Description of fast matrix multiplication algorithm: ⟨6×7×10:296⟩

Algorithm type

6X4Y4Z4+X3Y4Z4+X4Y4Z2+6X3Y3Z4+2X2Y2Z6+3X5Y2Z2+X2Y5Z2+X2Y3Z4+2X2YZ6+X4Y2Z2+6X2Y4Z2+4X2Y2Z4+XY5Z2+XY3Z4+2X3Y2Z2+X2Y3Z2+X2YZ4+70X2Y2Z2+XY3Z2+XYZ4+9X3YZ+3X2Y2Z+X2YZ2+6XY3Z+6XY2Z2+18XYZ3+9X2YZ+42XY2Z+36XYZ2+54XYZ6X4Y4Z4X3Y4Z4X4Y4Z26X3Y3Z42X2Y2Z63X5Y2Z2X2Y5Z2X2Y3Z42X2YZ6X4Y2Z26X2Y4Z24X2Y2Z4XY5Z2XY3Z42X3Y2Z2X2Y3Z2X2YZ470X2Y2Z2XY3Z2XYZ49X3YZ3X2Y2ZX2YZ26XY3Z6XY2Z218XYZ39X2YZ42XY2Z36XYZ254XYZ6*X^4*Y^4*Z^4+X^3*Y^4*Z^4+X^4*Y^4*Z^2+6*X^3*Y^3*Z^4+2*X^2*Y^2*Z^6+3*X^5*Y^2*Z^2+X^2*Y^5*Z^2+X^2*Y^3*Z^4+2*X^2*Y*Z^6+X^4*Y^2*Z^2+6*X^2*Y^4*Z^2+4*X^2*Y^2*Z^4+X*Y^5*Z^2+X*Y^3*Z^4+2*X^3*Y^2*Z^2+X^2*Y^3*Z^2+X^2*Y*Z^4+70*X^2*Y^2*Z^2+X*Y^3*Z^2+X*Y*Z^4+9*X^3*Y*Z+3*X^2*Y^2*Z+X^2*Y*Z^2+6*X*Y^3*Z+6*X*Y^2*Z^2+18*X*Y*Z^3+9*X^2*Y*Z+42*X*Y^2*Z+36*X*Y*Z^2+54*X*Y*Z

Algorithm definition

The algorithm ⟨6×7×10:296⟩ could be constructed using the following decomposition:

⟨6×7×10:296⟩ = ⟨3×4×5:47⟩ + ⟨3×4×5:47⟩ + ⟨3×3×5:36⟩ + ⟨3×4×5:47⟩ + ⟨3×3×5:36⟩ + ⟨3×4×5:47⟩ + ⟨3×3×5:36⟩.

This decomposition is defined by the following equality:

TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_6_1A_6_2A_6_3A_6_4A_6_5A_6_6A_6_7B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_1_6C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_2_6C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_3_6C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_4_6C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_5_6C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_6_6C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_7_6C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_8_6C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_9_6C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_10_5C_10_6=TraceMulA_2_3A_3_5+A_2_4A_3_1+A_2_6A_3_2+A_2_7A_5_3A_4_5+A_5_4A_4_1+A_5_6A_4_2+A_5_7A_6_3A_1_5+A_6_4A_1_1+A_6_6A_1_2+A_6_7B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_5_1+B_4_6B_5_2+B_4_7B_5_3+B_4_8B_5_4+B_4_9B_5_5+B_4_10B_1_1+B_6_6B_1_2+B_6_7B_1_3+B_6_8B_1_4+B_6_9B_1_5+B_6_10B_2_1+B_7_6B_2_2+B_7_7B_2_3+B_7_8B_2_4+B_7_9B_2_5+B_7_10C_1_3+C_6_2C_1_4+C_6_5C_1_1+C_6_6C_2_3+C_7_2C_2_4+C_7_5C_2_1+C_7_6C_3_3+C_8_2C_3_4+C_8_5C_3_1+C_8_6C_4_3+C_9_2C_4_4+C_9_5C_4_1+C_9_6C_5_3+C_10_2C_5_4+C_10_5C_5_1+C_10_6+TraceMul-A_2_3+A_3_3-A_2_4+A_3_4-A_2_6+A_3_6-A_2_7+A_3_7A_4_3-A_5_3A_4_4-A_5_4A_4_6-A_5_6A_4_7-A_5_7A_1_3-A_6_3A_1_4-A_6_4A_1_6-A_6_6A_1_7-A_6_7B_3_1+B_3_6B_3_2+B_3_7B_3_3+B_3_8B_3_4+B_3_9B_3_5+B_3_10B_4_1+B_4_6B_4_2+B_4_7B_4_3+B_4_8B_4_4+B_4_9B_4_5+B_4_10B_6_1+B_6_6B_6_2+B_6_7B_6_3+B_6_8B_6_4+B_6_9B_6_5+B_6_10B_7_1+B_7_6B_7_2+B_7_7B_7_3+B_7_8B_7_4+B_7_9B_7_5+B_7_10C_1_3C_1_4C_1_1C_2_3C_2_4C_2_1C_3_3C_3_4C_3_1C_4_3C_4_4C_4_1C_5_3C_5_4C_5_1+TraceMulA_2_5-A_3_5-A_3_1+A_2_1A_2_2-A_3_2-A_4_5+A_5_5-A_4_1+A_5_1-A_4_2+A_5_2-A_1_5+A_6_5-A_1_1+A_6_1-A_1_2+A_6_2B_5_1+B_5_6B_5_2+B_5_7B_5_3+B_5_8B_5_4+B_5_9B_5_5+B_5_10B_1_1+B_1_6B_1_2+B_1_7B_1_3+B_1_8B_1_4+B_1_9B_1_5+B_1_10B_2_1+B_2_6B_2_2+B_2_7B_2_3+B_2_8B_2_4+B_2_9B_2_5+B_2_10C_6_2C_6_5C_6_6C_7_2C_7_5C_7_6C_8_2C_8_5C_8_6C_9_2C_9_5C_9_6C_10_2C_10_5C_10_6+TraceMulA_3_3A_3_4+A_3_5A_3_1+A_3_6A_3_2+A_3_7A_4_3A_4_5+A_4_4A_4_1+A_4_6A_4_2+A_4_7A_1_3A_1_4+A_1_5A_1_1+A_1_6A_1_2+A_1_7B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10-C_1_3+C_6_3-C_1_4+C_6_4-C_1_1+C_6_1-C_2_3+C_7_3-C_2_4+C_7_4-C_2_1+C_7_1-C_3_3+C_8_3-C_3_4+C_8_4-C_3_1+C_8_1-C_4_3+C_9_3-C_4_4+C_9_4-C_4_1+C_9_1-C_5_3+C_10_3-C_5_4+C_10_4-C_5_1+C_10_1+TraceMulA_3_5A_3_1A_3_2A_4_5A_4_1A_4_2A_1_5A_1_1A_1_2-B_4_6+B_5_6-B_4_7+B_5_7-B_4_8+B_5_8B_5_9-B_4_9B_5_10-B_4_10B_1_6-B_6_6B_1_7-B_6_7B_1_8-B_6_8B_1_9-B_6_9B_1_10-B_6_10B_2_6-