Description of fast matrix multiplication algorithm: ⟨5×8×13:375⟩

Algorithm type

X4Y6Z4+X4Y6Z3+2X4Y4Z4+X3Y4Z5+X2Y8Z2+X4Y4Z3+2X4Y3Z4+2X4Y3Z3+6X3Y4Z3+3X2Y6Z2+2X3Y3Z3+X2Y5Z2+6X2Y4Z2+X2Y4Z+13X2Y3Z2+4X2Y2Z3+3XY4Z2+X2Y3Z+81X2Y2Z2+6XY4Z+XY2Z3+4X2Y2Z+3X2YZ2+24XY3Z+52XY2Z+32XYZ2+121XYZX4Y6Z4X4Y6Z32X4Y4Z4X3Y4Z5X2Y8Z2X4Y4Z32X4Y3Z42X4Y3Z36X3Y4Z33X2Y6Z22X3Y3Z3X2Y5Z26X2Y4Z2X2Y4Z13X2Y3Z24X2Y2Z33XY4Z2X2Y3Z81X2Y2Z26XY4ZXY2Z34X2Y2Z3X2YZ224XY3Z52XY2Z32XYZ2121XYZX^4*Y^6*Z^4+X^4*Y^6*Z^3+2*X^4*Y^4*Z^4+X^3*Y^4*Z^5+X^2*Y^8*Z^2+X^4*Y^4*Z^3+2*X^4*Y^3*Z^4+2*X^4*Y^3*Z^3+6*X^3*Y^4*Z^3+3*X^2*Y^6*Z^2+2*X^3*Y^3*Z^3+X^2*Y^5*Z^2+6*X^2*Y^4*Z^2+X^2*Y^4*Z+13*X^2*Y^3*Z^2+4*X^2*Y^2*Z^3+3*X*Y^4*Z^2+X^2*Y^3*Z+81*X^2*Y^2*Z^2+6*X*Y^4*Z+X*Y^2*Z^3+4*X^2*Y^2*Z+3*X^2*Y*Z^2+24*X*Y^3*Z+52*X*Y^2*Z+32*X*Y*Z^2+121*X*Y*Z

Algorithm definition

The algorithm ⟨5×8×13:375⟩ could be constructed using the following decomposition:

⟨5×8×13:375⟩ = ⟨3×4×7:66⟩ + ⟨3×4×7:66⟩ + ⟨2×4×6:39⟩ + ⟨3×4×6:56⟩ + ⟨3×4×6:56⟩ + ⟨2×4×7:46⟩ + ⟨2×4×7:46⟩.

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_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_5_8B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_1_13B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_2_13B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12B_3_13B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_4_13B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_5_13B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_6_13B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12B_7_13B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9B_8_10B_8_11B_8_12B_8_13C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_10_5C_11_1C_11_2C_11_3C_11_4C_11_5C_12_1C_12_2C_12_3C_12_4C_12_5C_13_1C_13_2C_13_3C_13_4C_13_5=TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_1A_2_4+A_5_2A_2_5+A_5_8A_2_6+A_5_7A_2_1+A_5_3A_3_4+A_4_2A_3_5+A_4_8A_3_6+A_4_7A_3_1+A_4_3B_2_7+B_4_9B_4_10+B_2_13