c***********************************************************************
c
      program fragyld
c
      include 'fragyld.par'
c
c   fragyld.par:
c   large model (7 MB):
c      parameter(kdz=20,kdn=40,kst=40)
c      parameter(nex=500)
c   small model (600 kB):
c      parameter(kdz=15,kdn=15,kst=15)
c      parameter(nex=100)
c   the rest:
c      parameter(kem=4)
c      parameter(ns=30,ntt=300,nst=2*ntt*(ns+1))
c      parameter(npr=3,prec=0.001,epsy=10.*prec)
c
      character symaz*5,direct*30
      dimension ylda(8,kdn+kdz),yldg(3,kdn,kdz),yldpz(8)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/hilo/yldp(5,kdn,kdz),hyld(kdn,kdz),nzn(2),fcor,ncor
      data amu/939.0/
c
c      direct='[carlson.frag]'
c      lnd=14
c
c      direct='D:\Myfor\Frag\Data\'
c      lnd=19
c
      direct='E:\Brett\Myfor\Frag\Data\'
      lnd=25
c
      open(unit=5,file=direct(1:lnd)//'fragyld.in',status='old')
      open(unit=8,file=direct(1:lnd)//'fragyld.out',status='unknown')
c      open(unit=9,file=direct(1:lnd)//'fragyld.pzn',status='unknown')
c
 10   time=second()
      call init(at,inc,iprpr)
      call abrade
      call ablate(inc)
c
      arat=at/(za(2)+at)
      neu=za(2)-za(1)
c
      do 30 ja=1,nzn(1)+nzn(2)
        do 20 i=1,8
          ylda(i,ja)=0.
 20     continue
 30   continue
      iz=za(1)+1
c
      if(iprpr.ne.0) then
        call geoyld(za(1),za(2),at,yldg)
        decor2=fcor*(1.-fcor)*ncor**2
        decor=(1.-fcor)*ncor
        write(8,810)
        do 60 jz=1,nzn(1)
          iz=iz-1
          ia0=iz+neu+1
          do 35 k=1,8
            yldpz(k)=0.
 35       continue
          jzn=1
          if(jz.eq.1) jzn=2
          do 50 jn=jzn,nzn(2)
            ja=jn+jz-1
            do 40 k=1,5
              ylda(k,ja)=ylda(k,ja)+yldp(k,jn,jz)
 40         continue
            ylda(6,ja)=ylda(6,ja)+yldg(1,jn,jz)
            ylda(7,ja)=ylda(7,ja)+yldg(1,jn,jz)*yldg(2,jn,jz)
            ylda(8,ja)=ylda(8,ja)+yldg(1,jn,jz)*yldg(3,jn,jz)
            do 45 k=1,5
              yldpz(k)=yldpz(k)+yldp(k,jn,jz)
 45         continue
            yldpz(6)=yldpz(6)+yldg(1,jn,jz)
            yldpz(7)=yldpz(7)+yldg(1,jn,jz)*yldg(2,jn,jz)
            yldpz(8)=yldpz(8)+yldg(1,jn,jz)*yldg(3,jn,jz)
            ia=ia0-jn
            if(yldp(1,jn,jz).gt.epsy) then
              call chsym(iz,ia,symaz)
              yldp(2,jn,jz)=yldp(2,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)
              yldp(3,jn,jz)=yldp(3,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)-yldp(2,jn,jz)**2
              yldp(3,jn,jz)=sqrt(yldp(3,jn,jz))
              yldp(4,jn,jz)=yldp(4,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)
              yldp(5,jn,jz)=yldp(5,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)-yldp(4,jn,jz)**2
              yldp(4,jn,jz)=de*(yldp(4,jn,jz)+decor)
              yldp(5,jn,jz)=de*sqrt(yldp(5,jn,jz)+decor2)
              write(8,820) symaz,(yldp(k,jn,jz),k=1,5),
     1                           (yldg(k,jn,jz),k=1,3)
             endif
 50       continue
          if(yldpz(1).gt.epsy) then
            call chsym(iz,ia,symaz)
            symaz(1:3)='   '
              yldpz(2)=yldpz(2)/yldpz(1)
              yldpz(3)=yldpz(3)/yldpz(1)-yldpz(2)**2
              yldpz(3)=sqrt(yldpz(3))
              yldpz(4)=yldpz(4)/yldpz(1)
              yldpz(5)=yldpz(5)/yldpz(1)-yldpz(4)**2
              yldpz(4)=de*(yldpz(4)+decor)
              yldpz(5)=de*sqrt(yldpz(5)+decor2)
              if(yldpz(6).gt.1.0e-6) then
                yldpz(7)=yldpz(7)/yldpz(6)
                yldpz(8)=yldpz(8)/yldpz(6)
               else
                yldpz(7)=0.
