]> https://gitweb.dealii.org/ - dealii.git/commitdiff
projects / dealii.git / commitdiff
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summary | shortlog | log | commit | commitdiff | tree
raw | patch | inline | side by side (parent: acb0a93)
Tests: symengine/cse*: Disable unstable output 10064/head
authorMatthias Maier <tamiko@43-1.org>
Thu, 7 May 2020 19:38:40 +0000 (14:38 -0500)
committerMatthias Maier <tamiko@43-1.org>
Thu, 7 May 2020 21:19:46 +0000 (16:19 -0500)
The internal optimizer state is unfortunately not stable. I get
different results for every combination of compiler, standard library
and, optimization flags I use.

Thus, simply disable this portion of the output. (Note that the result
still gets checked for correctness with a barrage of Asserts.)

tests/symengine/cse_03_1.debug.output patch | blob | history
tests/symengine/cse_03_1.debug.output.2 [deleted file] patch | blob | history
tests/symengine/cse_03_2.debug.output patch | blob | history
tests/symengine/cse_03_3.with_symengine_with_llvm.debug.output patch | blob | history
tests/symengine/sd_common_tests/cse_03.h patch | blob | history

diff --git a/tests/symengine/cse_03_1.debug.output b/tests/symengine/cse_03_1.debug.output
index 30e8514265e2c76bd9cab9c39e2e5c770e6170f8..3df69d0d8fbe75d4c2a0ae9d69628829c05e336d 100644 (file)
--- a/tests/symengine/cse_03_1.debug.output
+++ b/tests/symengine/cse_03_1.debug.output
@@ -60,129 +60,6 @@ DEAL:dim 2::symb_d2psi_dt_ds[1][1]: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_00*(1.0*t_
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_dv_ds[0]: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_dv_ds[1]: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_ds_ds: 2.64*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**0.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-DEAL:dim 2::Optimizer
-Method? dictionary
-Flags:  OptimizationFlags|cse|-O3|
-Optimized? Yes
-Values substituted? 0
-
-Symbols (7 independent variables):
-0: s
-1: v_0
-2: v_1
-3: t_01
-4: t_00
-5: t_11
-6: t_10
-
-Functions (36 dependent variables):
-0: 1.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-1: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-2: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-3: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-4: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-5: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-6: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-7: 2.2*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-8: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11**2
-9: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*t_10
-10: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_11
-11: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*t_11
-12: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10**2
-13: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_10
-14: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*t_10
-15: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01**2
-16: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_00
-17: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00**2
-18: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-19: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-20: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-21: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-22: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-23: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-24: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-25: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-26: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-27: -4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-28: -4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-29: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-30: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2 + 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_0**2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-31: 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_0*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-32: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2 + 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_1**2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-33: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-34: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-35: 2.64*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**0.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-
-Common subexpression elimination: 
-  Intermediate reduced expressions: 
-  0: x0 = v_1**2
-  1: x1 = v_0**2
-  2: x2 = x0 + x1
-  3: x3 = x2**3
-  4: x4 = s**2.2
-  5: x5 = t_00*t_11
-  6: x6 = t_01*t_10
-  7: x7 = 1.0*x5 - 1.0*x6
-  8: x8 = x7**2
-  9: x9 = x4*x8
-  10: x10 = 2.0*x4*x3
-  11: x11 = x7*x10
-  12: x12 = x2**2
-  13: x13 = 6.0*x9*x12
-  14: x14 = s**1.2
-  15: x15 = x3*x8
-  16: x16 = x10*t_10
-  17: x17 = x10*t_01
-  18: x18 = v_0*x12
-  19: x19 = 12.0*x4
-  20: x20 = x19*x18
-  21: x21 = x7*x20
-  22: x22 = v_1*x12
-  23: x23 = x22*x19
-  24: x24 = x7*x23
-  25: x25 = x7*t_01
-  26: x26 = 4.4*x3*x14
-  27: x27 = x7*x26
-  28: x28 = 24.0*x2*x9
-  29: x29 = 13.2*x8*x14
-  Final reduced expressions for dependent variables: 
-  0: 1.0*x3*x9
-  1: x11*t_11
-  2: -x11*t_10
-  3: -x11*t_01
-  4: x11*t_00
-  5: v_0*x13
-  6: v_1*x13
-  7: 2.2*x15*x14
-  8: x10*t_11**2
-  9: -x16*t_11
-  10: -x17*t_11
-  11: x11 + x5*x10
-  12: x10*t_10**2
-  13: -x11 + x6*x10
-  14: -x16*t_00
-  15: x10*t_01**2
-  16: -x17*t_00
-  17: x10*t_00**2
-  18: x21*t_11
-  19: x24*t_11
-  20: -x21*t_10
-  21: -x24*t_10
-  22: -x25*x20
-  23: -x25*x23
-  24: x21*t_00
-  25: x24*t_00
-  26: x27*t_11
-  27: -x27*t_10
-  28: -x25*x26
-  29: x27*t_00
-  30: x13 + x1*x28
-  31: v_0*v_1*x28
-  32: x13 + x0*x28
-  33: x29*x18
-  34: x22*x29
-  35: 2.64*s**0.2*x15
-
 DEAL:dim 3::symb_t: t_00 t_01 t_02 t_10 t_11 t_12 t_20 t_21 t_22
 DEAL:dim 3::symb_v: v_0 v_1 v_2
 DEAL:dim 3::symb_s: s
@@ -370,307 +247,4 @@ DEAL:dim 3::symb_d2psi_dv_ds[0]: 13.2*s**1.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(
 DEAL:dim 3::symb_d2psi_dv_ds[1]: 13.2*s**1.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
 DEAL:dim 3::symb_d2psi_dv_ds[2]: 13.2*s**1.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
 DEAL:dim 3::symb_d2psi_ds_ds: 2.64*s**0.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-DEAL:dim 3::Optimizer
-Method? dictionary
-Flags:  OptimizationFlags|cse|-O3|
-Optimized? Yes
-Values substituted? 0
-
-Symbols (13 independent variables):
-0: s
-1: v_0
-2: v_1
-3: v_2
-4: t_20
-5: t_21
-6: t_22
-7: t_01
-8: t_02
-9: t_00
-10: t_12
-11: t_11
-12: t_10
-
