投影梯度下降法（EE227c Lecture4 学习笔记）

本读书笔记阅读了相关资料，并且使用 Matlab 语言独立实现了其中的实验。

Matlab 语言要求所有函数都定义在代码的最后，但是为了阅读顺畅，本文档修改了部分代码的顺序。如果需要运行代码，请下载源代码文件。

投影梯度下降

投影梯度下降（PGD）是一种解决带约束非线性优化问题的有力工具。它结合了梯度下降的直观性和投影操作的约束性，通过迭代地沿着负梯度方向更新解，并将更新后的解投影回可行域内，以确保解始终满足约束条件。

在无约束优化问题中，梯度下降法是一种常用的方法。然而，在实际应用中，许多问题都伴随着各种约束，如变量的界限、线性等式或不等式约束等。PGD通过在每一步中将梯度下降的结果投影回可行域，有效地处理这些约束。

PGD适用于目标函数\(f(x)\) 可微且定义在凸集 \(\Omega\) 上的问题。其基本步骤为：

计算当前点的梯度：\(\nabla f(x)\)
沿着负梯度方向更新：\(x_{k+1}’=x_k-\alpha_k\nabla f(x_k)\)
将\(x'\)投影回可行域：\(x_{k+1}=P_{\Omega}(x'_{k+1})\)

PGD的基本函数形式为：

function xs = gradient_descent(init, steps, grad, proj)
    % 投影梯度下降法
    % 输入参数：
    %   init：列向量，迭代起始点
    %   step：标量列表：迭代每一步的步长
    %   grad：函数句柄，梯度函数
    %   proj：函数句柄，投影函数
    % 输出参数：
    %   xs：n行k列矩阵，其中n是init的维数，k是step的长度，每一列表示迭代的每一步
    if nargin < 4
        proj = @(x) x; % proj默认为x
    end
    xs = [init];
    for step = steps
        k=proj(xs(:,end) - step * grad(xs(:,end)));
        xs = [xs, k];
    end
end

热身：优化二次型

对于函数： \[ f(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\|\boldsymbol{x}\|^2 \] 其梯度为： \[ \nabla f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{x} \] 有：

function y = quadratic(x)
    y = 0.5 * (x' * x);
end

function grad = quadratic_gradient(x)
    grad = x;
end

注意到函数是1-光滑和1-强凸的。这意味着算法可以使用恒定的步长1来保证收敛。

1
2
3

x0 = randn(1000,1); % 生成一个1x1000的随机数组，元素值来自标准正态分布
xs = gradient_descent(x0, [1.0], @quadratic_gradient);
disp(all(xs(:,end)==0));

输出：

如果步长选取得有问题，那么会得到：

steps = 0.1 * ones(1, 50); % 创建一个包含50个0.1的数组
xs = gradient_descent(x0, steps, @quadratic_gradient); % 调用梯度下降函数

% 计算每个点的二次函数值
ys = arrayfun(@(i) quadratic(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
% 绘制误差曲线
Error_plot(ys, 'log'); % 假设error_plot函数已经在工作空间中定义

约束优化问题

如果我们把优化问题限制在一个仿射子空间中。注意到，仿射子空间是一个凸集，我们随机选取一个仿射子空间\(U+b\)，并且定义投影函数：

U = randn(1000, 100); 
[U, R] = qr(U); % 计算QR分解，取Q矩阵，如此一来，U就是一个100维空间的正交基
b = randn(1000,1); 

function x_proj = proj1(x,U,b)
    x_proj = b + U * (U' * (x-b));
end

即： \[ P_{\Omega}(\boldsymbol{x})=UU^T(\boldsymbol{x-b})+\boldsymbol{b} \] 进行优化仿真：

x0 = randn(1000,1);
steps = 0.1 * ones(1, 50);
xs = gradient_descent(x0, steps, @quadratic_gradient, @(x)proj1(x,U,b)); % 调用梯度下降函数

x_opt = proj1(0,U,b); %最优解：0的投影

ys = arrayfun(@(i) quadratic(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys, 'linear');

hold on;

% 绘制最优解的误差曲线
quadratic_opt = quadratic(x_opt) .* ones(1, size(xs,2));
plot(1:size(xs,2), quadratic_opt, 'r', 'LineWidth', 1); % 绘制红色线
h = legend('误差','$$\frac{1}{2}||x_{opt}||^2$$'); % 添加图例
set(h,'Interpreter','latex');
hold off;

可以看到，算法在30步内就收敛到了很低的水平。我们还可以画一下迭代到的各点同最优解的距离，即\(k-\|x_k-x_{opt}\|^2\)图像：

1 2	`ys = arrayfun(@(i) norm(xs(:, i)-x_opt)^2, 1:size(xs, 2)); Error_plot(ys, 'log');`

