Description of fast matrix multiplication algorithm: ⟨4×11×12:366⟩

Algorithm type

12X4Y4Z4+2X4Y3Z4+4X3Y3Z4+2X2Y6Z2+4X2Y5Z2+42X2Y4Z2+12XY6Z+10X2Y3Z2+4XY5Z+58X2Y2Z2+24XY4Z+4XY3Z2+4X2YZ2+24XY3Z+92XY2Z+68XYZ12X4Y4Z42X4Y3Z44X3Y3Z42X2Y6Z24X2Y5Z242X2Y4Z212XY6Z10X2Y3Z24XY5Z58X2Y2Z224XY4Z4XY3Z24X2YZ224XY3Z92XY2Z68XYZ12*X^4*Y^4*Z^4+2*X^4*Y^3*Z^4+4*X^3*Y^3*Z^4+2*X^2*Y^6*Z^2+4*X^2*Y^5*Z^2+42*X^2*Y^4*Z^2+12*X*Y^6*Z+10*X^2*Y^3*Z^2+4*X*Y^5*Z+58*X^2*Y^2*Z^2+24*X*Y^4*Z+4*X*Y^3*Z^2+4*X^2*Y*Z^2+24*X*Y^3*Z+92*X*Y^2*Z+68*X*Y*Z

Algorithm definition

The algorithm ⟨4×11×12:366⟩ could be constructed using the following decomposition:

⟨4×11×12:366⟩ = ⟨2×3×4:20⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×3×4:20⟩ + ⟨2×3×4:20⟩ + ⟨2×3×4:20⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩ + ⟨2×4×4:26⟩.

This decomposition is defined by the following equality:

TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8A_1_9A_1_10A_1_11A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_2_9A_2_10A_2_11A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_3_9A_3_10A_3_11A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_4_9A_4_10A_4_11B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9B_8_10B_8_11B_8_12B_9_1B_9_2B_9_3B_9_4B_9_5B_9_6B_9_7B_9_8B_9_9B_9_10B_9_11B_9_12B_10_1B_10_2B_10_3B_10_4B_10_5B_10_6B_10_7B_10_8B_10_9B_10_10B_10_11B_10_12B_11_1B_11_2B_11_3B_11_4B_11_5B_11_6B_11_7B_11_8B_11_9B_11_10B_11_11B_11_12C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_11_1C_11_2C_11_3C_11_4C_12_1C_12_2C_12_3C_12_4=TraceMulA_3_1A_3_2A_3_3A_4_1A_4_2A_4_3-B_5_1+B_1_1-B_1_9B_1_2-B_5_2-B_1_10B_1_3-B_5_3-B_1_11B_1_4-B_5_4-B_1_12B_2_1-B_6_1-B_2_9B_2_2-B_6_2-B_2_10B_2_3-B_6_3-B_2_11B_2_4-B_6_4-B_2_12B_3_1-B_7_1-B_3_9B_3_2-B_7_2-B_3_10B_3_3-B_7_3-B_3_11B_3_4-B_7_4-B_3_12C_1_1+C_1_3C_1_2+C_1_4C_2_1+C_2_3C_2_2+C_2_4C_3_1+C_3_3C_3_2+C_3_4C_4_1+C_4_3C_4_2+C_4_4+TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7B_4_5-B_4_9B_4_6-B_4_10B_4_7-B_4_11B_4_8-B_4_12-B_1_5+B_5_5-B_5_9-B_1_6+B_5_6-B_5_10-B_1_7+B_5_7-B_5_11-B_1_8+B_5_8-B_5_12-B_2_5+B_6_5-B_6_9-B_2_6+B_6_6-B_6_10-B_2_7+B_6_7-B_6_11-B_2_8+B_6_8-B_6_12-B_3_5+B_7_5-B_7_9-B_3_6+B_7_6-B_7_10-B_3_7+B_7_7-B_7_11-B_3_8+B_7_8-B_7_12C_5_1+C_5_3C_5_4+C_5_2C_6_1+C_6_3C_6_2+C_6_4C_7_1+C_7_3C_7_2+C_7_4C_8_1+C_8_3C_8_2+C_8_4+TraceMulA_1_8A_1_9A_1_10A_1_11A_2_8A_2_9A_2_10A_2_11-B_8_5+B_8_9-B_8_6+B_8_10B_8_11-B_8_7-B_8_8+B_8_12-B_9_5-B_1_9+B_9_9-B_9_6-B_1_10+B_9_10-B_9_7-B_1_11+B_9_11-B_9_8-B_1_12+B_9_12-B_10_5-B_2_9+B_10_9-B_10_6-B_2_10+B_10_10-B_10_7-B_2_11+B_10_11-B_10_8-B_2_12+B_10_12-B_11_5-B_3_9+B_11_9-B_11_6-B_3_10+B_11_10-B_11_7-B_3_11+B_11_11-B_11_8-B_3_12+B_11_12C_9_1C_9_2C_10_1C_10_2C_11_1C_11_2C_12_1C_12_2+TraceMulA_3_8A_3_9A_3_10A_3_11A_4_8A_4_9A_4_10A_4_11-B_8_1-B_4_9+B_8_9-B_8_2-B_4_10+B_8_10-B_8_3-B_4_11+B_8_11-B_8_4-B_4_12+B_8_12-B_9_1-B_5_9+B_