-Functions (105 dependent variables):
-0: 1.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-1: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-2: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-3: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-4: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-5: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-6: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-7: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-8: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-9: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-10: 6.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-11: 6.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-12: 6.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-13: 2.2*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-14: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)**2
-15: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-16: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-17: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-18: -2.0*s**2.2*t_22*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-19: 2.0*s**2.2*t_21*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-20: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-21: 2.0*s**2.2*t_12*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-22: -2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-23: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)**2
-24: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-25: 2.0*s**2.2*t_22*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-26: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)
-27: -2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-28: -2.0*s**2.2*t_12*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-29: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-30: 2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-31: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)**2
-32: -2.0*s**2.2*t_21*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-33: 2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-34: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-35: 2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-36: -2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-37: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-38: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)**2
-39: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-40: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-41: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-42: -2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-43: 2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-44: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)**2
-45: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-46: 2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-47: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-48: -2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-49: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)**2
-50: -2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-51: 2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-52: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-53: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)**2
-54: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-55: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-56: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)**2
-57: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-58: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)**2
-59: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-60: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-61: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-62: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-63: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-65: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-66: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-67: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-69: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-70: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-71: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-72: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-73: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-74: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-75: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-76: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-77: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-89: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-90: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-91: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-92: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-93: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-94: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-95: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_0**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-96: 24.0*s**2.2*v_0*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-97: 24.0*s**2.2*v_0*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
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-
-Common subexpression elimination: 
-  Intermediate reduced expressions: 
-  0: x0 = v_0**2
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-
 DEAL::OK
diff --git a/tests/symengine/cse_03_1.debug.output.2 b/tests/symengine/cse_03_1.debug.output.2
deleted file mode 100644 (file)
index fc8f16d..0000000
--- a/tests/symengine/cse_03_1.debug.output.2
+++ /dev/null
@@ -1,674 +0,0 @@
-
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-DEAL:dim 2::Optimizer
-Method? dictionary
-Flags:  OptimizationFlags|cse|
-Optimized? Yes
-Values substituted? 0
-
-Symbols (7 independent variables):
-0: s
-1: v_0
-2: v_1
-3: t_01
-4: t_00
-5: t_11
-6: t_10
-
-Functions (36 dependent variables):
-0: 1.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-1: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-2: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-3: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-4: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-5: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-6: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-7: 2.2*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-8: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11**2
-9: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*t_10
-10: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_11
-11: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*t_11
-12: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10**2
-13: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_10