我们称之为「领域收敛」。

最小二乘法

线性最小二乘法是数据分析中的重要工具，其目标是找到一个向量\(\boldsymbol{x}\)，使得\(A\boldsymbol{x}-\boldsymbol{b}\)的平方误差之和最小。问题的目标函数为： \[ f(\boldsymbol{x})=\frac 1{2m}\|A\boldsymbol{x}-\boldsymbol{b}\|^2 \] 它的梯度是： \[ \nabla f(\boldsymbol{x})=A^{T}(A\boldsymbol{x}-\boldsymbol{b}) \] 海森矩阵为： \[ \nabla^2f(\boldsymbol{x})=A^TA \] 这个问题是\(\beta-\)李普希兹的和\(\alpha-\)强凸的，其中： \[ \beta=\lambda_\max(A^TA),\alpha=\lambda_{\min}(A^TA) \] 定义目标函数和梯度：

function y = least_squares(A, b, x)
    m=size(A,1);
    y=(0.5/m)*norm(A*x-b)^2;
end

function grad = least_squares_gradient(A, b, x)
    m = size(A,1);
    grad = A' * (A*x-b)/m;
end

过定问题：\(m>n\)

在这种情况下，最小二乘问题通常是有解的，而且目标函数是强凸的。为了仿真方便，我们先生成最优解，然后再用最优解加一个噪声反向生成问题中的\(b\)。

% 定义基本变量
m = 1000;
n = 100;

A = randn(m,n);
x_opt = randn(n,1);
noise = randn(m,1) * 0.1;
b = A * x_opt + noise;

% 定义目标函数和梯度函数
objective = @(x) least_squares(A, b, x);
gradient = @(x) least_squares_gradient(A, b, x);

进行仿真：

% 进行仿真
x0 = randn(n,1);
steps = ones(1,100)*0.1;
xs = gradient_descent(x0, steps, gradient);

% 绘制迭代点的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) objective(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys, 'log');
hold on;

% 绘制噪声直线
noise_level = norm(noise)^2*ones(1,100);
plot(1:length(steps), noise_level,'r');

% 绘制最优解的误差直线
optimal_level = objective(x_opt)*ones(1,100);
plot(1:length(steps), optimal_level,'g');
legend('error', 'noise level', 'optimal');
hold off;

结果如下：

我们还可以画一下迭代到的各点同最优解的距离，即\(k-\|x_k-x_{opt}\|^2\)图像：

1
2
3

% 绘制迭代点趋近于最优解的过程
ys = arrayfun(@(i) norm(xs(:, i)-x_opt)^2, 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys, 'log');

欠定问题：\(m<n\)

在欠定时，目标函数可能不是强凸的，因为\(A^TA\)不是满秩矩阵，而且\(\lambda_\min(A^TA)=0\)。

运行仿真：

% 定义基本变量
m = 100;
n = 1000;
A = randn(m,n);
b = randn(m,1);
x_opt = pinv(A)*b;

% 定义目标函数和梯度函数
objective = @(x) least_squares(A, b, x);
gradient = @(x) least_squares_gradient(A, b, x);

% 进行仿真
x0 = randn(n,1);
steps = ones(1,100) * 0.1;
xs = gradient_descent(x0, steps, gradient);

% 绘制迭代点的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) objective(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'log');
hold on;

% 绘制最优解的误差直线
optimal_level=objective(x_opt)*ones(1,100);
plot(1:length(steps),optimal_level,'r');
legend('error', 'optimal');
hold off;

可以看到，算法并没有收敛到最优解。我们还可以画一下迭代到的各点同最优解的距离，即\(k-\|x_k-x_{opt}\|^2\)图像：

% 绘制迭代点趋近于最优解的过程
ys = arrayfun(@(i) norm(xs(:, i)-x_opt)^2, 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'linear');
hold on;
optimal_norm=norm(x_opt)^2*ones(1,100);
plot(1:length(steps),optimal_norm,'r');
h=legend('error','$$||x_{opt}||^2$$');
set(h,'Interpreter','latex');

\(l_2-\)正规化

在之前讨论的欠定问题中，可以试图通过添加\(l_2-\)罚函数来恢复问题的强凸性。

此时的目标函数变为： \[ f(\boldsymbol{x})=\frac 1{2m}\|A\boldsymbol{x}-\boldsymbol{b}\|+\frac \alpha 2\|\boldsymbol{x}\|^2 \] 这样一来，函数就是\(\alpha-\)强凸的了。


function obj = least_squares_l2(A, b, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % 最小二乘L2正则化目标函数
    obj = least_squares(A, b, x) + (alpha/2) * x' * x;
end

function grad = least_squares_l2_gradient(A, b, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % 最小二乘L2正则化目标函数的梯度
    grad = least_squares_gradient(A, b, x) + alpha * x;
end