B_7_6B_2_7-B_7_7B_2_8-B_7_8B_2_9-B_7_9B_2_10-B_7_10C_6_2+C_6_3C_6_4+C_6_5C_6_1+C_6_6C_7_2+C_7_3C_7_4+C_7_5C_7_1+C_7_6C_8_2+C_8_3C_8_4+C_8_5C_8_1+C_8_6C_9_2+C_9_3C_9_4+C_9_5C_9_1+C_9_6C_10_2+C_10_3C_10_4+C_10_5C_10_1+C_10_6+TraceMulA_2_3A_2_4A_2_6A_2_7A_5_3A_5_4A_5_6A_5_7A_6_3A_6_4A_6_6A_6_7B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_4_1-B_5_1B_4_2-B_5_2B_4_3-B_5_3B_4_4-B_5_4B_4_5-B_5_5-B_1_1+B_6_1-B_1_2+B_6_2-B_1_3+B_6_3-B_1_4+B_6_4-B_1_5+B_6_5-B_2_1+B_7_1-B_2_2+B_7_2-B_2_3+B_7_3-B_2_4+B_7_4-B_2_5+B_7_5C_1_3+C_1_2C_1_4+C_1_5C_1_1+C_1_6C_2_3+C_2_2C_2_4+C_2_5C_2_1+C_2_6C_3_3+C_3_2C_3_4+C_3_5C_3_1+C_3_6C_4_3+C_4_2C_4_4+C_4_5C_4_1+C_4_6C_5_2+C_5_3C_5_4+C_5_5C_5_1+C_5_6+TraceMulA_2_4+A_2_5A_2_1+A_2_6A_2_2+A_2_7A_5_5+A_5_4A_5_1+A_5_6A_5_2+A_5_7A_6_5+A_6_4A_6_1+A_6_6A_6_2+A_6_7B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5C_1_2-C_6_2C_1_5-C_6_5C_1_6-C_6_6C_2_2-C_7_2C_2_5-C_7_5C_2_6-C_7_6C_3_2-C_8_2C_3_5-C_8_5C_3_6-C_8_6-C_9_2+C_4_2C_4_5-C_9_5C_4_6-C_9_6C_5_2-C_10_2C_5_5-C_10_5C_5_6-C_10_6TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_6_1A_6_2A_6_3A_6_4A_6_5A_6_6A_6_7B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_1_10B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_2_10B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_4_10B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_5_10B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_6_10B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_7_10C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_1_6C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_2_6C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_3_6C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_4_6C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_5_6C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_6_6C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_7_6C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_8_6C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_9_6C_10_1C_10_2C_10_3C_10_4C_10_5C_10_6TraceMulA_2_3A_3_5A_2_4A_3_1A_2_6A_3_2A_2_7A_5_3A_4_5A_5_4A_4_1A_5_6A_4_2A_5_7A_6_3A_1_5A_6_4A_1_1A_6_6A_1_2A_6_7B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_3_10B_5_1B_4_6B_5_2B_4_7B_5_3B_4_8B_5_4B_4_9B_5_5B_4_10B_1_1B_6_6B_1_2B_6_7B_1_3B_6_8B_1_4B_6_9B_1_5B_6_10B_2_1B_7_6B_2_2B_7_7B_2_3B_7_8B_2_4B_7_9B_2_5B_7_10C_1_3C_6_2C_1_4C_6_5C_1_1C_6_6C_2_3C_7_2C_2_4C_7_5C_2_1C_7_6C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7, [[A_1_1,A_1_2,A_1_3,A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_7],[A_2_1,A_2_2,A_2_3,A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_7],[A_3_1,A_3_2,A_3_3,A_3_4,A_3_5,A_3_6,A_3_7],[A_4_1,A_4_2,A_4_3,A_4_4,A_4_5,A_4_6,A_4_7],[A_5_1,A_5_2,A_5_3,A_5_4,A_5_5,A_5_6,A_5_7],[A_6_1,A_6_2,A_6_3,A_6_4,A_6_5,A_6_6,A_6_7]]),Matrix(7, 