c_1, c_2, c_3, c_4, x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, 
x_4
-4*x_3
2*x_3
-6*x_4
-4*x_4
-3*x_4
-2*x_4
-4*c_1*x_3
12*c_1*x_3
-4*c_1*(2*x_1*x_3-x_1*x_5+x_2-2*x_3)
-4*c_2*(x_1*x_5-2*x_2-x_3)
-4*c_2*(x_1*x_4-x_1*x_5+x_2+x_4)
-4*x_1*x_2
-3*x_1*x_2
6*x_1*x_2
8*x_1*x_2
12*x_1*x_2
-12*x_1*x_3
-6*x_1*x_3
-2*x_1*x_3
3*x_1*x_3
-6*x_1*x_4
2*x_1*x_4
3*x_1*(x_2-3*x_3)
-6*x_1*(x_2-2*x_3)
-9*x_1*(x_2-x_3)
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-6*x_1*(-x_3+2*x_2)
-x_1*(4*x_3-x_4)
-x_1*(-x_4+5*x_2)
-2*x_1*(14*x_1*x_3+x_2)
-2*x_1*(-x_1^2*x_3+c_1*x_2)
-2*x_1*(7*x_1*x_3-2*x_2-4*x_3)
-4*x_1*(-2*x_3+4*x_2+x_4)
4*x_1*(7*x_1*x_2+2*x_2+x_3)
-4*x_1*(3*x_1*x_4-x_1*x_5+3*x_2)
4*x_1*(7*c_2*x_2+2*c_2*x_4+x_4)
-2*x_1*(7*x_1*x_2-14*x_1*x_3+5*x_2+5*x_3)
2*x_1*(32*x_1*x_2-4*x_1*x_3+2*x_1*x_4-x_1*x_5+6*x_2)
2*x_1*(4*x_1*x_2-32*x_1*x_3-2*x_1*x_4+8*x_2+9*x_4)
2*x_1*(6*x_1*x_4-6*x_1*x_5+19*x_2+x_3-x_4)
-2*x_1*(18*x_1*x_2-9*x_1*x_3-x_1*x_4-x_1*x_5+4*x_2)
-2*x_1*(18*x_1*x_3+8*x_1*x_4-x_1*x_5+3*x_2-x_3-3*x_4)
-2*x_1*(15*x_1*x_2-15*x_1*x_3-6*x_1*x_5+22*x_2+2*x_3-x_4)
-2*x_1*(32*x_1*x_2-32*x_1*x_3-2*x_1*x_5+16*x_2+2*x_3+3*x_4)
2*x_1*(-2*x_1^2*x_3-x_1^2*x_5+4*c_1*x_3-2*c_1*x_4+4*x_1*x_2-4*x_1*x_3)
2*x_1*(15*x_1*x_2-5*x_1*x_3+6*x_1*x_4-3*x_1*x_5+10*x_2-x_4)
2*x_1*(-2*x_1^2*x_2+4*x_1^2*x_3-x_1^2*x_4+3*x_1^2*x_5+4*c_1*x_2-13*x_1*x_2+5*x_1*x_3)
-2*x_1*(13*c_2*x_2+c_2*x_4+3*c_4*x_2+c_4*x_4+11*x_1*x_4-x_1*x_5+2*x_2+4*x_4)
-2*x_1*(3*x_1^2*x_2-3*x_1^2*x_3-4*x_1^2*x_5+13*x_1*x_2-2*x_1*x_3-7*x_1*x_4-x_1*x_5+2*x_2)
2*x_1*(4*x_1^2*x_2+8*x_1^2*x_4-8*x_1^2*x_5+2*c_1*x_2+2*c_3*x_2+35*x_1*x_2-4*x_1*x_3+15*x_1*x_4-3*x_1*x_5+6*x_2)
-2*x_1*(-x_1^2*x_2+8*x_1^2*x_3+4*x_1^2*x_4+5*c_1*x_2+3*c_3*x_2+5*x_1*x_2+3*x_1*x_3+14*x_1*x_4-2*x_1*x_5+4*x_2)
2*x_1*(3*x_1^2*x_4-3*x_1^2*x_5+4*c_2*x_2+4*c_4*x_2+11*x_1*x_2-x_1*x_3+13*x_1*x_4-2*x_1*x_5+4*x_2+2*x_4)
-2*x_1*(-x_1^2*x_2+3*x_1^2*x_3+4*x_1^2*x_4+7*c_1*x_2-c_1*x_4+11*c_2*x_2+7*c_3*x_2-c_3*x_4+11*c_4*x_2+5*x_1*x_2+x_1*x_3+35*x_1*x_4-4*x_1*x_5+8*x_2+6*x_4)