运行仿真：

% 定义基本变量
m = 100;
n = 1000;
A = randn(m,n);
b = A*randn(n,1);

% 定义目标函数和梯度函数
objective = @(x) least_squares_l2(A, b, x);
gradient = @(x) least_squares_l2_gradient(A, b, x);

% 理论计算最优解
x_opt = inv(A' * A + 0.1 * eye(1000)) * A' * b; % eye(n)表示n阶单位阵

% 进行仿真
x0 = randn(n,1);
steps = ones(1,500) * 0.1;
xs = gradient_descent(x0, steps, gradient);

% 绘制迭代点的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) objective(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'log');
hold on;

% 绘制最优解的误差直线
optimal_level = objective(x_opt)*ones(1,500);
plot(1:length(steps), optimal_level,'g');
legend('error', 'optimal');
hold off;

由于正规化项的存在，函数并没有收敛到\(0\)，但是这是正常的，至少它收敛了。事实上，正则化项具有很强的凸性，这将再次导致领域收敛：

% 绘制迭代点趋近于最优解的过程
ys = arrayfun(@(i) norm(xs(:, i)-x_opt)^2, 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'log');
hold on;
optimal_norm=norm(x_opt)^2*ones(1,500);
plot(1:length(steps),optimal_norm,'r');
h=legend('error','$$||x_{opt}||^2$$');
set(h,'Interpreter','latex');

隐式正则化的魔力

有时，只需从一个合适的初始点开始梯度下降，本身就会产生正则化效果，而无需引入明确的正则化项。我们将在下文中看到这一点，我们将重温非正则化最小二乘法目标，但从原点而非随机高斯点开始梯度下降。

% 定义起始点
x0 = zeros(n,1);

% 定义梯度函数
gradient = @(x) least_squares_gradient(A, b, x);

% 运行仿真
steps = ones(1,50)*0.1;
xs = gradient_descent(x0,steps,gradient);

% 绘制迭代点的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) norm(xs(:, i)-x_opt)^2, 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'linear');
hold on;

% 绘制最优解的误差直线
optimal_norm=norm(x_opt)^2*ones(1,50);
plot(1:length(steps),optimal_norm,'r');
h=legend('error','$$||x_{opt}||^2$$');
set(h,'Interpreter','latex');

LASSO

回到之前的欠定问题。LASSO是\(l_1-\)正则化最小二乘线性回归的名称。其目标函数为： \[ f(\boldsymbol{x})=\frac 1{2m}\|A\boldsymbol{x}-\boldsymbol{b}\|+\alpha \|\boldsymbol{x}\|_1 \]

function obj = lasso(A, b, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % Lasso目标函数
    obj = least_squares(A, b, x) + alpha * norm(x, 1);
end

function g = ell1_subgradient(x)
    % 计算L1范数的次梯度
    g = ones(size(x));
    g(x < 0) = -1;
end

function subgrad = lasso_subgradient(A, b, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % Lasso目标函数的次梯度
    subgrad = least_squares_gradient(A, b, x) + alpha * ell1_subgradient(x);
end

如果存在稀疏解，LASSO能够对其细化，这也是使用LASSO的重要原因之一。

% 定义基本变量
m = 100;
n = 1000;
A = randn(m,n);
x_opt=zeros(n,1);
x_opt(1:10)=1; % 定义稀疏解
b = A * x_opt;

% 定义目标函数和梯度函数
objective = @(x) lasso(A, b, x);
gradient =@(x) lasso_subgradient(A, b, x);

% 进行仿真
x0 = randn(n, 1);
steps = 0.1 * ones(1, 500); 
xs = gradient_descent(x0, steps, gradient); 

% 绘制迭代点的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) objective(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));
Error_plot(ys,'log');

初始点、最佳点和计算点的比较：

% 初始点、最佳点和计算点的比较
idxs = 1:100; % 画前100个点
figure;
plot(idxs, x0(idxs), '--', 'Color', [0.6667 0.6667 0.6667], 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'initial');
hold on;
plot(idxs, x_opt(idxs), 'r-', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'optimal');
plot(idxs, xs(end, idxs), 'g-', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'final'); 
xlabel('Coordinate');
ylabel('Value');

正如所承诺的那样，LASSO 能正确识别最优解的重要坐标。因此，在实际应用中，LASSO 是一种常用的特征选择工具

支持向量机

在线性分类问题中，我们给出了 \(m\) 个标记点 \((a_i, y_i)\)，我们希望找到一个由点 \(x\) 定义的超平面，将它们分开，使得：

当 \(y_i=1\) 时，\(\langle a_i, x\rangle \ge 1\)；
当 \(y_i = -1\) 时，\(\langle a_i, x\rangle \le -1\)。