-14: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*t_10
-15: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01**2
-16: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_00
-17: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00**2
-18: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-19: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-20: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-21: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-22: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-23: -12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-24: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-25: 12.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-26: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-27: -4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-28: -4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-29: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-30: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2 + 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_0**2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-31: 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_0*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-32: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2 + 24.0*(v_0**2 + v_1**2)*s**2.2*v_1**2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-33: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-34: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-35: 2.64*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**0.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-
-Common subexpression elimination: 
-  Intermediate reduced expressions: 
-  0: x0 = v_1**2
-  1: x1 = v_0**2
-  2: x2 = x0 + x1
-  3: x3 = x2**3
-  4: x4 = s**2.2
-  5: x5 = t_00*t_11
-  6: x6 = t_01*t_10
-  7: x7 = 1.0*x5 - 1.0*x6
-  8: x8 = x7**2
-  9: x9 = x4*x8
-  10: x10 = x3*x7
-  11: x11 = 2.0*x4
-  12: x12 = x11*x10
-  13: x13 = x2**2
-  14: x14 = 6.0*x9*x13
-  15: x15 = s**1.2
-  16: x16 = x3*x8
-  17: x17 = x3*x11
-  18: x18 = x17*t_10
-  19: x19 = x17*t_01
-  20: x20 = v_0*x13
-  21: x21 = 12.0*x4*x7
-  22: x22 = x20*x21
-  23: x23 = v_1*x13
-  24: x24 = x23*x21
-  25: x25 = 4.4*x15*x10
-  26: x26 = 24.0*x2*x9
-  27: x27 = 13.2*x8*x15
-  Final reduced expressions for dependent variables: 
-  0: 1.0*x3*x9
-  1: x12*t_11
-  2: -x12*t_10
-  3: -x12*t_01
-  4: x12*t_00
-  5: v_0*x14
-  6: v_1*x14
-  7: 2.2*x15*x16
-  8: x17*t_11**2
-  9: -x18*t_11
-  10: -x19*t_11
-  11: x12 + x5*x17
-  12: x17*t_10**2
-  13: -x12 + x6*x17
-  14: -x18*t_00
-  15: x17*t_01**2
-  16: -x19*t_00
-  17: x17*t_00**2
-  18: x22*t_11
-  19: x24*t_11
-  20: -x22*t_10
-  21: -x24*t_10
-  22: -x22*t_01
-  23: -x24*t_01
-  24: x22*t_00
-  25: x24*t_00
-  26: x25*t_11
-  27: -x25*t_10
-  28: -x25*t_01
-  29: x25*t_00
-  30: x14 + x1*x26
-  31: v_0*v_1*x26
-  32: x14 + x0*x26
-  33: x20*x27
-  34: x23*x27
-  35: 2.64*s**0.2*x16
-
-DEAL:dim 3::symb_t: t_00 t_01 t_02 t_10 t_11 t_12 t_20 t_21 t_22
-DEAL:dim 3::symb_v: v_0 v_1 v_2
-DEAL:dim 3::symb_s: s
-DEAL:dim 3::symb_psi: 1.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-DEAL:dim 3::symb_psi: 1.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-DEAL:dim 3::symb_dpsi_dt[0][0]: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-DEAL:dim 3::symb_dpsi_dt[0][1]: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-DEAL:dim 3::symb_dpsi_dt[0][2]: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-DEAL:dim 3::symb_dpsi_dt[1][0]: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-DEAL:dim 3::symb_dpsi_dt[1][1]: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-7: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-8: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-9: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-10: 6.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-11: 6.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-12: 6.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-13: 2.2*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-14: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)**2
-15: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-16: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-17: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-18: -2.0*s**2.2*t_22*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)
-19: 2.0*s**2.2*t_21*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-20: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-21: 2.0*s**2.2*t_12*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-22: -2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-23: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)**2
-24: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-25: 2.0*s**2.2*t_22*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-26: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)
-27: -2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-28: -2.0*s**2.2*t_12*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-29: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-30: 2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-31: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)**2
-32: -2.0*s**2.2*t_21*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-33: 2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-34: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-35: 2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-36: -2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-37: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-38: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)**2
-39: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-40: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-41: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-42: -2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-43: 2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-44: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)**2
-45: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-46: 2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-47: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-48: -2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-49: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)**2
-50: -2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-51: 2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-52: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-53: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)**2
-54: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-55: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-56: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)**2