-2*x_1*(-x_1^2*x_2-x_1^2*x_3-2*x_1^2*x_4+4*x_1^2*x_5+10*c_1*x_2+5*c_1*x_3-5*c_1*x_4+3*c_2*x_2-6*c_3*x_2+3*c_3*x_3+3*c_4*x_2-19*x_1*x_2+5*x_1*x_3-13*x_1*x_4+5*x_1*x_5-10*x_2)
2*x_1*(-x_1^2*x_4+3*x_1^2*x_5+8*c_1*x_2-2*c_1*x_4+32*c_2*x_2+4*c_2*x_3+2*c_2*x_4+8*c_3*x_2-2*c_3*x_4+4*c_4*x_3+2*c_4*x_4-10*x_1*x_2+2*x_1*x_3+5*x_1*x_4+x_1*x_5-2*x_2+8*x_4)
2*x_1*(-2*x_1^2*x_2+4*x_1^2*x_3-x_1^2*x_4+8*x_1^2*x_5+16*c_1*x_2+2*c_1*x_3-4*c_1*x_4+10*c_2*x_2+6*c_3*x_2+2*c_3*x_3+10*c_4*x_2-29*x_1*x_2+11*x_1*x_3+5*x_1*x_4+3*x_1*x_5-6*x_2+4*x_4)
-8*x_1^2*x_2
-6*x_1^2*x_2
14*x_1^2*x_2
6*x_1^2*x_3
4*x_1^2*x_4
8*x_1^2*x_4
6*x_1^2*(x_2-3*x_3)
-18*x_1^2*(x_2-x_3)
6*x_1^2*(3*x_2-x_3)
2*x_1^2*(9*x_2+x_4)
-14*x_1^2*(-x_3+2*x_2)
-2*x_1^2*(3*x_4+5*x_2)
-2*x_1^2*(4*x_3+4*x_2+x_4)
-2*x_1^2*(4*x_1*x_3+3*x_1*x_4-x_1*x_5+5*x_2)
-2*x_1^2*(3*x_1*x_4-x_1*x_5+4*x_2+8*x_4)
2*x_1^2*(8*x_1*x_2-x_1*x_3+4*x_1*x_4-2*x_1*x_5+9*x_2)
2*x_1^2*(4*x_1*x_2+3*x_1*x_4-3*x_1*x_5+14*x_2-2*x_3)
-2*x_1^2*(4*x_1*x_2-2*x_1*x_3-x_1*x_4-x_1*x_5+4*x_2)
-2*x_1^2*(8*x_1*x_2-8*x_1*x_3-4*x_1*x_5+15*x_2-3*x_3-5*x_4)
2*x_1^2*(3*x_1*x_2-x_1*x_3+4*x_1*x_4-2*x_1*x_5+8*x_2+4*x_4)
-2*x_1^2*(4*x_1*x_3+8*x_1*x_4-x_1*x_5+7*x_2+x_3+9*x_4)
-2*x_1^3*x_2
4*x_1^3*x_2
2*x_1^3*x_4
2*x_1^3*(x_2-3*x_3)
-6*x_1^3*(x_2-x_3)
2*x_1^3*(3*x_2-x_3)
2*x_1^3*(x_4+2*x_2)
-2*x_1^3*(2*x_4+x_2)
-2*x_1^3*(-2*x_3+4*x_2-x_4)
-2*x_1^3*(2*x_4+x_2+x_3)
4*x_3*(c_1-c_4)
-4*x_3*(c_2-c_3)
2*x_3*(c_2-c_3)
-4*x_3*(-c_4+3*c_1)
-2*x_3*(x_1-4)
2*x_3*(2*x_1-3)
-2*x_4*c_2
4*x_4*c_2
4*c_2*x_1*x_4
-10*c_2*x_1*(x_2+x_4)
2*x_1*c_1*(x_2-x_3)
2*x_1*x_3*c_1
x_3-2*x_4
4*x_4-2*x_3
2*c_2*x_3-2*c_2*x_4-2*c_3*x_4
-x_1*x_5+2*x_2-3*x_3+2*x_4
-2*x_1*x_4+2*x_2+2*x_3+6*x_4
2*x_1*x_5-4*x_2+12*x_3-4*x_4
20*x_1*x_2-2*x_1*x_4+x_1*x_5-2*x_2
6*x_1*x_4-2*x_2-2*x_3-2*x_4
-8*x_1*x_3+4*x_1*x_5-6*x_2+6*x_3-8*x_4
-20*x_1*x_3+2*x_1*x_4-3*x_2+3*x_3-9*x_4
-15*x_1*x_2+15*x_1*x_3-2*x_1*x_5+x_2-2*x_4
2*x_1*x_4-4*x_1*x_5+10*x_2-16*x_3+2*x_4
2*x_1*x_4-6*x_1*x_5+8*x_2-16*x_3+12*x_4
-16*x_1*x_3+12*x_1*x_4-4*x_1*x_5+6*x_2-4*x_4