                yldpz(8)=0.
               endif
            write(8,830) symaz,(yldpz(k),k=1,8)
           endif
          if(jz.eq.1) sgpz=yldp(1,1,1)-yldpz(1)
 60     continue
        symaz='chrge'
        write(8,830) symaz,sgpz
c
        ia=za(2)
        write(8,850)
        do 70 ja=2,nzn(1)+nzn(2)
          ia=ia-1
          if(ylda(1,ja).gt.epsy) then
            ylda(2,ja)=ylda(2,ja)/ylda(1,ja)
            ylda(3,ja)=ylda(3,ja)/ylda(1,ja)-ylda(2,ja)**2
            ylda(3,ja)=sqrt(ylda(3,ja))
            ylda(4,ja)=ylda(4,ja)/ylda(1,ja)
            ylda(5,ja)=ylda(5,ja)/ylda(1,ja)-ylda(4,ja)**2
            ylda(4,ja)=de*(ylda(4,ja)+decor)
            ylda(5,ja)=de*sqrt(ylda(5,ja)+decor2)
            if(ylda(6,ja).gt.1.0e-6) then
              ylda(7,ja)=ylda(7,ja)/ylda(6,ja)
              ylda(8,ja)=ylda(8,ja)/ylda(6,ja)
             else
              ylda(7,ja)=0.
              ylda(8,ja)=0.
             endif
          write(8,860) ia,(ylda(k,ja),k=1,8)
         endif
 70     continue
        symaz='mass '
        write(8,830) symaz,yldp(1,1,1)
       endif
c
      do 90 ja=1,nzn(1)+nzn(2)
        do 80 i=1,4
          ylda(i,ja)=0.
 80     continue
 90   continue
      iz=za(1)+1
c
      write(8,910)
      do 120 jz=1,nzn(1)
        iz=iz-1
        ia0=iz+neu+1
        yldz=0.
        pavz=0.
        pparz=0.
        pperz=0.
        jzn=1
        if(jz.eq.1) jzn=2
        do 110 jn=jzn,nzn(2)
          ja=jn+jz-1
          do 100 i=1,4
            ylda(i,ja)=ylda(i,ja)+cn(i,1,jn,jz)
 100      continue
          ia=ia0-jn
          if(cn(1,1,jn,jz).gt.epsy) then
            call chsym(iz,ia,symaz)
            pav=1.-arat*(1.-cn(2,1,jn,jz)/cn(1,1,jn,jz))
            ppar=2.*amu*cn(3,1,jn,jz)/cn(1,1,jn,jz)
            pper=sqrt(cn(4,1,jn,jz)/cn(1,1,jn,jz)+ppar)
            ppar=sqrt(ppar)
            write(8,920) symaz,cn(1,1,jn,jz),pav,ppar,pper
           endif
          yldz=yldz+cn(1,1,jn,jz)
          pavz=pavz+cn(2,1,jn,jz)
          pparz=pparz+cn(3,1,jn,jz)
          pperz=pperz+cn(4,1,jn,jz)
 110    continue
        if(yldz.gt.epsy) then
          call chsym(iz,ia,symaz)
          symaz(1:3)='   '
          pavz=1.-arat*(1.-pavz/yldz)
          pparz=2.*amu*pparz/yldz
          pperz=sqrt(pperz/yldz+pparz)
          pparz=sqrt(pparz)
          write(8,930) symaz,yldz,pavz,pparz,pperz
         endif
        if(jz.eq.1) sgz=yldp(1,1,1)-yldz
 120  continue
      symaz='chrge'
      write(8,930) symaz,sgz
c
      ia=za(2)
      write(8,950)
      do 130 ja=2,nzn(1)+nzn(2)
        ia=ia-1
        if(ylda(1,ja).gt.epsy) then
          pav=1.-arat*(1.-ylda(2,ja)/ylda(1,ja))
          ppar=2.*amu*ylda(3,ja)/ylda(1,ja)
          pper=sqrt(ylda(4,ja)/ylda(1,ja)+ppar)
          ppar=sqrt(ppar)
          write(8,960) ia,ylda(1,ja),pav,ppar,pper