-57: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-58: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)**2
-59: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-60: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-61: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-62: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-63: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-64: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-65: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-66: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-67: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-68: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-69: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-70: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-71: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-72: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-73: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-74: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-75: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-76: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-77: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-88: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-89: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-90: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-91: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-92: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-93: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-94: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-95: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_0**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-96: 24.0*s**2.2*v_0*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-97: 24.0*s**2.2*v_0*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-98: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_1**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-99: 24.0*s**2.2*v_1*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-100: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_2**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-101: 13.2*s**1.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-102: 13.2*s**1.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-103: 13.2*s**1.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-104: 2.64*s**0.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-
-Common subexpression elimination: 
-  Intermediate reduced expressions: 
-  0: x0 = v_2**2
-  1: x1 = v_0**2
-  2: x2 = v_1**2
-  3: x3 = x0 + x1 + x2
-  4: x4 = x3**3
-  5: x5 = s**2.2
-  6: x6 = 1.0*t_11
-  7: x7 = x6*t_00
-  8: x8 = 1.0*t_10
-  9: x9 = x8*t_01
-  10: x10 = 1.0*t_22
-  11: x11 = 1.0*t_12
-  12: x12 = x11*t_01
-  13: x13 = x6*t_02
-  14: x14 = 1.0*t_20
-  15: x15 = x11*t_00 - x8*t_02
-  16: x16 = 1.0*t_21
-  17: x17 = x15*x16 - (x12 - x13)*x14 - (x7 - x9)*x10
-  18: x18 = x17**2
-  19: x19 = x5*x18
-  20: x20 = x11*t_21 - x6*t_22
-  21: x21 = 2.0*x4*x5
-  22: x22 = x21*x17
-  23: x23 = -x11*t_20 + x8*t_22
-  24: x24 = x6*t_20 - x8*t_21
-  25: x25 = x10*t_01 - x16*t_02
-  26: x26 = -x10*t_00 + x14*t_02
-  27: x27 = -x14*t_01 + x16*t_00
-  28: x28 = -x12 + x13
-  29: x29 = -x7 + x9
-  30: x30 = x3**2
-  31: x31 = 6.0*x30*x19
-  32: x32 = s**1.2
-  33: x33 = x4*x18
-  34: x34 = x23*x21
-  35: x35 = x24*x21
-  36: x36 = x25*x21
-  37: x37 = x21*x26
-  38: x38 = x22*t_22
-  39: x39 = x21*x27
-  40: x40 = x22*t_21
-  41: x41 = x21*x28
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-  46: x46 = x22*t_10
-  47: x47 = x22*t_02
-  48: x48 = x22*t_01
-  49: x49 = x22*t_00
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-  51: x51 = x50*x17
-  52: x52 = v_0*x30
-  53: x53 = x52*x51
-  54: x54 = v_1*x30
-  55: x55 = x54*x51
-  56: x56 = v_2*x30
-  57: x57 = x51*x56
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-  59: x59 = x50*x58
-  60: x60 = 4.4*x4*x32
-  61: x61 = x60*x17
-  62: x62 = 24.0*x3*x19
-  63: x63 = v_0*x62
-  64: x64 = 13.2*x32*x18
-  65: x65 = x64*x30
-  Final reduced expressions for dependent variables: 
-  0: 1.0*x4*x19
-  1: x22*x20
-  2: x22*x23
-  3: x24*x22
-  4: x25*x22
-  5: x22*x26
-  6: x22*x27
-  7: x22*x28
-  8: x22*x15
-  9: x22*x29
-  10: v_0*x31
-  11: v_1*x31
-  12: v_2*x31
-  13: 2.2*x32*x33
-  14: x20**2*x21
-  15: x34*x20
-  16: x35*x20
-  17: x36*x20
-  18: -x38 + x37*x20
-  19: x40 + x39*x20
-  20: x41*x20
-  21: x43 + x42*x20
-  22: -x44 + x20*x21*x29
-  23: x23**2*x21
-  24: x35*x23
-  25: x38 + x36*x23
-  26: x37*x23
-  27: -x45 + x39*x23
-  28: -x43 + x41*x23
-  29: x42*x23
-  30: x46 + x34*x29
-  31: x24**2*x21
-  32: -x40 + x36*x24
-  33: x45 + x37*x24
-  34: x39*x24
-  35: x44 + x41*x24
-  36: -x46 + x42*x24
-  37: x35*x29
-  38: x25**2*x21
-  39: x37*x25
-  40: x36*x27
-  41: x41*x25
-  42: -x47 + x42*x25
-  43: x48 + x36*x29
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-  45: x37*x27
-  46: x47 + x37*x28
-  47: x37*x15
-  48: -x49 + x37*x29
-  49: x21*x27**2
-  50: -x48 + x41*x27
-  51: x49 + x42*x27
-  52: x39*x29
-  53: x21*x28**2
-  54: x41*x15
-  55: x41*x29
-  56: x21*x15**2
-  57: x42*x29
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-  94: x60*x58
-  95: x31 + x1*x62
-  96: v_1*x63
-  97: v_2*x63
-  98: x31 + x2*x62
-  99: v_1*v_2*x62
-  100: x31 + x0*x62
-  101: v_0*x65
-  102: v_1*x65
-  103: x64*x56
-  104: 2.64*s**0.2*x33
-
-DEAL::OK
diff --git a/tests/symengine/cse_03_2.debug.output b/tests/symengine/cse_03_2.debug.output
index 83917079a63da064c8863df41b462306b257e55f..3df69d0d8fbe75d4c2a0ae9d69628829c05e336d 100644 (file)
--- a/tests/symengine/cse_03_2.debug.output
+++ b/tests/symengine/cse_03_2.debug.output
@@ -60,59 +60,6 @@ DEAL:dim 2::symb_d2psi_dt_ds[1][1]: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_00*(1.0*t_
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_dv_ds[0]: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_dv_ds[1]: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_ds_ds: 2.64*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**0.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-DEAL:dim 2::Optimizer
-Method? lambda
-Flags:  OptimizationFlags|cse|-O3|
-Optimized? Yes
-Values substituted? 0
-
-Symbols (7 independent variables):
-0: s
-1: v_0
-2: v_1
-3: t_01
-4: t_00
-5: t_11
-6: t_10
-
-Functions (36 dependent variables):
-0: 1.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-1: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-2: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-3: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-4: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-5: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-6: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-7: 2.2*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-8: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11**2