B_4_2B_2_1+B_4_3B_4_4+B_2_5B_4_11+B_2_12B_4_6+B_2_8B_5_9+B_8_7B_5_10+B_8_13B_5_2B_5_3+B_8_1B_5_4+B_8_5B_5_11+B_8_12B_5_6+B_8_8B_6_9+B_7_7B_6_10+B_7_13B_6_2B_6_3+B_7_1B_6_4+B_7_5B_6_11+B_7_12B_6_6+B_7_8B_1_9+B_3_7B_1_10+B_3_13B_1_2B_1_3+B_3_1B_1_4+B_3_5B_1_11+B_3_12B_3_8+B_1_6C_9_1C_9_2+C_7_5C_9_3+C_7_4C_10_1C_10_2+C_13_5C_10_3+C_13_4C_2_1C_2_2C_2_3C_3_1C_3_2+C_1_5C_3_3+C_1_4C_4_1C_4_2+C_5_5C_5_4+C_4_3C_11_1C_11_2+C_12_5C_11_3+C_12_4C_6_1C_6_2+C_8_5C_6_3+C_8_4+TraceMulA_1_2A_1_8A_1_7A_1_3A_2_2-A_5_2A_2_8-A_5_8A_2_7-A_5_7A_2_3-A_5_3-A_4_2+A_3_2A_3_8-A_4_8A_3_7-A_4_7A_3_3-A_4_3B_2_7+B_2_9B_2_10+B_2_13B_2_2B_2_1+B_2_3B_2_4+B_2_5B_2_11+B_2_12B_2_8+B_2_6B_8_7+B_8_9B_8_10+B_8_13B_8_2B_8_3+B_8_1B_8_4+B_8_5B_8_11+B_8_12B_8_6+B_8_8B_7_7+B_7_9B_7_10+B_7_13B_7_2B_7_3+B_7_1B_7_4+B_7_5B_7_11+B_7_12B_7_8+B_7_6B_3_7+B_3_9B_3_10+B_3_13B_3_2B_3_1+B_3_3B_3_4+B_3_5B_3_11+B_3_12B_3_8+B_3_6C_9_1C_9_2C_9_3C_10_1C_10_2C_10_3C_2_1C_2_2C_2_3C_3_1C_3_2C_3_3C_4_1C_4_2C_4_3C_11_1C_11_2C_11_3C_6_1C_6_2C_6_3+TraceMul-A_2_4+A_5_4-A_2_5+A_5_5-A_2_6+A_5_6-A_2_1+A_5_1-A_3_4+A_4_4-A_3_5+A_4_5-A_3_6+A_4_6-A_3_1+A_4_1B_4_7+B_4_9B_4_10+B_4_13B_4_1+B_4_3B_4_4+B_4_5B_4_11+B_4_12B_4_8+B_4_6B_5_7+B_5_9B_5_10+B_5_13B_5_1+B_5_3B_5_4+B_5_5B_5_11+B_5_12B_5_8+B_5_6B_6_7+B_6_9B_6_10+B_6_13B_6_3+B_6_1B_6_5+B_6_4B_6_11+B_6_12B_6_8+B_6_6B_1_7+B_1_9B_1_10+B_1_13B_1_1+B_1_3B_1_4+B_1_5B_1_11+B_1_12B_1_8+B_1_6C_7_5C_7_4C_13_5C_13_4C_1_5C_1_4C_5_5C_5_4C_12_5C_12_4C_8_5C_8_4+TraceMulA_1_2+A_1_4A_1_5+A_1_8A_1_6+A_1_7A_1_1+A_1_3A_2_2+A_2_4A_2_5+A_2_8A_2_6+A_2_7A_2_1+A_2_3A_3_2+A_3_4A_3_5+A_3_8A_3_6+A_3_7A_3_1+A_3_3B_2_7B_2_13B_2_1B_2_5B_2_12B_2_8B_8_7B_8_13B_8_1B_8_5B_8_12B_8_8B_7_7B_7_13B_7_1B_7_5B_7_12B_7_8B_3_7B_3_13B_3_1B_3_5B_3_12B_3_8-C_9_1+C_7_1C_7_2-C_9_2C_7_3-C_9_3-C_10_1+C_13_1-C_10_2+C_13_2-C_10_3+C_13_3-C_3_1+C_1_1-C_3_2+C_1_2C_1_3-C_3_3-C_4_1+C_5_1C_5_2-C_4_2-C_4_3+C_5_3-C_11_1+C_12_1-C_11_2+C_12_2-C_11_3+C_12_3C_8_1-C_6_1C_8_2-C_6_2