10, [[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_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_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_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_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_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_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]]),Matrix(10, 6, [[C_1_1,C_1_2,C_1_3,C_1_4,C_1_5,C_1_6],[C_2_1,C_2_2,C_2_3,C_2_4,C_2_5,C_2_6],[C_3_1,C_3_2,C_3_3,C_3_4,C_3_5,C_3_6],[C_4_1,C_4_2,C_4_3,C_4_4,C_4_5,C_4_6],[C_5_1,C_5_2,C_5_3,C_5_4,C_5_5,C_5_6],[C_6_1,C_6_2,C_6_3,C_6_4,C_6_5,C_6_6],[C_7_1,C_7_2,C_7_3,C_7_4,C_7_5,C_7_6],[C_8_1,C_8_2,C_8_3,C_8_4,C_8_5,C_8_6],[C_9_1,C_9_2,C_9_3,C_9_4,C_9_5,C_9_6],[C_10_1,C_10_2,C_10_3,C_10_4,C_10_5,C_10_6]]))) = Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_3,A_3_5+A_2_4,A_3_1+A_2_6,A_3_2+A_2_7],[A_5_3,A_4_5+A_5_4,A_4_1+A_5_6,A_4_2+A_5_7],[A_6_3,A_1_5+A_6_4,A_1_1+A_6_6,A_1_2+A_6_7]]),Matrix(4, 5, [[B_3_6,B_3_7,B_3_8,B_3_9,B_3_10],[B_5_1+B_4_6,B_5_2+B_4_7,B_5_3+B_4_8,B_5_4+B_4_9,B_5_5+B_4_10],[B_1_1+B_6_6,B_1_2+B_6_7,B_1_3+B_6_8,B_1_4+B_6_9,B_1_5+B_6_10],[B_2_1+B_7_6,B_2_2+B_7_7,B_2_3+B_7_8,B_2_4+B_7_9,B_2_5+B_7_10]]),Matrix(5, 3, [[C_1_3+C_6_2,C_1_4+C_6_5,C_1_1+C_6_6],[C_2_3+C_7_2,C_2_4+C_7_5,C_2_1+C_7_6],[C_3_3+C_8_2,C_3_4+C_8_5,C_3_1+C_8_6],[C_4_3+C_9_2,C_4_4+C_9_5,C_4_1+C_9_6],[C_5_3+C_10_2,C_5_4+C_10_5,C_5_1+C_10_6]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[-A_2_3+A_3_3,-A_2_4+A_3_4,-A_2_6+A_3_6,-A_2_7+A_3_7],[A_4_3-A_5_3,A_4_4-A_5_4,A_4_6-A_5_6,A_4_7-A_5_7],[A_1_3-A_6_3,A_1_4-A_6_4,A_1_6-A_6_6,A_1_7-A_6_7]]),Matrix(4, 5, [[B_3_1+B_3_6,B_3_2+B_3_7,B_3_3+B_3_8,B_3_4+B_3_9,B_3_5+B_3_10],[B_4_1+B_4_6,B_4_2+B_4_7,B_4_3+B_4_8,B_4_4+B_4_9,B_4_5+B_4_10],[B_6_1+B_6_6,B_6_2+B_6_7,B_6_3+B_6_8,B_6_4+B_6_9,B_6_5+B_6_10],[B_7_1+B_7_6,B_7_2+B_7_7,B_7_3+B_7_8,B_7_4+B_7_9,B_7_5+B_7_10]]),Matrix(5, 3, [[C_1_3,C_1_4,C_1_1],[C_2_3,C_2_4,C_2_1],[C_3_3,C_3_4,C_3_1],[C_4_3,C_4_4,C_4_1],[C_5_3,C_5_4,C_5_1]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 3, [[A_2_5-A_3_5,-A_3_1+A_2_1,A_2_2-A_3_2],[-A_4_5+A_5_5,-A_4_1+A_5_1,-A_4_2+A_5_2],[-A_1_5+A_6_5,-A_1_1+A_6_1,-A_1_2+A_6_2]]),Matrix(3, 