c_1, c_2, c_3, c_4, x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, 
c_1*(3*c_1*c_3*x_1*x_3+c_1*c_4*x_2-c_2*c_4*x_3)
c_3*(c_1*c_3*x_1*x_5-3*c_1*c_3*x_2-c_1*c_4*x_4+2*c_2*c_3*x_3)
c_3*(c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-c_2*c_3*x_2-c_2*c_4*x_4)
c_2*x_1*(2*c_1*c_3*x_1*x_2-2*c_1*c_4*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_3-c_2*c_4*x_1*x_5+2*c_2*c_4*x_2)
c_2^2*x_1^2*(c_3*x_2-c_4*x_4)
c_2^2*x_1^2*(3*c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-3*c_2*c_3*x_2+3*c_2*c_4*x_4)
x_1*c_1*(c_1*c_3*x_1*x_2-c_1*c_4*x_1*x_4+2*c_2*c_3*x_1*x_3-2*c_2*c_4*x_1*x_5+4*c_2*c_4*x_2)
x_1*c_1^2*(c_3*x_1*x_3-c_4*x_1*x_5+2*c_4*x_2)
x_1^2*c_1^2*(c_1*c_3*x_1*x_4+3*c_2*c_3*x_1*x_5-9*c_2*c_3*x_2+9*c_2*c_4*x_4)
x_1^2*c_1^3*(c_3*x_1*x_5-3*c_3*x_2+3*c_4*x_4)
c_1*c_4*x_1^2*(c_1*x_2+2*c_2*x_3)
x_1*x_4*c_3^2*c_2
x_1^2*c_2*c_4*(2*c_1*x_2+c_2*x_3)
x_1^2*x_2*c_2^2*c_4
x_1^2*x_3*c_1^2*c_4
x_1^3*x_4*c_2^3*c_3
-c_1*(c_1*c_3*x_1*x_5-2*c_1*c_3*x_2-c_1*c_4*x_4+c_2*c_3*x_3)
-c_2*(2*c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-c_2*c_3*x_2-c_2*c_4*x_4)
-c_4*(7*c_1*c_3*x_1*x_3+2*c_1*c_4*x_2-2*c_2*c_4*x_3)
3*c_1^3*x_1*(c_3*x_1*x_5-3*c_3*x_2+c_4*x_4)
-3*c_1^3*x_1*(2*c_3*x_1*x_3-c_4*x_1*x_5+3*c_4*x_2)
-c_2*x_1*(2*c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-2*c_2*c_3*x_2+2*c_2*c_4*x_4)
-c_2^2*x_1^2*(3*c_1*c_3*x_1*x_2-3*c_1*c_4*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_3-c_2*c_4*x_1*x_5+3*c_2*c_4*x_2)
-3*c_4^2*x_1*(c_1*x_2+c_2*x_3)
-x_1*c_1*(c_1*c_3*x_1*x_4+2*c_2*c_3*x_1*x_5-4*c_2*c_3*x_2+4*c_2*c_4*x_4)
-x_1*c_1^2*(c_3*x_1*x_5-2*c_3*x_2+2*c_4*x_4)
3*x_1*c_1^2*(c_1*c_3*x_1*x_4+3*c_2*c_3*x_1*x_5-9*c_2*c_3*x_2+3*c_2*c_4*x_4)
-3*x_1*c_1^2*(2*c_1*c_3*x_1*x_2-c_1*c_4*x_1*x_4+6*c_2*c_3*x_1*x_3-3*c_2*c_4*x_1*x_5+9*c_2*c_4*x_2)
3*x_1*c_2^2*(3*c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-3*c_2*c_3*x_2+c_2*c_4*x_4)
-3*x_1*c_2^2*(6*c_1*c_3*x_1*x_2-3*c_1*c_4*x_1*x_4+2*c_2*c_3*x_1*x_3-c_2*c_4*x_1*x_5+3*c_2*c_4*x_2)
-x_1^2*c_1^2*(c_1*c_3*x_1*x_2-c_1*c_4*x_1*x_4+3*c_2*c_3*x_1*x_3-3*c_2*c_4*x_1*x_5+9*c_2*c_4*x_2)