-C_6_3+C_8_3+TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_1A_2_4A_2_5A_2_6A_2_1A_3_4A_3_5A_3_6A_3_1-B_2_7+B_4_7B_4_13-B_2_13-B_2_1+B_4_1-B_2_5+B_4_5B_4_12-B_2_12-B_2_8+B_4_8B_5_7-B_8_7B_5_13-B_8_13B_5_1-B_8_1B_5_5-B_8_5B_5_12-B_8_12B_5_8-B_8_8B_6_7-B_7_7B_6_13-B_7_13B_6_1-B_7_1B_6_5-B_7_5B_6_12-B_7_12B_6_8-B_7_8B_1_7-B_3_7B_1_13-B_3_13B_1_1-B_3_1B_1_5-B_3_5B_1_12-B_3_12-B_3_8+B_1_8C_7_1C_7_2+C_7_5C_7_3+C_7_4C_13_1C_13_2+C_13_5C_13_3+C_13_4C_1_1C_1_2+C_1_5C_1_4+C_1_3C_5_1C_5_2+C_5_5C_5_4+C_5_3C_12_1C_12_2+C_12_5C_12_3+C_12_4C_8_1C_8_2+C_8_5C_8_3+C_8_4+TraceMulA_5_2A_5_8A_5_7A_5_3A_4_2A_4_8A_4_7A_4_3B_2_9-B_4_9B_2_10-B_4_10-B_4_2+B_2_2B_2_3-B_4_3B_2_4-B_4_4B_2_11-B_4_11-B_4_6+B_2_6-B_5_9+B_8_9-B_5_10+B_8_10-B_5_2+B_8_2-B_5_3+B_8_3-B_5_4+B_8_4-B_5_11+B_8_11-B_5_6+B_8_6-B_6_9+B_7_9-B_6_10+B_7_10-B_6_2+B_7_2-B_6_3+B_7_3-B_6_4+B_7_4-B_6_11+B_7_11-B_6_6+B_7_6-B_1_9+B_3_9-B_1_10+B_3_10-B_1_2+B_3_2-B_1_3+B_3_3-B_1_4+B_3_4-B_1_11+B_3_11-B_1_6+B_3_6C_9_2+C_9_5C_9_3+C_9_4C_10_2+C_10_5C_10_3+C_10_4C_2_2+C_2_5C_2_4+C_2_3C_3_2+C_3_5C_3_3+C_3_4C_4_2+C_4_5C_4_3+C_4_4C_11_2+C_11_5C_11_3+C_11_4C_6_2+C_6_5C_6_4+C_6_3+TraceMulA_5_2+A_5_4A_5_5+A_5_8A_5_6+A_5_7A_5_1+A_5_3A_4_2+A_4_4A_4_5+A_4_8A_4_6+A_4_7A_4_1+A_4_3B_4_9B_4_10B_4_2B_4_3B_4_4B_4_11B_4_6B_5_9B_5_10B_5_2B_5_3B_5_4B_5_11B_5_6B_6_9B_6_10B_6_2B_6_3B_6_4B_6_11B_6_6B_1_9B_1_10B_1_2B_1_3B_1_4B_1_11B_1_6C_9_5-C_7_5C_9_4-C_7_4C_10_5-C_13_5C_10_4-C_13_4C_2_5C_2_4C_3_5-C_1_5C_3_4-C_1_4-C_5_5+C_4_5-C_5_4+C_4_4C_11_5-C_12_5C_11_4-C_12_4C_6_5-C_8_5C_6_4-C_8_4TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_5_8B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_1_11B_1_12B_1_13B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_2_11B_2_12B_2_13B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_3_11B_3_12B_3_13B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_4_11B_4_12B_4_13B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_5_11