范数 \(|x|\) 越小，正负实例之间的间隔就越大。因此，引入一个惩罚大范数的正则化项是有意义的。这导致了目标函数的产生。 \[ \frac 1m \sum_{i=1}^m \max\{1-y_i(a_i^\top x), 0\} + \frac{\alpha}2\|x\|^2 \]

function loss = hinge_loss(z)
    % 返回hinge损失
    loss = max(1.-z, 0);
end

function obj = svm_objective(A, y, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % SVM目标函数
    m = size(A, 1); % 获取样本数量m
    obj = mean(hinge_loss(diag(y) * (A * x))) + (alpha/2) * x' * x;
end

绘制hinge_loss图像：

z = linspace(-2, 2, 100);
figure('Position', [100, 100, 480, 400]); % 12x10 inches
plot(z, hinge_loss(z), 'LineWidth', 2); 
xlabel('z');
ylabel('Hinge Loss');
title('Hinge Loss Function');

function g = hinge_subgradient(z)
    % 计算hinge损失的次梯度
    g = zeros(size(z));
    g(z < 1) = -1;
end

function subgrad = svm_subgradient(A, y, x, alpha)
    if nargin < 4
        alpha = 0.1; % 如果没有提供alpha，默认为0.1
    end
    % 计算SVM目标函数的次梯度
    g1 = hinge_subgradient(diag(y) * (A * x));
    g2 = diag(y) * A;
    subgrad = (g1' * g2)' + alpha * x;
end

绘制次梯度：

z = linspace(-2, 2, 100);
figure('Position', [100, 100, 480, 400]);
plot(z, hinge_subgradient(z), 'LineWidth', 2); 

xlabel('z');
ylabel('Hinge Subgradient');
title('Hinge Subgradient Function');

进行SVM仿真：

% 定义基本变量
m = 1000;
n = 100;
    % 生成m*n的矩阵A，其中前m/2行来自均值为0.1，标准差为1的正态分布，
    % 后m/2行来自均值为-0.1，标准差为1的正态分布
A = [randn(m/2, n)*0.1+randn(m/2, n); -0.1*randn(m/2, n)+randn(m/2, n)];
    % 生成m维向量y，前m/2个元素为1，后m/2个元素为-1
y = [ones(m/2, 1); -1*ones(m/2, 1)];
    % 定义初始点x0
x0 = randn(n, 1);

% 定义目标函数和梯度函数
objective = @(x) svm_objective(A, y, x, 0.05);
gradient = @(x) svm_subgradient(A, y, x, 0.05);

% 执行梯度下降
steps = 0.01 * ones(1, 100);
xs = gradient_descent(x0, steps, gradient); 

% 计算SVM目标函数值的误差曲线
ys = arrayfun(@(i) objective(xs(:, i)), 1:size(xs, 2));

% 绘制误差曲线
Error_plot(ys, 'linear');

让我们看看求解的平均值是否能带来更好的函数值。

xavg=0;
for i = 1:size(xs,2)
    xavg = xavg+xs(:,i);
end
xavg = xavg / size(xs,2);
disp("Let's see if averaging out the solutions gives us an improved function value.");
disp(objective(xs(:,end)));
disp(objective(xavg));

输出：

Let's see if averaging out the solutions gives us an improved function value.
    1.8370

    1.0100

我们还可以看看线性模型预测标签的准确率。从我们定义数据的方式可以看出，在无限数据（\(m\)非常大）的情况下，全一向量是准确率最高的分类器。对于有限数据集，由于随机波动，准确率可能会更高。

function acc = accuracy(A, y, x)
    % 计算准确率
    acc = mean(diag(y) * (A * x) > 0);
end

figure('Position', [100, 100, 480, 400]); % 12x10 inches

ylabel('Accuracy');
xlabel('Step');

% 绘制准确率曲线
hold on; 
plot(1:length(xs), arrayfun(@(i) accuracy(A, y, xs(:,i)), 1:size(xs,2)), 'LineWidth', 2);

% 绘制总体最优解的准确率曲线
plot(1:length(xs), arrayfun(@(i) accuracy(A, y, ones(n, 1)),1:size(xs,2)), 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Population optimum');

% 添加图例
legend('Accuracy Curve', 'Population optimum');

稀疏反协方差估计

稀疏逆协方差估计是一种统计方法，用于估计变量之间的依赖关系。该方法通过优化一个包含正则化项的目标函数来实现。其优化目标为： \[ \min _{X \in \mathbb{R}^{n \times n}, X \succeq 0}\langle S, X\rangle-\log \operatorname{det}(X)+\alpha\|X\|_1 \] 在这里，我们定义： \[ \langle S, X\rangle=\trace (S^\top X) \] 和 \[ \|X\|_1=\sum_{ij}|X_{ij}| \] 在原文中，使用到了python的autograd功能。但是Matlab不带有这个功能，为此，我颇下了一番功夫，最终得到一个解决方案。