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28*c_2*x_1*x_3+16*c_2*x_1*x_4+8*c_2*x_1*x_5-8*c_2*x_2-8*x_1*x_4
-8*c_1*x_1*x_2+4*c_1*x_1*x_4-4*c_1*x_1*x_5+2*x_1^2*x_3+8*c_1*x_2
-8*x_1*x_2+16*x_1*x_3+4*x_1*x_4-12*x_1*x_5+18*x_2-6*x_3
5*x_1*x_3-x_1*x_4+2*x_1*x_5-5*x_2+3*x_3+4*x_4
15*x_1*x_2-5*x_1*x_3-2*x_1*x_4+x_1*x_5-x_2+2*x_4
-10*c_1*x_3-4*c_1*x_4-6*c_2*x_3+6*c_3*x_3+10*c_4*x_3+4*c_4*x_4
4*x_1*x_2-x_1*x_4+2*x_1*x_5-x_2-3*x_3+9*x_4
5*x_1*x_2-15*x_1*x_3+2*x_1*x_4+3*x_2-x_3-4*x_4
-20*x_1*x_2+20*x_1*x_3-2*x_1*x_5+5*x_2-x_3+3*x_4
16*x_1*x_2-12*x_1*x_4+12*x_1*x_5-18*x_2+2*x_3+8*x_4
10*c_1*x_1*x_3-10*c_1*x_1*x_5-6*c_4*x_1*x_3+10*c_1*x_2-14*c_1*x_3+6*c_1*x_4
10*c_2*x_1*x_2-10*c_2*x_1*x_3-10*c_2*x_1*x_5+10*c_2*x_2+2*c_2*x_4-2*c_4*x_4
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8*x_1^2*x_3+2*x_1^2*x_5-12*x_1*x_2-16*x_1*x_3+6*x_1*x_4+2*x_2+8*x_3
10*c_2*x_1*x_5+2*c_1*x_4-20*c_2*x_2-14*c_2*x_3-4*c_2*x_4+4*c_3*x_4-2*c_4*x_4
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36*x_1^2*x_2+16*x_1^2*x_4-16*x_1^2*x_5+70*x_1*x_2+4*x_1*x_3-10*x_1*x_4-2*x_1*x_5+4*x_2
10*c_2*x_1*x_3+10*c_2*x_1*x_4-2*c_1*x_4-14*c_2*x_2-12*c_2*x_3+4*c_2*x_4-2*c_3*x_4+4*c_4*x_4
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10*x_1^2*x_3+6*x_1^2*x_4-12*x_1^2*x_5+44*x_1*x_2+4*x_1*x_3-4*x_1*x_4-12*x_1*x_5+18*x_2-14*x_3+6*x_4
10*x_1^2*x_2-30*x_1^2*x_3-12*x_1^2*x_4+4*x_1*x_2+4*x_1*x_3+4*x_1*x_4+4*x_1*x_5-10*x_2-2*x_3-2*x_4
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-6*c_1*x_1*x_2+2*c_1*x_1*x_4-52*c_2*x_1*x_2-26*c_2*x_1*x_3-16*c_2*x_1*x_4-2*c_2*x_1*x_5-6*c_3*x_1*x_2+2*c_3*x_1*x_4+12*c_4*x_1*x_2-6*c_4*x_1*x_3+6*c_4*x_1*x_4-2*c_4*x_1*x_5+20*x_1^2*x_4-4*x_1^2*x_5+2*c_2*x_2+2*c_4*x_2+8*x_1*x_2+4*x_1*x_4
-4*x_1^3*x_3-2*x_1^3*x_4-2*x_1^3*x_5+32*c_1*x_1*x_3-16*c_1*x_1*x_4-8*c_1*x_1*x_5+20*c_2*x_1*x_3-36*c_3*x_1*x_2+12*c_3*x_1*x_3-36*c_4*x_1*x_2+20*c_4*x_1*x_3+2*x_1^2*x_2-10*x_1^2*x_3-38*x_1^2*x_4+10*x_1^2*x_5+16*c_1*x_2-20*x_1*x_2-20*x_1*x_4
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