B_5_12B_5_13B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_6_11B_6_12B_6_13B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10B_7_11B_7_12B_7_13B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9B_8_10B_8_11B_8_12B_8_13C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_10_5C_11_1C_11_2C_11_3C_11_4C_11_5C_12_1C_12_2C_12_3C_12_4C_12_5C_13_1C_13_2C_13_3C_13_4C_13_5TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_1A_2_4A_5_2A_2_5A_5_8A_2_6A_5_7A_2_1A_5_3A_3_4A_4_2A_3_5A_4_8A_3_6A_4_7A_3_1A_4_3B_2_7B_4_9B_4_10B_2_13B_4_2B_2_1B_4_3B_4_4B_2_5B_4_11B_2_12B_4_6B_2_8B_5_9B_8_7B_5_10B_8_13B_5_2B_5_3B_8_1B_5_4B_8_5B_5_11B_8_12B_5_6B_8_8B_6_9B_7_7B_6_10B_7_13B_6_2B_6_3B_7_1B_6_4B_7_5B_6_11B_7_12B_6_6B_7_8B_1_9B_3_7B_1_10B_3_13B_1_2B_1_3B_3_1B_1_4B_3_5B_1_11B_3_12B_3_8B_1_6C_9_1C_9_2C_7_5C_9_3C_7_4C_10_1C_10_2C_13_5C_10_3C_13_4C_2_1C_2_2C_2_3C_3_1C_3_2C_1_5C_3_3C_1_4C_4_1C_4_2C_5_5C_5_4C_4_3C_11_1C_11_2C_12_5C_11_3C_12_4C_6_1C_6_2C_8_5C_6_3C_8_4TraceMulA_1_2A_1_8A_1_7A_1_3A_2_2A_5_2A_2_8A_5_8A_2_7A_5_7A_2_3A_5_3A_4_2A_3_2A_3_8A_4_8A_3_7A_4_7A_3_3A_4_3B_2_7B_2_9B_2_10B_2_13B_2_2B_2_1B_2_3B_2_4B_2_5B_2_11B_2_12B_2_8B_2_6B_8_7B_8_9B_8_10B_8_13B_8_2B_8_3B_8_1B_8_4B_8_5B_8_11B_8_12B_8_6B_8_8B_7_7B_7_9B_7_10B_7_13B_7_2B_7_3B_7_1B_7_4B_7_5B_7_11B_7_12B_7_8B_7_6B_3_7B_3_9B_3_10B_3_13B_3_2B_3_1B_3_3B_3_4B_3_5B_3_11B_3_12B_3_8B_3_6C_9_1C_9_2C_9_3C_10_1C_10_2C_10_3C_2_1C_2_2C_2_3C_3_1C_3_2C_3_3C_4_1C_4_2C_4_3C_11_1C_11_2C_11_3C_6_1C_6_2C_6_3TraceMulA_2_4A_5_4A_2_5A_5_5A_2_6A_5_6A_2_1A_5_1A_3_4A_4_4A_3_5A_4_5A_3_6A_4_6A_3_1A_4_1B_4_7B_4_9B_4_10B_4_13B_4_1B_4_3B_4_4B_4_5B_4_11B_4_12B_4_8B_4_6B_5_7B_5_9B_5_10B_5_13B_5_1B_5_3B_5_4B_5_5B_5_11B_5_12B_5_8B_5_6B_6_7B_6_9B_6_10B_6_13B_6_3B_6_1B_6_5B_6_4B_6_11B_6_12B_6_8B_6_6B_1_7B_1_9B_1_10B_1_13B_1_1B_1_3B_1_4B_1_5B_1_11B_1_12B_1_8B_1_6C_7_5C_7_4C_13_5C_13_4C_1_5C_1_4C_5_5C_5_4C_12_5C_12_4C_8_5C_8_4TraceMulA_1_2A_1_4A_1_5A_1_8A_1_6A_1_7A_1_1A_