这个问题解决起来很棘手，因为函数的参数都是矩阵。如果只用 syms A 指令，生成的只是单个变量。例如：

1 2	`>> syms S X >> sparse_inv_cov_syms = trace(S' * X) - log(det(X)) + 0.1 * sum(abs(X),'all')`

输出

1
2
3

sparse_inv_cov_syms =
 
abs(X)/10 - log(X) + X*conj(S)

这显然不是我们要的结果。这时，我们需要生成矩阵符号：

>> n=5
>> syms S [n n]
>> syms X [n n]
>> sparse_inv_cov_syms = trace(S' * X) - log(det(X)) + 0.1 * sum(abs(X),'all')

输出

1
2
3

sparse_inv_cov_syms =
 
abs(X1_1)/10 + abs(X1_2)/10 + abs(X1_3)/10 + abs(X1_4)/10 + abs(X1_5)/10 + abs(X2_1)/10 + ...

但是此时如果我们直接用MatlabFunction函数转换，会得到一个以25个变量为参数的函数：

1	`>> ans=MatlabFunction(sparse_inv_cov_syms)`

输出：

ans =

  包含以下值的 function_handle:

    @(S1_1,S1_2,S1_3,S1_4,S1_5,S2_1,S2_2,S2_3,S2_4,S2_5,S3_1,S3_2,S3_3,S3_4,S3_5,S4_1,S4_2,S4_3,S4_4,S4_5,S5_1,S5_2,S5_3,S5_4,S5_5,X1_1,X1_2,X1_3,X1_4,X1_5,X2_1,X2_2,X2_3,X2_4,X2_5,X3_1,X3_2,X3_3,X3_4,X3_5,X4_1,X4_2,X4_3,X4_4,X4_5,X5_1,X5_2,X5_3,X5_4,X5_5)...

这并不是我们需要的形式。在生成函数时，我们使用Vars字符串，然后把S和X用大括号括起来，这样就行了。

1	`>> ans=MatlabFunction(sparse_inv_cov_syms,"Vars",{S,X})`

输出

ans =

  包含以下值的 function_handle:

