 + a33
**2*m1*m2**5*n1*n2**6) + v1*(m1**4*n1**8*n2**3 + m1**4*n1**6*n2**5 - m1**4*n1**4
*n2**7 - m1**4*n1**2*n2**9 - m1**3*m2*n1**9*n2**2 + 3*m1**3*m2*n1**7*n2**4 + 7*
m1**3*m2*n1**5*n2**6 + m1**3*m2*n1**3*n2**8 - 2*m1**3*m2*n1*n2**10 - 4*m1**2*m2
**2*n1**8*n2**3 - m1**2*m2**2*n1**6*n2**5 + 9*m1**2*m2**2*n1**4*n2**7 + 5*m1**2*
m2**2*n1**2*n2**9 - m1**2*m2**2*n2**11 - 5*m1*m2**3*n1**7*n2**4 - 7*m1*m2**3*n1
**5*n2**6 + m1*m2**3*n1**3*n2**8 + 3*m1*m2**3*n1*n2**10 - 2*m2**4*n1**6*n2**5 -
4*m2**4*n1**4*n2**7 - 2*m2**4*n1**2*n2**9) + v2**2*( - a33*m1**5*n1**8*n2 - a33*
m1**5*n1**6*n2**3 + a33*m1**5*n1**4*n2**5 + a33*m1**5*n1**2*n2**7 + a33*m1**4*m2
*n1**9 - a33*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 3*a33*m1**4*m2*n1**5*n2**4 + a33*m1**4*m2*n1
**3*n2**6 + 2*a33*m1**4*m2*n1*n2**8 + a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 - 2*a33*m1**3*m2
**2*n1**4*n2**5 + a33*m1**3*m2**2*n2**9 + a33*m1**2*m2**3*n1**9 - 2*a33*m1**2*m2
**3*n1**5*n2**4 + a33*m1**2*m2**3*n1*n2**8 + 2*a33*m1*m2**4*n1**8*n2 + a33*m1*m2
**4*n1**6*n2**3 - 3*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**5 - a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 + a33*m1
*m2**4*n2**9 + a33*m2**5*n1**7*n2**2 + a33*m2**5*n1**5*n2**4 - a33*m2**5*n1**3*
n2**6 - a33*m2**5*n1*n2**8) + v2*v3**2*( - a33**2*m1**5*m2*n1**6*n2 - 2*a33**2*
m1**5*m2*n1**4*n2**3 - a33**2*m1**5*m2*n1**2*n2**5 + a33**2*m1**4*m2**2*n1**7 -
3*a33**2*m1**4*m2**2*n1**3*n2**4 - 2*a33**2*m1**4*m2**2*n1*n2**6 + a33**2*m1**3*
m2**3*n1**6*n2 + a33**2*m1**3*m2**3*n1**4*n2**3 - a33**2*m1**3*m2**3*n1**2*n2**5
- a33**2*m1**3*m2**3*n2**7 + a33**2*m1**2*m2**4*n1**7 + a33**2*m1**2*m2**4*n1**
5*n2**2 - a33**2*m1**2*m2**4*n1**3*n2**4 - a33**2*m1**2*m2**4*n1*n2**6 + 2*a33**
2*m1*m2**5*n1**6*n2 + 3*a33**2*m1*m2**5*n1**4*n2**3 - a33**2*m1*m2**5*n2**7 +
a33**2*m2**6*n1**5*n2**2 + 2*a33**2*m2**6*n1**3*n2**4 + a33**2*m2**6*n1*n2**6) +
v2*(2*m1**4*n1**7*n2**4 + 4*m1**4*n1**5*n2**6 + 2*m1**4*n1**3*n2**8 - 3*m1**3*
m2*n1**8*n2**3 - m1**3*m2*n1**6*n2**5 + 7*m1**3*m2*n1**4*n2**7 + 5*m1**3*m2*n1**
2*n2**9 + m1**2*m2**2*n1**9*n2**2 - 5*m1**2*m2**2*n1**7*n2**4 - 9*m1**2*m2**2*n1
**5*n2**6 + m1**2*m2**2*n1**3*n2**8 + 4*m1**2*m2**2*n1*n2**10 + 2*m1*m2**3*n1**8
*n2**3 - m1*m2**3*n1**6*n2**5 - 7*m1*m2**3*n1**4*n2**7 - 3*m1*m2**3*n1**2*n2**9
+ m1*m2**3*n2**11 + m2**4*n1**7*n2**4 + m2**4*n1**5*n2**6 - m2**4*n1**3*n2**8 -
m2**4*n1*n2**10) + v3**2*( - a33*m1**5*n1**8*n2 - 2*a33*m1**5*n1**6*n2**3 - a33*
m1**5*n1**4*n2**5 + a33*m1**4*m2*n1**9 - 2*a33*m1**4*m2*n1**7*n2**2 - 7*a33*m1**
4*m2*n1**5*n2**4 - 4*a33*m1**4*m2*n1**3*n2**6 + 4*a33*m1**3*m2**2*n1**8*n2 + 2*
a33*m1**3*m2**2*n1**6*n2**3 - 8*a33*m1**3*m2**2*n1**4*n2**5 - 6*a33*m1**3*m2**2*
n1**2*n2**7 + 6*a33*m1**2*m2**3*n1**7*n2**2 + 8*a33*m1**2*m2**3*n1**5*n2**4 - 2*
a33*m1**2*m2**3*n1**3*n2**6 - 4*a33*m1**2*m2**3*n1*n2**8 + 4*a33*m1*m2**4*n1**6*
n2**3 + 7*a33*m1*m2**4*n1**4*n2**5 + 2*a33*m1*m2**4*n1**2*n2**7 - a33*m1*m2**4*
n2**9 + a33*m2**5*n1**5*n2**4 + 2*a33*m2**5*n1**3*n2**6 + a33*m2**5*n1*n2**8)$