1_3A_2_2A_2_4A_2_5A_2_8A_2_6A_2_7A_2_1A_2_3A_3_2A_3_4A_3_5A_3_8A_3_6A_3_7A_3_1A_3_3B_2_7B_2_13B_2_1B_2_5B_2_12B_2_8B_8_7B_8_13B_8_1B_8_5B_8_12B_8_8B_7_7B_7_13B_7_1B_7_5B_7_12B_7_8B_3_7B_3_13B_3_1B_3_5B_3_12B_3_8C_9_1C_7_1C_7_2C_9_2C_7_3C_9_3C_10_1C_13_1C_10_2C_13_2C_10_3C_13_3C_3_1C_1_1C_3_2C_1_2C_1_3C_3_3C_4_1C_5_1C_5_2C_4_2C_4_3C_5_3C_11_1C_12_1C_11_2C_12_2C_11_3C_12_3C_8_1C_6_1C_8_2C_6_2C_6_3C_8_3TraceMulA_1_4A_1_5A_1_6A_1_1A_2_4A_2_5A_2_6A_2_1A_3_4A_3_5A_3_6A_3_1B_2_7B_4_7B_4_13B_2_13B_2_1B_4_1B_2_5B_4_5B_4_12B_2_12B_2_8B_4_8B_5_7B_8_7B_5_13B_8_13B_5_1B_8_1B_5_5B_8_5B_5_12B_8_12B_5_8B_8_8B_6_7B_7_7B_6_13B_7_13B_6_1B_7_1B_6_5B_7_5B_6_12B_7_12B_6_8B_7_8B_1_7B_3_7B_1_13B_3_13B_1_1B_3_1B_1_5B_3_5B_1_12B_3_12B_3_8B_1_8C_7_1C_7_2C_7_5C_7_3C_7_4C_13_1C_13_2C_13_5C_13_3C_13_4C_1_1C_1_2C_1_5C_1_4C_1_3C_5_1C_5_2C_5_5C_5_4C_5_3C_12_1C_12_2C_12_5C_12_3C_12_4C_8_1C_8_2C_8_5C_8_3C_8_4TraceMulA_5_2A_5_8A_5_7A_5_3A_4_2A_4_8A_4_7A_4_3B_2_9B_4_9B_2_10B_4_10B_4_2B_2_2B_2_3B_4_3B_2_4B_4_4B_2_11B_4_11B_4_6B_2_6B_5_9B_8_9B_5_10B_8_10B_5_2B_8_2B_5_3B_8_3B_5_4B_8_4B_5_11B_8_11B_5_6B_8_6B_6_9B_7_9B_6_10B_7_10B_6_2B_7_2B_6_3B_7_3B_6_4B_7_4B_6_11B_7_11B_6_6B_7_6B_1_9B_3_9B_1_10B_3_10B_1_2B_3_2B_1_3B_3_3B_1_4B_3_4B_1_11B_3_11B_1_6B_3_6C_9_2C_9_5C_9_3C_9_4C_10_2C_10_5C_10_3C_10_4C_2_2C_2_5C_2_4C_2_3C_3_2C_3_5C_3_3C_3_4C_4_2C_4_5C_4_3C_4_4C_11_2C_11_5C_11_3C_11_4C_6_2C_6_5C_6_4C_6_3TraceMulA_5_2A_5_4A_5_5A_5_8A_5_6A_5_7A_5_1A_5_3A_4_2A_4_4A_4_5A_4_8A_4_6A_4_7A_4_1A_4_3B_4_9B_4_10B_4_2B_4_3B_4_4B_4_11B_4_6B_5_9B_5_10B_5_2B_5_3B_5_4B_5_11B_5_6B_6_9B_6_10B_6_2B_6_3B_6_4B_6_11B_6_6B_1_9B_1_10B_1_2B_1_3B_1_4B_1_11B_1_6C_9_5C_7_5C_9_4C_7_4C_10_5C_13_5C_10_4C_13_4C_2_5C_2_4C_3_5C_1_5C_3_4C_1_4C_5_5C_4_5C_5_4C_4_4C_11_5C_12_5C_11_4C_12_4C_6_5C_8_5C_6_4C_8_4Trace(Mul(Matrix(5, 