-x_1^2*c_1^3*(c_3*x_1*x_3-c_4*x_1*x_5+3*c_4*x_2)
-3*x_1^2*c_2^3*(2*c_3*x_2-c_4*x_4)
-x_1^3*c_2^3*(c_3*x_2-c_4*x_4)
2*c_1*c_4*x_1*(c_1*x_2+2*c_2*x_3)
-c_2*c_3*x_1*(4*c_3*x_2-c_4*x_4)
3*c_2*c_3*x_1*(2*c_1*x_2+c_2*x_3)
3*c_2*x_1^2*c_1*(c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-3*c_2*c_3*x_2+3*c_2*c_4*x_4)
-3*c_2*x_1^2*c_1*(c_1*c_3*x_1*x_2-c_1*c_4*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_3-c_2*c_4*x_1*x_5+3*c_2*c_4*x_2)
-6*c_4*c_2^2*x_1^2*(3*c_1*x_2+c_2*x_3)
-6*c_4*x_1^2*c_1^2*(c_1*x_2+3*c_2*x_3)
9*x_1*c_1*c_2*(c_1*c_3*x_1*x_4+c_2*c_3*x_1*x_5-3*c_2*c_3*x_2+c_2*c_4*x_4)
-9*x_1*c_1*c_2*(2*c_1*c_3*x_1*x_2-c_1*c_4*x_1*x_4+2*c_2*c_3*x_1*x_3-c_2*c_4*x_1*x_5+3*c_2*c_4*x_2)
-3*x_1*c_1^2*c_3*(c_1*x_2+3*c_2*x_3)
-3*x_1*c_1^2*c_4*(c_1*x_2+3*c_2*x_3)
2*x_1*c_2*c_4*(2*c_1*x_2+c_2*x_3)
-3*x_1*c_2^2*c_4*(3*c_1*x_2+c_2*x_3)
-3*x_1*c_3*c_2^2*(3*c_1*x_2+c_2*x_3)
-7*x_1*c_4*c_3*(c_1*x_2+c_2*x_3)
3*x_1*x_2*c_2^2*c_3
2*x_1*x_2*c_2^2*c_4
-3*x_1*x_2*c_2^3*c_3
-3*x_1*x_2*c_2^3*c_4
-3*x_1*x_2*c_4^2*c_2
2*x_1*x_3*c_1^2*c_4
-3*x_1*x_3*c_1^3*c_3
-3*x_1*x_3*c_1^3*c_4
-3*x_1*x_3*c_4^2*c_1
-2*x_1*x_4*c_1^2*c_3
3*x_1*x_4*c_1^3*c_3
-2*x_1*x_4*c_2^2*c_3
-x_1*x_4*c_2^2*c_3
3*x_1*x_4*c_2^3*c_3
-6*x_1^2*x_2*c_2^3*c_4
-6*x_1^2*x_3*c_1^3*c_4
3*x_1^2*x_4*c_1^3*c_3
-x_1^2*x_4*c_2^2*c_3
3*x_1^2*x_4*c_2^3*c_3
-x_1^3*c_1^2*c_4*(c_1*x_2+3*c_2*x_3)
-x_1^3*c_2^2*c_4*(3*c_1*x_2+c_2*x_3)
-x_1^3*x_2*c_2^3*c_4
-x_1^3*x_3*c_1^3*c_4
-9*c_1*c_2*x_1*c_3*(c_1*x_2+c_2*x_3)
-9*x_1*c_1*c_2*c_4*(c_1*x_2+c_2*x_3)
-7*x_1*x_2*c_3*c_4*c_2
-4*x_1*x_4*c_1*c_2*c_3
9*x_1*x_4*c_1*c_2^2*c_3
9*x_1*x_4*c_1^2*c_2*c_3
-18*x_1^2*c_1*c_2*c_4*(c_1*x_2+c_2*x_3)
9*x_1^2*x_4*c_1*c_2^2*c_3
9*x_1^2*x_4*c_1^2*c_2*c_3
-3*x_1^3*c_1*c_2*c_4*(c_1*x_2+c_2*x_3)
3*c_1^2*c_3*x_1*x_2+6*c_1*c_2*c_3*x_1*x_3+c_1*c_2*c_4*x_2-c_2^2*c_4*x_3
-c_1^2*c_3*x_1*x_4-2*c_1*c_2*c_3*x_1*x_5+3*c_1*c_2*c_3*x_2+2*c_1*c_2*c_4*x_4-c_2^2*c_3*x_3
-4*c_1*c_3^2*x_1*x_3+c_1*c_3*c_4*x_1*x_5-5*c_1*c_3*c_4*x_2-c_1*c_4^2*x_4+4*c_2*c_3*c_4*x_3
-4*c_1*c_3^2*x_1*x_2+c_1*c_3*c_4*x_1*x_4-4*c_2*c_3^2*x_1*x_3+c_2*c_3*c_4*x_1*x_5-c_2*c_3*c_4*x_2-c_2*c_4^2*x_4