    @(in1,in2)abs(in2(1))./1.0e+1+abs(in2(6))./1.0e+1+abs(in2(11))./1.0e+1+abs(in2(16))./1.0e+1+abs(in2(21))./1.0e+1+abs(in2(2))./1.0e+1+abs(in2(7))./1.0e+1+abs(in2(12))./1.0e+1+abs(in2(17))./1.0e+1+abs(in2(22))./1.0e+1+abs(in2(3))./1.0e+1+abs(in2(8))./1.0e+1+abs(in2(13))./1.0e+1+abs(in2(18))./1.0e+1+abs(in2(23))./1.0e+1+abs(in2(4))./1.0e+1+abs(in2(9))./1.0e+1+abs(in2(14))./1.0e+1+abs(in2(19))./1.0e+1+abs(in2(24))./1.0e+1+abs(in2(5))./1.0e+1+abs(in2(10))./1.0e+1+abs(in2(15))./1.0e+1+abs(in2(20))./1.0e+1+abs(in2(25))./1.0e+1-log(in2(1).*in2(7).*in2(13).*in2(19).*in2(25)-in2(1).*in2(7).*in2(13).*in2(24).*in2(20)-in2(1).*in2(7).*in2(18).*in2(14).*in2(25)+in2(1).*in2(7).*in2(18).*in2(24).*in2(15)+in2(1).*in2(7).*in2(23).*in2(14).*in2(20)-in2(1).*in2(7).*in2(23).*in2(19).*in2(15)-in2(1).*in2(12).*in2(8).*in2(19).*in2(25)+in2(1).*in2(12).*in2(8).*in2(24).*in2(20)+in2(1).*in2(12).*in2(18).*in2(9).*in2(25)-in2(1).*in2(12).*in2(18).*in2(24).*in2(10)-in2(1).*in2(12).*in2(23).*in2(9).*in2(20)+in2(1).*in2(12).*in2(23).*in2(19).*in2(10)+in2(1).*in2(17).*in2(8).*in2(14).*in2(25)-in2(1).*in2(17).*in2(8).*in2(24).*in2(15)-in2(1).*in2(17).*in2(13).*in2(9).*in2(25)+in2(1).*in2(17).*in2(13).*in2(24).*in2(10)+in2(1).*in2(17).*in2(23).*in2(9).*in2(15)-in2(1).*in2(17).*in2(23).*in2(14).*in2(10)-in2(1).*in2(22).*in2(8).*in2(14).*in2(20)+in2(1).*in2(22).*in2(8).*in2(19).*in2(15)+in2(1).*in2(22).*in2(13).*in2(9).*in2(20)-in2(1).*in2(22).*in2(13).*in2(19).*in2(10)-in2(1).*in2(22).*in2(18).*in2(9).*in2(15)+in2(1).*in2(22).*in2(18).*in2(14).*in2(10)-in2(6).*in2(2).*in2(13).*in2(19).*in2(25)+in2(6).*in2(2).*in2(13).*in2(24).*in2(20)+in2(6).*in2(2).*in2(18).*in2(14).*in2(25)-in2(6).*in2(2).*in2(18).*in2(24).*in2(15)-in2(6).*in2(2).*in2(23).*in2(14).*in2(20)+in2(6).*in2(2).*in2(23).*in2(19).*in2(15)+in2(6).*in2(12).*in2(3).*in2(19).*in2(25)-in2(6).*in2(12).*in2(3).*in2(24).*in2(20)-in2(6).*in2(12).*in2(18).*in2(4).*in2(25)+in2(6).*in2(12).*in2(18).*in2(24).*in2(5)+in2(6).*in2(12).*in2(23).*in2(4).*in2(20)-in2(6).*in2(12).*in2(23).*in2(19).*in2(5)-in2(6).*in2(17).*in2(3).*in2(14).*in2(25)+in2(6).*in2(17).*in2(3).*in2(24).*in2(15)+in2(6).*in2(17).*in2(13).*in2(4).*in2(25)-in2(6).*in2(17).*in2(13).*in2(24).*in2(5)-in2(6).*in2(17).*in2(23).*in2(4).*in2(15)+in2(6).*in2(17).*in2(23).*in2(14).*in2(5)+in2(6).*in2(22).*in2(3).*in2(14).*in2(20)-in2(6).*in2(22).*in2(3).*in2(19).*in2(15)-in2(6).*in2(22).*in2(13).*in2(4).*in2(20)+in2(6).*in2(22).*in2(13).*in2(19).*in2(5)+in2(6).*in2(22).*in2(18).*in2(4).*in2(15)-in2(6).*in2(22).*in2(18).*in2(14).*in2(5)+in2(11).*in2(2).*in2(8).*in2(19).*in2(25)-in2(11).*in2(2).*in2(8).*in2(24).*in2(20)-in2(11).*in2(2).*in2(18).*in2(9).*in2(25)+in2(11).*in2(2).*in2(18).*in2(24).*in2(10)+in2(11).*in2(2).*in2(23).*in2(9).*in2(20)-in2(11).*in2(2).*in2(23).*in2(19).*in2(10)-in2(11).*in2(7).*in2(3).*in2(19).*in2(25)+in2(11).*in2(7).*in2(3).*in2(24).*in2(20)+in2(11).*in2(7).*in2(18).*in2(4).*in2(25)-in2(11).*in2(7).*in2(18).*in2(24).*in2(5)-in2(11).*in2(7).*in2(23).*in2(4).*in2(20)+in2(11).*in2(7).*in2(23).*in2(19).*in2(5)+in2(11).*in2(17).