9_9-B_9_2-B_5_10+B_9_10-B_9_3-B_5_11+B_9_11-B_9_4-B_5_12+B_9_12-B_10_1-B_6_9+B_10_9-B_10_2-B_6_10+B_10_10-B_10_3-B_6_11+B_10_11-B_10_4-B_6_12+B_10_12-B_11_1-B_7_9+B_11_9-B_11_2-B_7_10+B_11_10-B_11_3-B_7_11+B_11_11-B_11_4-B_7_12+B_11_12C_9_3C_9_4C_10_3C_10_4C_11_3C_11_4C_12_3C_12_4+TraceMulA_1_1+A_1_5A_1_2+A_1_6A_1_3+A_1_7A_2_1+A_2_5A_2_2+A_2_6A_2_3+A_2_7B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8C_1_1+C_5_1C_1_2+C_5_2C_2_1+C_6_1C_2_2+C_6_2C_3_1+C_7_1C_3_2+C_7_2C_4_1+C_8_1C_4_2+C_8_2+TraceMulA_1_1+A_1_9A_1_2+A_1_10A_1_3+A_1_11A_2_1+A_2_9A_2_2+A_2_10A_2_3+A_2_11B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12C_1_3+C_9_3+C_1_1+C_9_1C_1_4+C_9_4+C_1_2+C_9_2C_2_3+C_10_3+C_2_1+C_10_1C_2_4+C_10_4+C_2_2+C_10_2C_3_3+C_11_3+C_3_1+C_11_1C_3_4+C_11_4+C_3_2+C_11_2C_4_1+C_12_1+C_4_3+C_12_3C_4_2+C_12_2+C_4_4+C_12_4+TraceMulA_1_1-A_3_1A_1_2-A_3_2A_1_3-A_3_3A_2_1-A_4_1A_2_2-A_4_2A_2_3-A_4_3B_1_1-B_9_1-B_1_5B_1_2-B_9_2-B_1_6B_1_3-B_9_3-B_1_7B_1_4-B_9_4-B_1_8B_2_1-B_10_1-B_2_5B_2_2-B_10_2-B_2_6B_2_3-B_10_3-B_2_7B_2_4-B_10_4-B_2_8B_3_1-B_11_1-B_3_5B_3_2-B_11_2-B_3_6B_3_3-B_11_3-B_3_7B_3_4-B_11_4-B_3_8C_1_1C_1_2C_2_1C_2_2C_3_1C_3_2C_4_1C_4_2+TraceMulA_1_4A_3_1+A_1_5A_3_2+A_1_6A_3_3+A_1_7A_2_4A_4_1+A_2_5A_4_2+A_2_6A_4_3+A_2_7B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_5_1-B_1_5B_5_2-B_1_6B_5_3-B_1_7B_5_4-B_1_8B_6_1-B_2_5B_6_2-B_2_6B_6_3-B_2_7B_6_4-B_2_8B_7_1-B_3_5B_7_2-B_3_6B_7_3-B_3_7B_7_4-B_3_8C_1_1-C_5_3C_1_2-C_5_4C_2_1-C_6_3C_2_2-C_6_4C_3_1-C_7_3C_3_2-C_7_4C_4_1-C_8_3C_4_2-C_8_4+TraceMulA_3_4A_3_1+A_3_5A_3_2+A_3_6A_3_3+A_3_7A_4_4A_4_1+A_4_5A_4_2+A_4_6A_4_3+A_4_7B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4C_1_3+C_5_3C_1_4+C_5_4C_2_3+C_6_3C_2_4+C_6_4C_3_3+C_7_3C_3_4+C_7_4C_4_3+C_8_3C_4_4+C_8_4+TraceMulA_1_4-A_3_4A_1_5-A_3_5A_1_6-A_3_6A_1_7-A_3_7A_2_4-A_4_4-A_4_5+A_2_5-A_4_6+A_2_6A_2_7-A_4_7B_4_1-B_4_5+B_8_5B_4_2-B_4_6+B_8_6B_4_3-B_4_7+B_8_7B_4_4-B_4_8+B_8_8B_5_1-B_5_5+B_9_5B_5_2-B_5_6+B_9_6B_5_3-B_5_7+B_9_7B_5_4-B_5_8+B_9_8B_6_1-B_6_5+B_10_5B_6_2-B_6_6+B_10_6B_6_3-B_6_7+B_10_7B_6_4-B_6_8+B_10_8B_7_1-B_7_5+B_11_5B_7_2-B_7_6+B_11_6B_7_3-B_7_7+B_11_7B_7_4-B_7_8+B_11_8C_5_3C_5_4C_6_3C_6_4C_7_3C_7_4C_8_3C_8_4+TraceMulA_3_4+A_3_8A_3_5+A_3_9A_3_6+A_3_10A_3_7+A_3_11A_4_4+A_4_8A_4_5+A_4_9A_4_6+A_4_10A_4_7+A_4_11B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12C_5_3+C_9_3+C_5_1+C_9_1C_5_4+C_9_4+C_5_2+C_9_2C_6_3+C_10_3+C_6_1+C_10_1C_6_4+C_10_4+C_6_2+C_10_2C_7_3+C_11_3+C_7_1+C_11_1C_11_4+C_7_4+C_7_2+C_11_2C_8_1+C_12_1+C_8_3+C_12_3C_8_2+C_12_2+C_8_4+C_12_4+TraceMulA_1_8A_1_1-A_3_1+A_1_9A_1_2-A_3_2+A_1_10A_1_3-A_3_3+A_1_11A_2_8A_2_1-A_4_1+A_2_9A_2_2-A_4_2+A_2_10A_2_3-A_4_3+A_2_11B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_9_1-B_1_9B_9_2-B_1_10B_9_3-B_1_11B_9_4-B_1_12B_10_1-B_2_9B_10_2-B_2_10B_10_3-B_2_11B_10_4-B_2_12B_11_1-B_3_9B_11_2-B_3_10B_11_3-B_3_11B_11_