8, [[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_2_1,A_2_2,A_2_3,A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_7,A_2_8],[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_4_1,A_4_2,A_4_3,A_4_4,A_4_5,A_4_6,A_4_7,A_4_8],[A_5_1,A_5_2,A_5_3,A_5_4,A_5_5,A_5_6,A_5_7,A_5_8]]),Matrix(8, 13, [[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_1_13],[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_2_13],[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_3_13],[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_4_13],[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_5_13],[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_6_13],[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_7_13],[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_8_13]]),Matrix(13, 5, [[C_1_1,C_1_2,C_1_3,C_1_4,C_1_5],[C_2_1,C_2_2,C_2_3,C_2_4,C_2_5],[C_3_1,C_3_2,C_3_3,C_3_4,C_3_5],[C_4_1,C_4_2,C_4_3,C_4_4,C_4_5],[C_5_1,C_5_2,C_5_3,C_5_4,C_5_5],[C_6_1,C_6_2,C_6_3,C_6_4,C_6_5],[C_7_1,C_7_2,C_7_3,C_7_4,C_7_5],[C_8_1,C_8_2,C_8_3,C_8_4,C_8_5],[C_9_1,C_9_2,C_9_3,C_9_4,C_9_5],[C_10_1,C_10_2,C_10_3,C_10_4,C_10_5],[C_11_1,C_11_2,C_11_3,C_11_4,C_11_5],[C_12_1,C_12_2,C_12_3,C_12_4,C_12_5],[C_13_1,C_13_2,C_13_3,C_13_4,C_13_5]]))) = Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_1],[A_2_4+A_5_2,A_2_5+A_5_8,A_2_6+A_5_7,A_2_1+A_5_3],[A_3_4+A_4_2,A_3_5+A_4_8,A_3_6+A_4_7,A_3_1+A_4_3]]),Matrix(4, 7, [[B_2_7+B_4_9,B_4_10+B_2_13,B_4_2,B_2_1+B_4_3,B_4_4+B_2_5,B_4_11+B_2_12,B_4_6+B_2_8],[B_5_9+B_8_7,B_5_10+B_8_13,B_5_2,B_5_3+B_8_1,B_5_4+B_8_5,B_5_11+B_8_12,B_5_6+B_8_8],[B_6_9+B_7_7,B_6_10+B_7_13,B_6_2,B_6_3+B_7_1,B_6_4+B_7_5,B_6_11+B_7_12,B_6_6+B_7_8],[B_1_9+B_3_7,B_1_10+B_3_13,B_1_2,B_1_3+B_3_1,B_1_4+B_3_5,B_1_11+B_3_12,B_3_8+B_1_6]]),Matrix(7, 3, [[C_9_1,C_9_2+C_7_5,C_9_3+C_7_4],[C_10_1,C_10_2+C_13_5,C_10_3+C_13_4],[C_2_1,C_2_2,C_2_3],[C_3_1,C_3_2+C_1_5,C_3_3+C_1_4],[C_4_1,C_4_2+C_5_5,C_5_4+C_4_3],[C_11_1,C_11_2+C_12_5,C_11_3+C_12_4],[C_6_1,C_6_2+C_8_5,C_6_3+C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_1_2,A_1_8,A_1_7,A_1_3],[A_2_2-A_5_2,A_2_8-A_5_8,A_2_7-A_5_7,A_2_3-A_5_3],[-A_4_2+A_3_2,A_3_8-A_4_8,A_3_7-A_4_7,A_3_3-A_4_3]]),Matrix(4, 