         endif
 130   continue
      symaz='mass '
      write(8,930) symaz,yldp(1,1,1)
      time=second()-time
      write(8,800) time
      go to 10
 780  format(1h1)
 800  format(///,' Elapsed time = ',f8.1,' seconds',///)
 810  format(///,21x,'Combinatorial/Geometrical Primary Yields',/,
     1          ' Isotope',3x,'Prim.Yld (mb)',4x,
     2          'Ave.b (Fm)',3x,'Std.d.b (Fm)',2x,
     3          'Ave.E (MeV)',2x,'Std.d.E (MeV)',/)
 820  format(2x,a5,2x,5(f9.3,5x),/,15x,2(f9.3,5x),14x,f9.3)
 830  format(/,2x,a5,2x,5(f9.3,5x),/,15x,2(f9.3,5x),14x,f9.3,//)
 850  format(///,21x,'Combinatorial/Geometrical Primary Yields',/,
     1          '  Mass  ',3x,'Prim.Yld (mb)',4x,
     2          'Ave.b (Fm)',3x,'Std.d.b (Fm)',2x,
     3          'Ave.E (MeV)',2x,'Std.d.E (MeV)',/)
 860  format(2x,i3,4x,5(f9.3,5x),/,15x,2(f9.3,5x),14x,f9.3)
 910  format(///,29x,'Secondary Yields',/,' Isotope',4x,
     1          'Sec.Yld (mb)',4x,'V_f/V_i',4x,
     2          'Par.Wd. (MeV/c)',2x,'Perp.Wd. (MeV/c)',/)
 920  format(2x,a5,5x,f9.3,5x,f9.5,6x,f9.3,8x,f9.3)
 930  format(/,2x,a5,5x,f9.3,5x,f9.5,6x,f9.3,8x,f9.3,//)
 950  format(///,29x,'Secondary Yields',/,'  Mass  ',4x,
     1          'Sec.Yld (mb)',4x,'V_f/V_i',4x,
     2          'Par.Wd. (MeV/c)',2x,'Perp.Wd. (MeV/c)',/)
 960  format(2x,i3,2x,5x,f9.3,5x,f9.5,6x,f9.3,8x,f9.3)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine init(at,inc,iprpr)
c
      include 'fragyld.par'
c
      character symp*5,symt*5      
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/hilo/yldp(5,kdn,kdz),hyld(kdn,kdz),nzn(2),fcor,ncor
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/ees/el(kst,2),ne(kst,2),nxf
      common/tind/nn(ns,2),ll(ns,2),jj(ns,2),b0,iwt
      common/dense/dc(4),w(4),r(4),a(4),itp(4),ird,iwrt
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigpp,sigpn,tt(ntt,2)
     1                                               ,tp(ntt,ns,2)
      data amu/939.0/
      write(8,'('' Echo Print of Input ****************************'')')
c-----------------------------------------------------------------------====
c   basic parameters of calculation -- cannot be set to 0 (all others can)
c  zp,ap,zt,at - charge and mass of projectile and target
c  ep          - projectile energy / nucleon
c
      read(5,*,end=80) zp,ap,zt,at,ep
      write(*,*) zp,ap,zt,at,ep
      write(8,*) zp,ap,zt,at,ep
      if(zp+ap.lt.0.5) go to 80
      za(1)=zp
      izn(1)=zp
      za(2)=ap
      anp=ap-zp
      izn(2)=anp
      f0=1.44*(ap+at)/(ep*at*(1.07*(ap**(1./3.)+at**(1./3.))+2.7))
c-----------------------------------------------------------------------====
c 
c          flags controlling thickness calculation
c  iwt  - <0:geom. thickness; =0:s.p. thick, no ang.mom.; >0:s.p. w/ ang.mom.