4-B_3_12C_1_1+C_1_3+C_9_3C_1_2+C_1_4+C_9_4C_2_1+C_2_3+C_10_3C_2_2+C_2_4+C_10_4C_3_1+C_3_3+C_11_3C_3_2+C_3_4+C_11_4C_4_1+C_4_3+C_12_3C_4_2+C_4_4+C_12_4+TraceMulA_1_4-A_3_4-A_3_8A_1_5-A_3_5-A_3_9A_1_6-A_3_6-A_3_10A_1_7-A_3_7-A_3_11A_2_4-A_4_4-A_4_8-A_4_5+A_2_5-A_4_9-A_4_6+A_2_6-A_4_10A_2_7-A_4_7-A_4_11-B_8_5+B_4_9-B_8_6+B_4_10-B_8_7+B_4_11-B_8_8+B_4_12-B_9_5+B_5_9-B_9_6+B_5_10-B_9_7+B_5_11-B_9_8+B_5_12-B_10_5+B_6_9-B_10_6+B_6_10-B_10_7+B_6_11-B_10_8+B_6_12-B_11_5+B_7_9-B_11_6+B_7_10-B_11_7+B_7_11-B_11_8+B_7_12C_5_1+C_9_1+C_5_3C_5_2+C_9_2+C_5_4C_6_1+C_10_1+C_6_3C_6_2+C_10_2+C_6_4C_11_1+C_7_1+C_7_3C_7_2+C_11_2+C_7_4C_8_1+C_12_1+C_8_3C_8_2+C_12_2+C_8_4+TraceMulA_1_4-A_3_4+A_1_8-A_3_8A_1_5-A_3_5+A_1_9-A_3_9A_1_6-A_3_6+A_1_10-A_3_10A_1_7-A_3_7+A_1_11-A_3_11A_2_4-A_4_4+A_2_8-A_4_8-A_4_5+A_2_5+A_2_9-A_4_9-A_4_6+A_2_6+A_2_10-A_4_10A_2_7-A_4_7+A_2_11-A_4_11B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_9_5B_9_6B_9_7B_9_8B_10_5B_10_6B_10_7B_10_8B_11_5B_11_6B_11_7B_11_8C_5_1+C_9_1C_5_2+C_9_2C_6_1+C_10_1C_6_2+C_10_2C_11_1+C_7_1C_7_2+C_11_2C_8_1+C_12_1C_8_2+C_12_2+TraceMul-A_1_8+A_3_8-A_1_1+A_3_1-A_1_9+A_3_9-A_1_2+A_3_2-A_1_10+A_3_10-A_1_3+A_3_3-A_1_11+A_3_11-A_2_8+A_4_8-A_2_1+A_4_1-A_2_9+A_4_9-A_2_2+A_4_2-A_2_10+A_4_10A_4_3-A_2_3-A_2_11+A_4_11B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_9_1B_9_2B_9_3B_9_4B_10_1B_10_2B_10_3B_10_4B_11_1B_11_2B_11_3B_11_4C_1_3+C_9_3C_1_4+C_9_4C_2_3+C_10_3C_2_4+C_10_4C_3_3+C_11_3C_3_4+C_11_4C_4_3+C_12_3C_4_4+C_12_4TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8A_1_9A_1_10A_1_11A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_2_9A_2_10A_2_11A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_3_9A_3_10A_3_11A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_4_9A_4_10A_4_11B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9B_8_10B_8_11B_8_12B_9_1B_9_2B_9_3B_9_4B_9_5B_9_6B_9_7B_9_8B_9_9B_9_10B_9_11B_9_12B_10_1B_10_2B_10_3B_10_4B_10_5B_10_6B_10_7B_10_8B_10_9B_10_10B_10_11B_10_12B_11_1B_11_2B_11_3B_11_4B_11_5B_11_6B_11_7B_11_8B_11_9B_11_10B_11_11B_11_12C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_11_1C_11_2C_11_3C_11_4C_12_1C_12_2C_12_3C_12_4TraceMulA_3_1A_3_2A_3_3A_4_1A_4_2A_4_3B_5_1B_1_1B_1_9B_1_2B_5_2B_1_10B_1_3B_5_3B_1_11B_1_4B_5_4B_1_12B_2_1B_6_1B_2_9B_2_2B_6_2B_2_10B_2_3B_6_3B_2_11B_2_4B_6_4B_2_12B_3_1B_7_1B_3_9B_3_2B_7_2B_3_10B_3_3B_7_3B_3_11B_3_4B_7_4B_3_12C_1_1C_1_3C_1_2C_1_4C_2_1C_2_3C_2_2C_2_4C_3_1C_3_3C_3_2C_3_4C_4_1C_4_3C_4_2C_4_4TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7B_4_5B_4_9B_4_6B_4_10B_4_7B_4_11B_4_8B_4_12B_1_5B_5_5B_5_9B_1_6B_5_6B_5_10B_1_7B_5_7B_5_11B_1_8B_5_8B_5_12B_2_5B_6_5B_6_9B_2_6B_6_6B_6_10B_2_7B_6_7B_6_11B_2_8B_6_8B_6_12B_3_5B_7_5B_7_9B_3_6B_7_6B_7_10B_3_7B_7_7B_7_11B_3_8B_7_8B_7_12C_5_1C_5_3C_5_4C_5_2C_6_1C_6_3C_6_2C_6_4C_7_1C_7_3C_7_2C_7_4C_8_1C_8_3C_8_2C_8_4TraceMulA_1_8A_1_9A