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% run this output of this program as a script:
% GraphBLAS matrix A: nrows: 3 ncols 5 entries: 6
A = sparse (3,5) ;
A (1,1) = ( 0.6606296233424496) + ( 0.9460708279587872)*1i ;
A (1,3) = ( 0) + ( 0.5437355909764924)*1i ;
A (1,4) = ( 0.4892274845865111) + ( 0)*1i ;
A (3,2) = ( 0.537214211497701) + ( 0.3927366677319613)*1i ;
A (3,4) = ( 0.9636279947347471) + ( 0)*1i ;
A (3,5) = ( 0.9362395387648647) + ( 0.1932763616009246)*1i ;
A
% GraphBLAS matrix B: nrows: 5 ncols 4 entries: 12
B = sparse (5,4) ;
B (1,4) = ( 0) + ( 0.8073208487984076)*1i ;
B (2,1) = ( 0.6630361554125466) + ( 0)*1i ;
B (2,2) = ( 0.4290097793686153) + ( 0)*1i ;
B (2,4) = ( 0) + ( 0.7963012789805426)*1i ;
B (3,1) = ( 0) + ( 0.4789398381884235)*1i ;
B (3,2) = ( 0) + ( 0.174465941751312)*1i ;
B (3,3) = ( 0.03575034370042069) + ( 0.0454505827823905)*1i ;
B (3,4) = ( 0.7931472431266039) + ( 0)*1i ;
B (4,3) = ( 0.9128666744293144) + ( 0)*1i ;
B (4,4) = ( 0.2895771348964379) + ( 0)*1i ;
B (5,3) = ( 0) + ( 0.7385180444190567)*1i ;
B (5,4) = ( 0) + ( 0.05298253707866783)*1i ;
B
% GraphBLAS matrix C: nrows: 3 ncols 4 entries: 8
C = sparse (3,4) ;
C (1,1) = ( -0.2604166359595681) + ( 0)*1i ;
C (1,2) = (-0.09486334194341992) + ( 0)*1i ;
C (1,3) = ( 0.421886367404498) + ( 0.01943873425956097)*1i ;
C (1,4) = ( -0.6221136105519471) + ( 0.9646024532310183)*1i ;
C (3,1) = ( 0.3561924454244184) + ( 0.2603986102625343)*1i ;
C (3,2) = ( 0.2304701503483134) + ( 0.1684878711736539)*1i ;
C (3,3) = ( 0.7369258023385522) + ( 0.6914297932764274)*1i ;
C (3,4) = (-0.04393234899118034) + ( 0.4773887097792673)*1i ;
C
E = A*B
err = norm (C-E,1)
assert (err < 1e-12)
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