-9: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*t_10
-10: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_11
-11: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_00*t_11
-12: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10**2
-13: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_10
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-33: 2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-34: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-35: 2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-36: -2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-37: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-38: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)**2
-39: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-40: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-41: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-42: -2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-43: 2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-44: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)**2
-45: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-46: 2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-47: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-48: -2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-49: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)**2
-50: -2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-51: 2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-52: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-53: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)**2
-54: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-55: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-56: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)**2
-57: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-58: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)**2
-59: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-60: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-61: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-62: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-63: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-64: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-65: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-66: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-67: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-68: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-69: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-70: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-71: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-72: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-73: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-74: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-75: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-76: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-83: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-88: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-89: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-90: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-91: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-92: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-93: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-94: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-95: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_0**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-96: 24.0*s**2.2*v_0*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-97: 24.0*s**2.2*v_0*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-98: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_1**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-99: 24.0*s**2.2*v_1*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-100: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_2**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-101: 13.2*s**1.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
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-
 DEAL::OK
diff --git a/tests/symengine/cse_03_3.with_symengine_with_llvm.debug.output b/tests/symengine/cse_03_3.with_symengine_with_llvm.debug.output
index 650c5c46b880fe80cbd5ce00f6ce730165a3b10d..3df69d0d8fbe75d4c2a0ae9d69628829c05e336d 100644 (file)
--- a/tests/symengine/cse_03_3.with_symengine_with_llvm.debug.output
+++ b/tests/symengine/cse_03_3.with_symengine_with_llvm.debug.output
@@ -60,59 +60,6 @@ DEAL:dim 2::symb_d2psi_dt_ds[1][1]: 4.4*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*t_00*(1.0*t_
 DEAL:dim 2::symb_d2psi_dv_ds[0]: 13.2*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**1.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
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 DEAL:dim 2::symb_d2psi_ds_ds: 2.64*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**0.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-DEAL:dim 2::Optimizer
-Method? llvm
-Flags:  OptimizationFlags|cse|-O3|
-Optimized? Yes
-Values substituted? 0
-
-Symbols (7 independent variables):
-0: s
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-2: v_1
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-4: t_00
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-
-Functions (36 dependent variables):
-0: 1.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-1: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_11*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-2: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
-3: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)
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-5: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_0*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-6: 6.0*(v_0**2 + v_1**2)**2*s**2.2*v_1*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
-7: 2.2*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**1.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)**2
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-12: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_10**2
-13: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10) + 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_10
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-15: 2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01**2
-16: -2.0*(v_0**2 + v_1**2)**3*s**2.2*t_01*t_00
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-32: -2.0*s**2.2*t_21*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-33: 2.0*s**2.2*t_20*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)