_1_10A_1_11A_2_8A_2_9A_2_10A_2_11B_8_5B_8_9B_8_6B_8_10B_8_11B_8_7B_8_8B_8_12B_9_5B_1_9B_9_9B_9_6B_1_10B_9_10B_9_7B_1_11B_9_11B_9_8B_1_12B_9_12B_10_5B_2_9B_10_9B_10_6B_2_10B_10_10B_10_7B_2_11B_10_11B_10_8B_2_12B_10_12B_11_5B_3_9B_11_9B_11_6B_3_10B_11_10B_11_7B_3_11B_11_11B_11_8B_3_12B_11_12C_9_1C_9_2C_10_1C_10_2C_11_1C_11_2C_12_1C_12_2TraceMulA_3_8A_3_9A_3_10A_3_11A_4_8A_4_9A_4_10A_4_11B_8_1B_4_9B_8_9B_8_2B_4_10B_8_10B_8_3B_4_11B_8_11B_8_4B_4_12B_8_12B_9_1B_5_9B_9_9B_9_2B_5_10B_9_10B_9_3B_5_11B_9_11B_9_4B_5_12B_9_12B_10_1B_6_9B_10_9B_10_2B_6_10B_10_10B_10_3B_6_11B_10_11B_10_4B_6_12B_10_12B_11_1B_7_9B_11_9B_11_2B_7_10B_11_10B_11_3B_7_11B_11_11B_11_4B_7_12B_11_12C_9_3C_9_4C_10_3C_10_4C_11_3C_11_4C_12_3C_12_4TraceMulA_1_1A_1_5A_1_2A_1_6A_1_3A_1_7A_2_1A_2_5A_2_2A_2_6A_2_3A_2_7B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8C_1_1C_5_1C_1_2C_5_2C_2_1C_6_1C_2_2C_6_2C_3_1C_7_1C_3_2C_7_2C_4_1C_8_1C_4_2C_8_2TraceMulA_1_1A_1_9A_1_2A_1_10A_1_3A_1_11A_2_1A_2_9A_2_2A_2_10A_2_3A_2_11B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12C_1_3C_9_3C_1_1C_9_1C_1_4C_9_4C_1_2C_9_2C_2_3C_10_3C_2_1C_10_1C_2_4C_10_4C_2_2C_10_2C_3_3C_11_3C_3_1C_11_1C_3_4C_11_4C_3_2C_11_2C_4_1C_12_1C_4_3C_12_3C_4_2C_12_2C_4_4C_12_4TraceMulA_1_1A_3_1A_1_2A_3_2A_1_3A_3_3A_2_1A_4_1A_2_2A_4_2A_2_3A_4_3B_1_1B_9_1B_1_5B_1_2B_9_2B_1_6B_1_3B_9_3B_1_7B_1_4B_9_4B_1_8B_2_1B_10_1B_2_5B_2_2B_10_2B_2_6B_2_3B_10_3B_2_7B_2_4B_10_4B_2_8B_3_1B_11_1B_3_5B_3_2B_11_2B_3_6B_3_3B_11_3B_3_7B_3_4B_11_4B_3_8C_1_1C_1_2C_2_1C_2_2C_3_1C_3_2C_4_1C_4_2TraceMulA_1_4A_3_1A_1_5A_3_2A_1_6A_3_3A_1_7A_2_4A_4_1A_2_5A_4_2A_2_6A_4_3A_2_7B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_5_1B_1_5B_5_2B_1_6B_5_3B_1_7B_5_4B_1_8B_6_1B_2_5B_6_2B_2_6B_6_3B_2_7B_6_4B_2_8B_7_1B_3_5B_7_2B_3_6B_7_3B_3_7B_7_4B_3_8C_1_1C_5_3C_1_2C_5_4C_2_1C_6_3C_2_2C_6_4C_3_1C_7_3C_3_2C_7_4C_4_1C_8_3C_4_2C_8_4TraceMulA_3_4A_3_1A_3_5A_3_2A_3_6A_3_3A_3_7A_4_4A_4_1A_4_5A_4_2A_4_6A_4_3A_4_7B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4C_1_3C_5_3C_1_4C_5_4C_2_3C_6_3C_2_4C_6_4C_3_3C_7_3C_3_4C_7_4C_4_3C_8_3C_4_4C_8_4TraceMulA_1_4A_3_4A_1_5A_3_5A_1_6A_3_6A_1_7A_3_7A_2_4A_4_4A_4_5A_2_5A_4_6A_2_6A_2_7A_4_7B_4_1B_4_5B_8_5B_4_2B_4_6B_8_6B_4_3B_4_7B_8_7B_4_4B_4_8B_8_8B_5_1B_5_5B_9_5B_5_2B_5_6B_9_6B_5_3B_5_7B_9_7B_5_4B_5_8B_9_8B_6_1B_6_5B_10_5B_6_2B_6_6B_10_6B_6_3B_6_7B_10_7B_6_4B_6_8B_10_8B_7_1B_7_5B_11_5B_7_2B_7_6B_11_6B_7_3B_7_7B_11_7B_7_4B_7_8B_11_8C_5_3C_5_4C_6_3C_6_4C_7_3C_7_4C_8_3C_8_4TraceMulA_3_4A_3_8A_3_5A_3_9A_3_6A_3_10A_3_7A_3_11A_4_4A_4_8A_4_5A_4_9A_4_6A_4_10A_4_7A_4_11B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12C_5_3C_9_3C_5_1C_9_1C_5_4C_9_4C_5_2C_9_2C_6_3C_10_3C_6_1C_10_1C_6_4C_10_4C_6_2C_10_2C_7_3C_11_3C_7_1C_11_1C_11_4C_7_4C_7_2C_11_2C_8_1C_12_1C_8_3C_12_3C_8_2C_12_2C_8_4C_12_4TraceMulA_1_8A_1_1A_3_1A_1_9A_1_2A_3_2A_1_10A_1_3A_3_3A_1_11A_2_8A_2_1A_4_1A_2_9A