*in2(3).*in2(9).*in2(25)-in2(11).*in2(17).*in2(3).*in2(24).*in2(10)-in2(11).*in2(17).*in2(8).*in2(4).*in2(25)+in2(11).*in2(17).*in2(8).*in2(24).*in2(5)+in2(11).*in2(17).*in2(23).*in2(4).*in2(10)-in2(11).*in2(17).*in2(23).*in2(9).*in2(5)-in2(11).*in2(22).*in2(3).*in2(9).*in2(20)+in2(11).*in2(22).*in2(3).*in2(19).*in2(10)+in2(11).*in2(22).*in2(8).*in2(4).*in2(20)-in2(11).*in2(22).*in2(8).*in2(19).*in2(5)-in2(11).*in2(22).*in2(18).*in2(4).*in2(10)+in2(11).*in2(22).*in2(18).*in2(9).*in2(5)-in2(16).*in2(2).*in2(8).*in2(14).*in2(25)+in2(16).*in2(2).*in2(8).*in2(24).*in2(15)+in2(16).*in2(2).*in2(13).*in2(9).*in2(25)-in2(16).*in2(2).*in2(13).*in2(24).*in2(10)-in2(16).*in2(2).*in2(23).*in2(9).*in2(15)+in2(16).*in2(2).*in2(23).*in2(14).*in2(10)+in2(16).*in2(7).*in2(3).*in2(14).*in2(25)-in2(16).*in2(7).*in2(3).*in2(24).*in2(15)-in2(16).*in2(7).*in2(13).*in2(4).*in2(25)+in2(16).*in2(7).*in2(13).*in2(24).*in2(5)+in2(16).*in2(7).*in2(23).*in2(4).*in2(15)-in2(16).*in2(7).*in2(23).*in2(14).*in2(5)-in2(16).*in2(12).*in2(3).*in2(9).*in2(25)+in2(16).*in2(12).*in2(3).*in2(24).*in2(10)+in2(16).*in2(12).*in2(8).*in2(4).*in2(25)-in2(16).*in2(12).*in2(8).*in2(24).*in2(5)-in2(16).*in2(12).*in2(23).*in2(4).*in2(10)+in2(16).*in2(12).*in2(23).*in2(9).*in2(5)+in2(16).*in2(22).*in2(3).*in2(9).*in2(15)-in2(16).*in2(22).*in2(3).*in2(14).*in2(10)-in2(16).*in2(22).*in2(8).*in2(4).*in2(15)+in2(16).*in2(22).*in2(8).*in2(14).*in2(5)+in2(16).*in2(22).*in2(13).*in2(4).*in2(10)-in2(16).*in2(22).*in2(13).*in2(9).*in2(5)+in2(21).*in2(2).*in2(8).*in2(14).*in2(20)-in2(21).*in2(2).*in2(8).*in2(19).*in2(15)-in2(21).*in2(2).*in2(13).*in2(9).*in2(20)+in2(21).*in2(2).*in2(13).*in2(19).*in2(10)+in2(21).*in2(2).*in2(18).*in2(9).*in2(15)-in2(21).*in2(2).*in2(18).*in2(14).*in2(10)-in2(21).*in2(7).*in2(3).*in2(14).*in2(20)+in2(21).*in2(7).*in2(3).*in2(19).*in2(15)+in2(21).*in2(7).*in2(13).*in2(4).*in2(20)-in2(21).*in2(7).*in2(13).*in2(19).*in2(5)-in2(21).*in2(7).*in2(18).*in2(4).*in2(15)+in2(21).*in2(7).*in2(18).*in2(14).*in2(5)+in2(21).*in2(12).*in2(3).*in2(9).*in2(20)-in2(21).*in2(12).*in2(3).*in2(19).*in2(10)-in2(21).*in2(12).*in2(8).*in2(4).*in2(20)+in2(21).*in2(12).*in2(8).*in2(19).*in2(5)+in2(21).*in2(12).*in2(18).*in2(4).*in2(10)-in2(21).*in2(12).*in2(18).*in2(9).*in2(5)-in2(21).*in2(17).*in2(3).*in2(9).*in2(15)+in2(21).*in2(17).*in2(3).*in2(14).*in2(10)+in2(21).*in2(17).*in2(8).*in2(4).*in2(15)-in2(21).*in2(17).*in2(8).*in2(14).*in2(5)-in2(21).*in2(17).*in2(13).*in2(4).*in2(10)+in2(21).*in2(17).*in2(13).*in2(9).*in2(5))+in2(1).*conj(in1(1))+in2(6).*conj(in1(6))+in2(11).*conj(in1(11))+in2(16).*conj(in1(16))+in2(21).*conj(in1(21))+in2(2).*conj(in1(2))+in2(7).*conj(in1(7))+in2(12).*conj(in1(12))+in2(17).*conj(in1(17))+in2(22).*conj(in1(22))+in2(3).*conj(in1(3))+in2(8).*conj(in1(8))+in2(13).*conj(in1(13))+in2(18).*conj(in1(18))+in2(23).*conj(in1(23))+in2(4).*conj(in1(4))+in2(9).*conj(in1(9))+in2(14).*conj(in1(14))+in2(19).*conj(in1(19))+in2(24).*conj(in1(24))+in2(5).*conj(in1(5))+in2(10).*conj(in1(10))+in2(15).*conj(in1(15))+in2(20).*conj(in1(20))+in2(25).*conj(in1(25))