5, [[B_5_1+B_5_6,B_5_2+B_5_7,B_5_3+B_5_8,B_5_4+B_5_9,B_5_5+B_5_10],[B_1_1+B_1_6,B_1_2+B_1_7,B_1_3+B_1_8,B_1_4+B_1_9,B_1_5+B_1_10],[B_2_1+B_2_6,B_2_2+B_2_7,B_2_3+B_2_8,B_2_4+B_2_9,B_2_5+B_2_10]]),Matrix(5, 3, [[C_6_2,C_6_5,C_6_6],[C_7_2,C_7_5,C_7_6],[C_8_2,C_8_5,C_8_6],[C_9_2,C_9_5,C_9_6],[C_10_2,C_10_5,C_10_6]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_3_3,A_3_4+A_3_5,A_3_1+A_3_6,A_3_2+A_3_7],[A_4_3,A_4_5+A_4_4,A_4_1+A_4_6,A_4_2+A_4_7],[A_1_3,A_1_4+A_1_5,A_1_1+A_1_6,A_1_2+A_1_7]]),Matrix(4, 5, [[B_3_6,B_3_7,B_3_8,B_3_9,B_3_10],[B_4_6,B_4_7,B_4_8,B_4_9,B_4_10],[B_6_6,B_6_7,B_6_8,B_6_9,B_6_10],[B_7_6,B_7_7,B_7_8,B_7_9,B_7_10]]),Matrix(5, 3, [[-C_1_3+C_6_3,-C_1_4+C_6_4,-C_1_1+C_6_1],[-C_2_3+C_7_3,-C_2_4+C_7_4,-C_2_1+C_7_1],[-C_3_3+C_8_3,-C_3_4+C_8_4,-C_3_1+C_8_1],[-C_4_3+C_9_3,-C_4_4+C_9_4,-C_4_1+C_9_1],[-C_5_3+C_10_3,-C_5_4+C_10_4,-C_5_1+C_10_1]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 3, [[A_3_5,A_3_1,A_3_2],[A_4_5,A_4_1,A_4_2],[A_1_5,A_1_1,A_1_2]]),Matrix(3, 5, [[-B_4_6+B_5_6,-B_4_7+B_5_7,-B_4_8+B_5_8,B_5_9-B_4_9,B_5_10-B_4_10],[B_1_6-B_6_6,B_1_7-B_6_7,B_1_8-B_6_8,B_1_9-B_6_9,B_1_10-B_6_10],[B_2_6-B_7_6,B_2_7-B_7_7,B_2_8-B_7_8,B_2_9-B_7_9,B_2_10-B_7_10]]),Matrix(5, 3, [[C_6_2+C_6_3,C_6_4+C_6_5,C_6_1+C_6_6],[C_7_2+C_7_3,C_7_4+C_7_5,C_7_1+C_7_6],[C_8_2+C_8_3,C_8_4+C_8_5,C_8_1+C_8_6],[C_9_2+C_9_3,C_9_4+C_9_5,C_9_1+C_9_6],[C_10_2+C_10_3,C_10_4+C_10_5,C_10_1+C_10_6]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_3,A_2_4,A_2_6,A_2_7],[A_5_3,A_5_4,A_5_6,A_5_7],[A_6_3,A_6_4,A_6_6,A_6_7]]),Matrix(4, 5, [[B_3_1,B_3_2,B_3_3,B_3_4,B_3_5],[B_4_1-B_5_1,B_4_2-B_5_2,B_4_3-B_5_3,B_4_4-B_5_4,B_4_5-B_5_5],[-B_1_1+B_6_1,-B_1_2+B_6_2,-B_1_3+B_6_3,-B_1_4+B_6_4,-B_1_5+B_6_5],[-B_2_1+B_7_1,-B_2_2+B_7_2,-B_2_3+B_7_3,-B_2_4+B_7_4,-B_2_5+B_7_5]]),Matrix(5, 3, [[C_1_3+C_1_2,C_1_4+C_1_5,C_1_1+C_1_6],[C_2_3+C_2_2,C_2_4+C_2_5,C_2_1+C_2_6],[C_3_3+C_3_2,C_3_4+C_3_5,C_3_1+C_3_6],[C_4_3+C_4_2,C_4_4+C_4_5,C_4_1+C_4_6],[C_5_2+C_5_3,C_5_4+C_5_5,C_5_1+C_5_6]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 3, [[A_2_4+A_2_5,A_2_1+A_2_6,A_2_2+A_2_7],[A_5_5+A_5_4,A_5_1+A_5_6,A_5_2+A_5_7],[A_6_5+A_6_4,A_6_1+A_6_6,A_6_2+A_6_7]]),Matrix(3, 5, [[B_5_1,B_5_2,B_5_3,B_5_4,B_5_5],[B_1_1,B_1_2,B_1_3,B_1_4,B_1_5],[B_2_1,B_2_2,B_2_3,B_2_4,B_2_5]]),Matrix(5, 3, [[C_1_2-C_6_2,C_1_5-C_6_5,C_1_6-C_6_6],[C_2_2-C_7_2,C_2_5-C_7_5,C_2_6-C_7_6],[C_3_2-C_8_2,C_3_5-C_8_5,C_3_6-C_8_6],[-C_9_2+C_4_2,C_4_5-C_9_5,C_4_6-C_9_6],[C_5_2-C_10_2,C_5_5-C_10_5,C_5_6-C_10_6]])))

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.


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