_2_2A_4_2A_2_10A_2_3A_4_3A_2_11B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_9_1B_1_9B_9_2B_1_10B_9_3B_1_11B_9_4B_1_12B_10_1B_2_9B_10_2B_2_10B_10_3B_2_11B_10_4B_2_12B_11_1B_3_9B_11_2B_3_10B_11_3B_3_11B_11_4B_3_12C_1_1C_1_3C_9_3C_1_2C_1_4C_9_4C_2_1C_2_3C_10_3C_2_2C_2_4C_10_4C_3_1C_3_3C_11_3C_3_2C_3_4C_11_4C_4_1C_4_3C_12_3C_4_2C_4_4C_12_4TraceMulA_1_4A_3_4A_3_8A_1_5A_3_5A_3_9A_1_6A_3_6A_3_10A_1_7A_3_7A_3_11A_2_4A_4_4A_4_8A_4_5A_2_5A_4_9A_4_6A_2_6A_4_10A_2_7A_4_7A_4_11B_8_5B_4_9B_8_6B_4_10B_8_7B_4_11B_8_8B_4_12B_9_5B_5_9B_9_6B_5_10B_9_7B_5_11B_9_8B_5_12B_10_5B_6_9B_10_6B_6_10B_10_7B_6_11B_10_8B_6_12B_11_5B_7_9B_11_6B_7_10B_11_7B_7_11B_11_8B_7_12C_5_1C_9_1C_5_3C_5_2C_9_2C_5_4C_6_1C_10_1C_6_3C_6_2C_10_2C_6_4C_11_1C_7_1C_7_3C_7_2C_11_2C_7_4C_8_1C_12_1C_8_3C_8_2C_12_2C_8_4TraceMulA_1_4A_3_4A_1_8A_3_8A_1_5A_3_5A_1_9A_3_9A_1_6A_3_6A_1_10A_3_10A_1_7A_3_7A_1_11A_3_11A_2_4A_4_4A_2_8A_4_8A_4_5A_2_5A_2_9A_4_9A_4_6A_2_6A_2_10A_4_10A_2_7A_4_7A_2_11A_4_11B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_9_5B_9_6B_9_7B_9_8B_10_5B_10_6B_10_7B_10_8B_11_5B_11_6B_11_7B_11_8C_5_1C_9_1C_5_2C_9_2C_6_1C_10_1C_6_2C_10_2C_11_1C_7_1C_7_2C_11_2C_8_1C_12_1C_8_2C_12_2TraceMulA_1_8A_3_8A_1_1A_3_1A_1_9A_3_9A_1_2A_3_2A_1_10A_3_10A_1_3A_3_3A_1_11A_3_11A_2_8A_4_8A_2_1A_4_1A_2_9A_4_9A_2_2A_4_2A_2_10A_4_10A_4_3A_2_3A_2_11A_4_11B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_9_1B_9_2B_9_3B_9_4B_10_1B_10_2B_10_3B_10_4B_11_1B_11_2B_11_3B_11_4C_1_3C_9_3C_1_4C_9_4C_2_3C_10_3C_2_4C_10_4C_3_3C_11_3C_3_4C_11_4C_4_3C_12_3C_4_4C_12_4Trace(Mul(Matrix(4, 11, [[A_1_1,A_1_2,A_1_3,A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_7,A_1_8,A_1_9,A_1_10,A_1_11],[A_2_1,A_2_2,A_2_3,A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_7,A_2_8,A_2_9,A_2_10,A_2_11],[A_3_1,A_3_2,A_3_3,A_3_4,A_3_5,A_3_6,A_3_7,A_3_8,A_3_9,A_3_10,A_3_11],[A_4_1,A_4_2,A_4_3,A_4_4,A_4_5,A_4_6,A_4_7,A_4_8,A_4_9,A_4_10,A_4_11]]),Matrix(11, 12, [[B_1_1,B_1_2,B_1_3,B_1_4,B_1_5,B_1_6,B_1_7,B_1_8,B_1_9,B_1_10,B_1_11,B_1_12],[B_2_1,B_2_2,B_2_3,B_2_4,B_2_5,B_2_6,B_2_7,B_2_8,B_2_9,B_2_10,B_2_11,B_2_12],[B_3_1,B_3_2,B_3_3,B_3_4,B_3_5,B_3_6,B_3_7,B_3_8,B_3_9,B_3_10,B_3_11,B_3_12],[B_4_1,B_4_2,B_4_3,B_4_4,B_4_5,B_4_6,B_4_7,B_4_8,B_4_9,B_4_10,B_4_11,B_4_12],[B_5_1,B_5_2,B_5_3,B_5_4,B_5_5,B_5_6,B_5_7,B_5_8,B_5_9,B_5_10,B_5_11,B_5_12],[B_6_1,B_6_2,B_6_3,B_6_4,B_6_5,B_6_6,B_6_7,B_6_8,B_6_9,B_6_10,B_6_11,B_6_12],[B_7_1,B_7_2,B_7_3,B_7_4,B_7_5,B_7_6,B_7_7,B_7_8,B_7_9,B_7_10,B_7_11,B_7_12],[B_8_1,B_8_2,B_8_3,B_8_4,B_8_5,B_8_6,B_8_7,B_8_8,B_8_9,B_8_10,B_8_11,B_8_12],[B_9_1,B_9_2,B_9_3,B_9_4,B_9_5,B_9_6,B_9_7,B_9_8,B_9_9,B_9_10,B_9_11,B_9_12],[B_10_1,B_10_2,B_10_3,B_10_4,B_10_5,B_10_6,B_10_7,B_10_8,B_10_9,B_10_10,B_10_11,B_10_12],[B_11_1,B_11_2,B_11_3,B_11_4,B_11_5,B_11_6,B_11_7,B_11_8,B_11_9,B_11_10,B_11_11,B_11_12]]),Matrix(12, 