-34: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-35: 2.0*s**2.2*t_11*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-36: -2.0*s**2.2*t_10*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-37: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-38: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)**2
-39: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)
-40: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-41: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-42: -2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-43: 2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-44: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)**2
-45: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)
-46: 2.0*s**2.2*t_02*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-47: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-48: -2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-49: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)**2
-50: -2.0*s**2.2*t_01*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)
-51: 2.0*s**2.2*t_00*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10)) + 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-52: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-53: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)**2
-54: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)
-55: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-56: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)**2
-57: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)
-58: 2.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)**2
-59: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-60: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-61: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-62: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-63: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-64: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-65: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-66: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
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-69: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-70: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-71: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-72: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-73: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-74: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-75: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-76: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-77: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-78: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-79: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-80: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-81: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-82: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-83: 12.0*s**2.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-84: 12.0*s**2.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-85: 12.0*s**2.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-86: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_21*t_12 - 1.0*t_22*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-87: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_12 + 1.0*t_22*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-88: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_11 - 1.0*t_21*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-89: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_21*t_02 + 1.0*t_22*t_01)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-90: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(1.0*t_20*t_02 - 1.0*t_22*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-91: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*t_01 + 1.0*t_21*t_00)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-92: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_01*t_12 + 1.0*t_02*t_11)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-93: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 + 1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-94: 4.4*s**1.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(0.0 - 1.0*t_00*t_11 + 1.0*t_01*t_10)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))
-95: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_0**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-96: 24.0*s**2.2*v_0*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-97: 24.0*s**2.2*v_0*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-98: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_1**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-99: 24.0*s**2.2*v_1*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-100: 6.0*s**2.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2 + 24.0*s**2.2*v_2**2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-101: 13.2*s**1.2*v_0*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-102: 13.2*s**1.2*v_1*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-103: 13.2*s**1.2*v_2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**2*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-104: 2.64*s**0.2*(v_0**2 + v_1**2 + v_2**2)**3*(-1.0*t_20*(1.0*t_01*t_12 - 1.0*t_02*t_11) + 1.0*t_21*(1.0*t_00*t_12 - 1.0*t_02*t_10) - 1.0*t_22*(1.0*t_00*t_11 - 1.0*t_01*t_10))**2
-
 DEAL::OK
diff --git a/tests/symengine/sd_common_tests/cse_03.h b/tests/symengine/sd_common_tests/cse_03.h
index 8c1c45ec7fe1f5146f524ad4a94375af7cc63c47..c5b30861607a49670729de0cf09f0fc718c083ba 100644 (file)
--- a/tests/symengine/sd_common_tests/cse_03.h
+++ b/tests/symengine/sd_common_tests/cse_03.h
@@ -433,17 +433,12 @@ evaluate_SD_SD_stored_symbols_optimisation(const Tensor<2, dim> &t,
 
       symbols_initialised = true;
 
-      // Print optimiser
-#ifdef DEBUG
-      const bool print_optimiser = true;
-#else
-      const bool print_optimiser = false;
-#endif
-      if (print_optimiser == true)
-        {
-          deallog << "Optimizer" << std::endl;
-          optimizer.print(deallog.get_file_stream());
-        }
+      // Unfortunately, we cannot print out the optimizer state. The result
+      // is not stable and depends on standard library, optimization
+      // parameters and compiler being used. MM '20
+      //
+      // deallog << "Optimizer" << std::endl;
+      // optimizer.print(deallog.get_file_stream());
     }
 
   SD::types::substitution_map sub_vals;
Mirror of the development repository for deal.II

In the beginning the Universe was created. This has made a lot of people very angry and has been widely regarded as a bad move.

Douglas Adams


Typeset in Trocchi and Trocchi Bold Sans Serif.