7, [[B_2_7+B_2_9,B_2_10+B_2_13,B_2_2,B_2_1+B_2_3,B_2_4+B_2_5,B_2_11+B_2_12,B_2_8+B_2_6],[B_8_7+B_8_9,B_8_10+B_8_13,B_8_2,B_8_3+B_8_1,B_8_4+B_8_5,B_8_11+B_8_12,B_8_6+B_8_8],[B_7_7+B_7_9,B_7_10+B_7_13,B_7_2,B_7_3+B_7_1,B_7_4+B_7_5,B_7_11+B_7_12,B_7_8+B_7_6],[B_3_7+B_3_9,B_3_10+B_3_13,B_3_2,B_3_1+B_3_3,B_3_4+B_3_5,B_3_11+B_3_12,B_3_8+B_3_6]]),Matrix(7, 3, [[C_9_1,C_9_2,C_9_3],[C_10_1,C_10_2,C_10_3],[C_2_1,C_2_2,C_2_3],[C_3_1,C_3_2,C_3_3],[C_4_1,C_4_2,C_4_3],[C_11_1,C_11_2,C_11_3],[C_6_1,C_6_2,C_6_3]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[-A_2_4+A_5_4,-A_2_5+A_5_5,-A_2_6+A_5_6,-A_2_1+A_5_1],[-A_3_4+A_4_4,-A_3_5+A_4_5,-A_3_6+A_4_6,-A_3_1+A_4_1]]),Matrix(4, 6, [[B_4_7+B_4_9,B_4_10+B_4_13,B_4_1+B_4_3,B_4_4+B_4_5,B_4_11+B_4_12,B_4_8+B_4_6],[B_5_7+B_5_9,B_5_10+B_5_13,B_5_1+B_5_3,B_5_4+B_5_5,B_5_11+B_5_12,B_5_8+B_5_6],[B_6_7+B_6_9,B_6_10+B_6_13,B_6_3+B_6_1,B_6_5+B_6_4,B_6_11+B_6_12,B_6_8+B_6_6],[B_1_7+B_1_9,B_1_10+B_1_13,B_1_1+B_1_3,B_1_4+B_1_5,B_1_11+B_1_12,B_1_8+B_1_6]]),Matrix(6, 2, [[C_7_5,C_7_4],[C_13_5,C_13_4],[C_1_5,C_1_4],[C_5_5,C_5_4],[C_12_5,C_12_4],[C_8_5,C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_1_2+A_1_4,A_1_5+A_1_8,A_1_6+A_1_7,A_1_1+A_1_3],[A_2_2+A_2_4,A_2_5+A_2_8,A_2_6+A_2_7,A_2_1+A_2_3],[A_3_2+A_3_4,A_3_5+A_3_8,A_3_6+A_3_7,A_3_1+A_3_3]]),Matrix(4, 6, [[B_2_7,B_2_13,B_2_1,B_2_5,B_2_12,B_2_8],[B_8_7,B_8_13,B_8_1,B_8_5,B_8_12,B_8_8],[B_7_7,B_7_13,B_7_1,B_7_5,B_7_12,B_7_8],[B_3_7,B_3_13,B_3_1,B_3_5,B_3_12,B_3_8]]),Matrix(6, 3, [[-C_9_1+C_7_1,C_7_2-C_9_2,C_7_3-C_9_3],[-C_10_1+C_13_1,-C_10_2+C_13_2,-C_10_3+C_13_3],[-C_3_1+C_1_1,-C_3_2+C_1_2,C_1_3-C_3_3],[-C_4_1+C_5_1,C_5_2-C_4_2,-C_4_3+C_5_3],[-C_11_1+C_12_1,-C_11_2+C_12_2,-C_11_3+C_12_3],[C_8_1-C_6_1,C_8_2-C_6_2,-C_6_3+C_8_3]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_1],[A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_1],[A_3_4,A_3_5,A_3_6,A_3_1]]),Matrix(4, 