4, [[C_1_1,C_1_2,C_1_3,C_1_4],[C_2_1,C_2_2,C_2_3,C_2_4],[C_3_1,C_3_2,C_3_3,C_3_4],[C_4_1,C_4_2,C_4_3,C_4_4],[C_5_1,C_5_2,C_5_3,C_5_4],[C_6_1,C_6_2,C_6_3,C_6_4],[C_7_1,C_7_2,C_7_3,C_7_4],[C_8_1,C_8_2,C_8_3,C_8_4],[C_9_1,C_9_2,C_9_3,C_9_4],[C_10_1,C_10_2,C_10_3,C_10_4],[C_11_1,C_11_2,C_11_3,C_11_4],[C_12_1,C_12_2,C_12_3,C_12_4]]))) = Trace(Mul(Matrix(2, 3, [[A_3_1,A_3_2,A_3_3],[A_4_1,A_4_2,A_4_3]]),Matrix(3, 4, [[-B_5_1+B_1_1-B_1_9,B_1_2-B_5_2-B_1_10,B_1_3-B_5_3-B_1_11,B_1_4-B_5_4-B_1_12],[B_2_1-B_6_1-B_2_9,B_2_2-B_6_2-B_2_10,B_2_3-B_6_3-B_2_11,B_2_4-B_6_4-B_2_12],[B_3_1-B_7_1-B_3_9,B_3_2-B_7_2-B_3_10,B_3_3-B_7_3-B_3_11,B_3_4-B_7_4-B_3_12]]),Matrix(4, 2, [[C_1_1+C_1_3,C_1_2+C_1_4],[C_2_1+C_2_3,C_2_2+C_2_4],[C_3_1+C_3_3,C_3_2+C_3_4],[C_4_1+C_4_3,C_4_2+C_4_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_7],[A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_7]]),Matrix(4, 4, [[B_4_5-B_4_9,B_4_6-B_4_10,B_4_7-B_4_11,B_4_8-B_4_12],[-B_1_5+B_5_5-B_5_9,-B_1_6+B_5_6-B_5_10,-B_1_7+B_5_7-B_5_11,-B_1_8+B_5_8-B_5_12],[-B_2_5+B_6_5-B_6_9,-B_2_6+B_6_6-B_6_10,-B_2_7+B_6_7-B_6_11,-B_2_8+B_6_8-B_6_12],[-B_3_5+B_7_5-B_7_9,-B_3_6+B_7_6-B_7_10,-B_3_7+B_7_7-B_7_11,-B_3_8+B_7_8-B_7_12]]),Matrix(4, 2, [[C_5_1+C_5_3,C_5_4+C_5_2],[C_6_1+C_6_3,C_6_2+C_6_4],[C_7_1+C_7_3,C_7_2+C_7_4],[C_8_1+C_8_3,C_8_2+C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_8,A_1_9,A_1_10,A_1_11],[A_2_8,A_2_9,A_2_10,A_2_11]]),Matrix(4, 4, [[-B_8_5+B_8_9,-B_8_6+B_8_10,B_8_11-B_8_7,-B_8_8+B_8_12],[-B_9_5-B_1_9+B_9_9,-B_9_6-B_1_10+B_9_10,-B_9_7-B_1_11+B_9_11,-B_9_8-B_1_12+B_9_12],[-B_10_5-B_2_9+B_10_9,-B_10_6-B_2_10+B_10_10,-B_10_7-B_2_11+B_10_11,-B_10_8-B_2_12+B_10_12],[-B_11_5-B_3_9+B_11_9,-B_11_6-B_3_10+B_11_10,-B_11_7-B_3_11+B_11_11,-B_11_8-B_3_12+B_11_12]]),Matrix(4, 2, [[C_9_1,C_9_2],[C_10_1,C_10_2],[C_11_1,C_11_2],[C_12_1,C_12_2]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_3_8,A_3_9,A_3_10,A_3_11],[A_4_8,A_4_9,A_4_10,A_4_11]]),Matrix(4, 4, [[-B_8_1-B_4_9+B_8_9,-B_8_2-B_4_10+B_8_10,-B_8_3-B_4_11+B_8_11,-B_8_4-B_4_12+B_8_12],[-B_9_1-B_5_9+B_9_9,-B_9_2-B_5_10+B_9_10,-B_9_3-B_5_11+B_9_11,-B_9_4-B_5_12+B_9_12],[-B_10_1-B_6_9+B_10_9,-B_10_2-B_6_10+B_10_10,-B_10_3-B_6_11+B_10_11,-B_10_4-B_6_12+B_10_12],[-B_11_1-B_7_9+B_11_9,-B_11_2-B_7_10+B_11_10,-B_11_3-B_7_11+B_11_11,-B_11_4-B_7_12+B_11_12]]),Matrix(4, 2, [[C_9_3,C_9_4],[C_10_3,C_10_4],[C_11_3,C_11_4],[C_12_3,C_12_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 3, [[A_1_1+A_1_5,A_1_2+A_1_6,A_1_3+A_1_7],[A_2_1+A_2_5,A_2_2+A_2_6,A_2_3+A_2_7]]),Matrix(3, 4, [[B_1_5,B_1_6,B_1_7,B_1_8],[B_2_5,B_2_6,B_2_7,B_2_8],[B_3_5,B_3_6,B_3_7,B_3_8]]),Matrix(4, 2, [[C_1_1+C_5_1,C_1_2+C_5_2],[C_2_1+C_6_1,C_2_2+C_6_2],[C_3_1+C_7_1,C_3_2+C_7_2],[C_4_1+C_8_1,C_4_2+C_8_2]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 3, [[A_1_1+A_1_9,A_1_2+A_1_10,A_1_3+A_1_11],[A_2_1+A_2_9,A_2_2+A_2_10,A_2_3+A_2_11]]),Matrix(3, 