此时如果想用gradient函数求微分，又会报错：

1	`>> g = gradient(sparse_inv_cov_syms,Xsyms)`

输出：

1 2	`错误使用 sym/gradient (line 39) Second argument must be a vector of variables.`

既然他说 must be a vector，那就把它向量化：

1 2	`>> Xvec=X(:) >> g = gradient(sparse_inv_cov_syms,Xvec)`

输出：

g =
 
 conj(Ssyms1_1) + sign(Xsyms1_1)/10 - (Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms2_1) + sign(Xsyms2_1)/10 + (Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms3_1) + sign(Xsyms3_1)/10 - (Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms4_1) + sign(Xsyms4_1)/10 + (Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_2)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms5_1) + sign(Xsyms5_1)/10 - (Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms1_2) + sign(Xsyms1_2)/10 + (Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms2_2) + sign(Xsyms2_2)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms3_2) + sign(Xsyms3_2)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms4_2) + sign(Xsyms4_2)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - 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 conj(Ssyms5_2) + sign(Xsyms5_2)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms1_3) + sign(Xsyms1_3)/10 - (Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms2_3) + sign(Xsyms2_3)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms3_3) + sign(Xsyms3_3)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms4_3) + sign(Xsyms4_3)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms5_3) + sign(Xsyms5_3)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms1_4) + sign(Xsyms1_4)/10 + (Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms2_4) + sign(Xsyms2_4)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms3_4) + sign(Xsyms3_4)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms4_4) + sign(Xsyms4_4)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms5_4) + sign(Xsyms5_4)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms1_5) + sign(Xsyms1_5)/10 - (Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms2_5) + sign(Xsyms2_5)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - 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Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)
 conj(Ssyms3_5) + sign(Xsyms3_5)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms4_5) + sign(Xsyms4_5)/10 + (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms5_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_1*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - 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 conj(Ssyms5_5) + sign(Xsyms5_5)/10 - (Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4 + Xsyms1_1*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2 + Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3 - Xsyms1_1*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2 - Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4 + Xsyms1_2*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4 - Xsyms1_2*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1 - Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3 + Xsyms1_2*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1)/(Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_1*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - 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Xsyms1_2*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_3*Xsyms2_4*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_3*Xsyms2_5*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_1*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_5*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_2*Xsyms3_5*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_5 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_5*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_5 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_5*Xsyms5_1 - Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_4*Xsyms2_3*Xsyms3_5*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_4*Xsyms2_5*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_1*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_3*Xsyms4_4*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_2*Xsyms3_4*Xsyms4_3*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_4 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_1*Xsyms4_4*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_4 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_2*Xsyms4_4*Xsyms5_1 + Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_1*Xsyms5_2 - Xsyms1_5*Xsyms2_3*Xsyms3_4*Xsyms4_2*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_2*Xsyms5_3 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_1*Xsyms4_3*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_1*Xsyms5_3 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_2*Xsyms4_3*Xsyms5_1 - Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_1*Xsyms5_2 + Xsyms1_5*Xsyms2_4*Xsyms3_3*Xsyms4_2*Xsyms5_1)

成功了。

所以我先用Matlab的符号运算生成了矩阵符号，书写函数以后，将被求导的矩阵转换成向量，用gradient函数进行符号求导，然后再进行一次矩阵向量化的包装，这样一来，基本可以实现autograd自动求导的效果。

% 定义基本变量
n = 5;
A = randn(n,n);
S = A*A';

% 定义目标函数，这里使用了符号运算
syms Ssyms 5; % 表示生成5x5的矩阵符号
syms Xsyms 5;
sparse_inv_cov_syms = trace(Ssyms' * Xsyms) - log(det(Xsyms)) + 0.1 * sum(abs(Xsyms),'all'); % 目标函数
X_vec=Xsyms(:);% 将矩阵 X 向量化，因为后面的gradient函数的第二个参数必须是vector
sparse_inv_cov_grad_syms = gradient(sparse_inv_cov_syms,X_vec); % 微分

objective=MatlabFunction(sparse_inv_cov_syms,"Vars",{Ssyms,Xsyms}); 
	% 将符号函数转换为Matlab函数。这里要加"Vars"，并且把两个矩阵符号用大括号括起来
	% 这样生成的Matlab函数的参数才是矩阵
grad=MatlabFunction(sparse_inv_cov_grad_syms,"Vars",{Ssyms,X_vec}); 
gradien=@(X) grad(S,X(:)); % 用矩阵向量化包装，形成真正的梯度函数

定义投影函数：

function X_proj = projection(X)
    % Projection onto positive semidefinite cone.
    [U,es] = eig(X);
    es(es < 0) = 0;
    X_proj = U * es * U';
end

因为这里的优化目标\(X\)也是矩阵，所以梯度下降函数的写法也做了相应修改：

function xs = gradient_descent_xx(n,init, steps, grad, proj)
    if nargin < 5
        proj = @(x) x; % If proj is not provided, use the identity function
    end
    xs = [init];
    for step = steps
        startCol = (size(xs, 2) - n) + 1; % 从总列数减去n，然后加1
        endCol = size(xs ,2); % 总列数
        lastSubMatrix = xs(:, startCol:endCol)
        G=grad(lastSubMatrix);;
        G=reshape(G,size(lastSubMatrix));
        temp=lastSubMatrix - step * G;
        k=proj(temp);
        xs = [xs, k];
    end
end

运行仿真：

A0 = randn(n,n);
X0 = A0*A0';
steps=ones(1,500)*0.01;
Xs = gradient_descent_xx(n,X0,steps,gradien,@projection);

ys = arrayfun(@(i) objective(S,Xs(:,(i-1)*n+1:i*n)), 1:500);
Error_plot(ys,'log');