6, [[-B_2_7+B_4_7,B_4_13-B_2_13,-B_2_1+B_4_1,-B_2_5+B_4_5,B_4_12-B_2_12,-B_2_8+B_4_8],[B_5_7-B_8_7,B_5_13-B_8_13,B_5_1-B_8_1,B_5_5-B_8_5,B_5_12-B_8_12,B_5_8-B_8_8],[B_6_7-B_7_7,B_6_13-B_7_13,B_6_1-B_7_1,B_6_5-B_7_5,B_6_12-B_7_12,B_6_8-B_7_8],[B_1_7-B_3_7,B_1_13-B_3_13,B_1_1-B_3_1,B_1_5-B_3_5,B_1_12-B_3_12,-B_3_8+B_1_8]]),Matrix(6, 3, [[C_7_1,C_7_2+C_7_5,C_7_3+C_7_4],[C_13_1,C_13_2+C_13_5,C_13_3+C_13_4],[C_1_1,C_1_2+C_1_5,C_1_4+C_1_3],[C_5_1,C_5_2+C_5_5,C_5_4+C_5_3],[C_12_1,C_12_2+C_12_5,C_12_3+C_12_4],[C_8_1,C_8_2+C_8_5,C_8_3+C_8_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_5_2,A_5_8,A_5_7,A_5_3],[A_4_2,A_4_8,A_4_7,A_4_3]]),Matrix(4, 7, [[B_2_9-B_4_9,B_2_10-B_4_10,-B_4_2+B_2_2,B_2_3-B_4_3,B_2_4-B_4_4,B_2_11-B_4_11,-B_4_6+B_2_6],[-B_5_9+B_8_9,-B_5_10+B_8_10,-B_5_2+B_8_2,-B_5_3+B_8_3,-B_5_4+B_8_4,-B_5_11+B_8_11,-B_5_6+B_8_6],[-B_6_9+B_7_9,-B_6_10+B_7_10,-B_6_2+B_7_2,-B_6_3+B_7_3,-B_6_4+B_7_4,-B_6_11+B_7_11,-B_6_6+B_7_6],[-B_1_9+B_3_9,-B_1_10+B_3_10,-B_1_2+B_3_2,-B_1_3+B_3_3,-B_1_4+B_3_4,-B_1_11+B_3_11,-B_1_6+B_3_6]]),Matrix(7, 2, [[C_9_2+C_9_5,C_9_3+C_9_4],[C_10_2+C_10_5,C_10_3+C_10_4],[C_2_2+C_2_5,C_2_4+C_2_3],[C_3_2+C_3_5,C_3_3+C_3_4],[C_4_2+C_4_5,C_4_3+C_4_4],[C_11_2+C_11_5,C_11_3+C_11_4],[C_6_2+C_6_5,C_6_4+C_6_3]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_5_2+A_5_4,A_5_5+A_5_8,A_5_6+A_5_7,A_5_1+A_5_3],[A_4_2+A_4_4,A_4_5+A_4_8,A_4_6+A_4_7,A_4_1+A_4_3]]),Matrix(4, 7, [[B_4_9,B_4_10,B_4_2,B_4_3,B_4_4,B_4_11,B_4_6],[B_5_9,B_5_10,B_5_2,B_5_3,B_5_4,B_5_11,B_5_6],[B_6_9,B_6_10,B_6_2,B_6_3,B_6_4,B_6_11,B_6_6],[B_1_9,B_1_10,B_1_2,B_1_3,B_1_4,B_1_11,B_1_6]]),Matrix(7, 2, [[C_9_5-C_7_5,C_9_4-C_7_4],[C_10_5-C_13_5,C_10_4-C_13_4],[C_2_5,C_2_4],[C_3_5-C_1_5,C_3_4-C_1_4],[-C_5_5+C_4_5,-C_5_4+C_4_4],[C_11_5-C_12_5,C_11_4-C_12_4],[C_6_5-C_8_5,C_6_4-C_8_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