4, [[B_1_9,B_1_10,B_1_11,B_1_12],[B_2_9,B_2_10,B_2_11,B_2_12],[B_3_9,B_3_10,B_3_11,B_3_12]]),Matrix(4, 2, [[C_1_3+C_9_3+C_1_1+C_9_1,C_1_4+C_9_4+C_1_2+C_9_2],[C_2_3+C_10_3+C_2_1+C_10_1,C_2_4+C_10_4+C_2_2+C_10_2],[C_3_3+C_11_3+C_3_1+C_11_1,C_3_4+C_11_4+C_3_2+C_11_2],[C_4_1+C_12_1+C_4_3+C_12_3,C_4_2+C_12_2+C_4_4+C_12_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 3, [[A_1_1-A_3_1,A_1_2-A_3_2,A_1_3-A_3_3],[A_2_1-A_4_1,A_2_2-A_4_2,A_2_3-A_4_3]]),Matrix(3, 4, [[B_1_1-B_9_1-B_1_5,B_1_2-B_9_2-B_1_6,B_1_3-B_9_3-B_1_7,B_1_4-B_9_4-B_1_8],[B_2_1-B_10_1-B_2_5,B_2_2-B_10_2-B_2_6,B_2_3-B_10_3-B_2_7,B_2_4-B_10_4-B_2_8],[B_3_1-B_11_1-B_3_5,B_3_2-B_11_2-B_3_6,B_3_3-B_11_3-B_3_7,B_3_4-B_11_4-B_3_8]]),Matrix(4, 2, [[C_1_1,C_1_2],[C_2_1,C_2_2],[C_3_1,C_3_2],[C_4_1,C_4_2]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_4,A_3_1+A_1_5,A_3_2+A_1_6,A_3_3+A_1_7],[A_2_4,A_4_1+A_2_5,A_4_2+A_2_6,A_4_3+A_2_7]]),Matrix(4, 4, [[B_4_1,B_4_2,B_4_3,B_4_4],[B_5_1-B_1_5,B_5_2-B_1_6,B_5_3-B_1_7,B_5_4-B_1_8],[B_6_1-B_2_5,B_6_2-B_2_6,B_6_3-B_2_7,B_6_4-B_2_8],[B_7_1-B_3_5,B_7_2-B_3_6,B_7_3-B_3_7,B_7_4-B_3_8]]),Matrix(4, 2, [[C_1_1-C_5_3,C_1_2-C_5_4],[C_2_1-C_6_3,C_2_2-C_6_4],[C_3_1-C_7_3,C_3_2-C_7_4],[C_4_1-C_8_3,C_4_2-C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_3_4,A_3_1+A_3_5,A_3_2+A_3_6,A_3_3+A_3_7],[A_4_4,A_4_1+A_4_5,A_4_2+A_4_6,A_4_3+A_4_7]]),Matrix(4, 4, [[B_4_1,B_4_2,B_4_3,B_4_4],[B_5_1,B_5_2,B_5_3,B_5_4],[B_6_1,B_6_2,B_6_3,B_6_4],[B_7_1,B_7_2,B_7_3,B_7_4]]),Matrix(4, 2, [[C_1_3+C_5_3,C_1_4+C_5_4],[C_2_3+C_6_3,C_2_4+C_6_4],[C_3_3+C_7_3,C_3_4+C_7_4],[C_4_3+C_8_3,C_4_4+C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_4-A_3_4,A_1_5-A_3_5,A_1_6-A_3_6,A_1_7-A_3_7],[A_2_4-A_4_4,-A_4_5+A_2_5,-A_4_6+A_2_6,A_2_7-A_4_7]]),Matrix(4, 4, [[B_4_1-B_4_5+B_8_5,B_4_2-B_4_6+B_8_6,B_4_3-B_4_7+B_8_7,B_4_4-B_4_8+B_8_8],[B_5_1-B_5_5+B_9_5,B_5_2-B_5_6+B_9_6,B_5_3-B_5_7+B_9_7,B_5_4-B_5_8+B_9_8],[B_6_1-B_6_5+B_10_5,B_6_2-B_6_6+B_10_6,B_6_3-B_6_7+B_10_7,B_6_4-B_6_8+B_10_8],[B_7_1-B_7_5+B_11_5,B_7_2-B_7_6+B_11_6,B_7_3-B_7_7+B_11_7,B_7_4-B_7_8+B_11_8]]),Matrix(4, 2, [[C_5_3,C_5_4],[C_6_3,C_6_4],[C_7_3,C_7_4],[C_8_3,C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_3_4+A_3_8,A_3_5+A_3_9,A_3_6+A_3_10,A_3_7+A_3_11],[A_4_4+A_4_8,A_4_5+A_4_9,A_4_6+A_4_10,A_4_7+A_4_11]]),Matrix(4, 4, [[B_4_9,B_4_10,B_4_11,B_4_12],[B_5_9,B_5_10,B_5_11,B_5_12],[B_6_9,B_6_10,B_6_11,B_6_12],[B_7_9,B_7_10,B_7_11,B_7_12]]),Matrix(4, 2, [[C_5_3+C_9_3+C_5_1+C_9_1,C_5_4+C_9_4+C_5_2+C_9_2],[C_6_3+C_10_3+C_6_1+C_10_1,C_6_4+C_10_4+C_6_2+C_10_2],[C_7_3+C_11_3+C_7_1+C_11_1,C_11_4+C_7_4+C_7_2+C_11_2],[C_8_1+C_12_1+C_8_3+C_12_3,C_8_2+C_12_2+C_8_4+C_12_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_8,A_1_1-A_3_1+A_1_9,A_1_2-A_3_2+A_1_10,A_1_3-A_3_3+A_1_11],[A_2_8,A_2_1-A_4_1+A_2_9,A_2_2-A_4_2+A_2_10,A_2_3-A_4_3+A_2_11]]),Matrix(4, 4, [[B_8_1,B_8_2,B_8_3,B_8_4],[B_9_1-B_1_9,B_9_2-B_1_10,B_9_3-B_1_11,B_9_4-B_1_12],[B_10_1-B_2_9,B_10_2-B_2_10,B_10_3-B_2_11,B_10_4-B_2_12],[B_11_1-B_3_9,B_11_2-B_3_10,B_11_3-B_3_11,B_11_4-B_3_12]]),Matrix(4, 2, [[C_1_1+C_1_3+C_9_3,C_1_2+C_1_4+C_9_4],[C_2_1+C_2_3+C_10_3,C_2_2+C_2_4+C_10_4],[C_3_1+C_3_3+C_11_3,C_3_2+C_3_4+C_11_4],[C_4_1+C_4_3+C_12_3,C_4_2+C_4_4+C_12_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_4-A_3_4-A_3_8,A_1_5-A_3_5-A_3_9,A_1_6-A_3_6-A_3_10,A_1_7-A_3_7-A_3_11],[A_2_4-A_4_4-A_4_8,-A_4_5+A_2_5-A_4_9,-A_4_6+A_2_6-A_4_10,A_2_7-A_4_7-A_4_11]]),Matrix(4, 4, [[-B_8_5+B_4_9,-B_8_6+B_4_10,-B_8_7+B_4_11,-B_8_8+B_4_12],[-B_9_5+B_5_9,-B_9_6+B_5_10,-B_9_7+B_5_11,-B_9_8+B_5_12],[-B_10_5+B_6_9,-B_10_6+B_6_10,-B_10_7+B_6_11,-B_10_8+B_6_12],[-B_11_5+B_7_9,-B_11_6+B_7_10,-B_11_7+B_7_11,-B_11_8+B_7_12]]),Matrix(4, 2, [[C_5_1+C_9_1+C_5_3,C_5_2+C_9_2+C_5_4],[C_6_1+C_10_1+C_6_3,C_6_2+C_10_2+C_6_4],[C_11_1+C_7_1+C_7_3,C_7_2+C_11_2+C_7_4],[C_8_1+C_12_1+C_8_3,C_8_2+C_12_2+C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_1_4-A_3_4+A_1_8-A_3_8,A_1_5-A_3_5+A_1_9-A_3_9,A_1_6-A_3_6+A_1_10-A_3_10,A_1_7-A_3_7+A_1_11-A_3_11],[A_2_4-A_4_4+A_2_8-A_4_8,-A_4_5+A_2_5+A_2_9-A_4_9,-A_4_6+A_2_6+A_2_10-A_4_10,A_2_7-A_4_7+A_2_11-A_4_11]]),Matrix(4, 4, [[B_8_5,B_8_6,B_8_7,B_8_8],[B_9_5,B_9_6,B_9_7,B_9_8],[B_10_5,B_10_6,B_10_7,B_10_8],[B_11_5,B_11_6,B_11_7,B_11_8]]),Matrix(4, 2, [[C_5_1+C_9_1,C_5_2+C_9_2],[C_6_1+C_10_1,C_6_2+C_10_2],[C_11_1+C_7_1,C_7_2+C_11_2],[C_8_1+C_12_1,C_8_2+C_12_2]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[-A_1_8+A_3_8,-A_1_1+A_3_1-A_1_9+A_3_9,-A_1_2+A_3_2-A_1_10+A_3_10,-A_1_3+A_3_3-A_1_11+A_3_11],[-A_2_8+A_4_8,-A_2_1+A_4_1-A_2_9+A_4_9,-A_2_2+A_4_2-A_2_10+A_4_10,A_4_3-A_2_3-A_2_11+A_4_11]]),Matrix(4, 4, [[B_8_1,B_8_2,B_8_3,B_8_4],[B_9_1,B_9_2,B_9_3,B_9_4],[B_10_1,B_10_2,B_10_3,B_10_4],[B_11_1,B_11_2,B_11_3,B_11_4]]),Matrix(4, 2, [[C_1_3+C_9_3,C_1_4+C_9_4],[C_2_3+C_10_3,C_2_4+C_10_4],[C_3_3+C_11_3,C_3_4+C_11_4],[C_4_3+C_12_3,C_4_4+C_12_4]])))

N.B.: for any matrices A, B and C such that the expression Tr(Mul(A,B,C)) is defined, one can construct several trilinear homogeneous polynomials P(A,B,C) such that P(A,B,C)=Tr(Mul(A,B,C)) (P(A,B,C) variables are A,B and C's coefficients). Each trilinear P expression encodes a matrix multiplication algorithm: the coefficient in C_i_j of P(A,B,C) is the (i,j)-th entry of the matrix product Mul(A,B)=Transpose(C).

Algorithm description

These encodings are given in compressed text format using the maple computer algebra system. In each cases, the last line could be understood as a description of the encoding with respect to classical matrix multiplication algorithm. As these outputs are structured, one can construct easily a parser to its favorite format using the maple documentation without this software.


Back to main table