c  ipzn - =0: thickness as in PRC51(1995)252 w/ iwt>=0
c                       as in PRC46(1992)R30 w/ iwt<0
c         >0: ??? 
c  ird  - !=0: read orbital psi's
c  iwrt - !=0: write detailed info on thickness
c  iprpr- !=0: prints primary distributions
c
      read(5,*) iwt,ipzn,ird,iwrt,iprpr
      if(ipzn.eq.0) ipzn=2
      if(ipzn.gt.2) ipzn=2
      write(8,*) iwt,ipzn,ird,iwrt
c-----------------------------------------------------------------------====
c        parameters describing Z, N dist. of target (always) and
c        proj. (geom. abrasion)
c  itp - =1: Wood-Saxon dist.; =2 Gaussian dist. for Zp, Np, Zt, Nt resp. 
c  r   - >0: red. radius (WS) or rms width (G); <0: -abs.radius/rms width
c  a   - diff. (WS) or coeff. of r^2 term (G)
c  w   - coeff. of r^2 (WS)
c
      read(5,*) itp(3),itp(4),itp(1),itp(2)
      read(5,*) r(3),r(4),r(1),r(2)
      read(5,*) a(3),a(4),a(1),a(2)
      read(5,*) w(3),w(4),w(1),w(2)
      zi=zt
      ai=at
      do 10 i=1,4
        if(i.gt.2) then
          zi=zp
          ai=ap
         endif
        if(itp(i).lt.1) then
          itp(i)=1
          if(zi.lt.8.5) itp(i)=2
         endif
        if(r(i).eq.0.) then
          if(itp(i).gt.1) then
            r(i)=0.72
            a(i)=amax1(0.,0.25*(zi-2.))
           else
            r(i)=1.11-1.5/ai
           endif
         endif
        if(a(i).lt.0.05.and.itp(i).eq.1) a(i)=0.57
 10   continue
      write(8,*) itp(3),itp(4),itp(1),itp(2)
      write(8,*) r(3),r(4),r(1),r(2)
      write(8,*) a(3),a(4),a(1),a(2)
      write(8,*) w(3),w(4),w(1),w(2)
c-----------------------------------------------------------------------====
c     
c         indices controlling abrasion calculation
c   nzn - max. number of abraded prot./neut., resp.ly taken into account.
c         The ablation calculation is also limited to these residuals.
c   nzf - max. number of prot./neut. for combinatorial calc. of E dist.
c         for z,n >nzf(1,2), E dist. is calculated using moments. These
c         can usually be set to about 6 with almost no loss of accuracy.
c   est - energy below which E dist. calculated combinatorially even for
c         z,n > nzf(1,2)
c
      read(5,*) nzn,nzf,est
      if(nzn(1).lt.1) nzn(1)=izn(1)
      if(nzn(2).lt.1) nzn(2)=izn(2)
      nzn(1)=max0(min0(nzn(1),izn(1)-2,kst,kdz),2)
      nzn(2)=max0(min0(nzn(2),izn(2)-2,kst,kdn),2)
      if(nzf(1).lt.1) nzf(1)=izn(1)
      if(nzf(2).lt.1) nzf(2)=izn(2)
      nzf(1)=min0(nzf(1),nzn(1))
      nzf(2)=min0(nzf(2),nzn(2))
      if(est.lt.0.1) est=20.
      write(8,*) nzn,nzf,est
c-----------------------------------------------------------------------====
c   nx    - number of p,n orbitals to be input. If either nx(1) or nx(2)
c           is !=0, then both p and n orbitals must be input. If both nx(1)
c           and nx(2) =0, then the orbitals are calculated internally.
c   spfac - factor multiplying s.p. energies, used to increase excitation E 
c
      read(5,*) nx,spfac
      if(spfac.lt.1.0e-8) spfac=1.
      write(8,*) nx,spfac
c-----------------------------------------------------------------------====
c     Input of orbitals
c   eps -- s.p. energy of orbital
c   nn  -- principal q. number of orbital, (nn=1 for 1s1/2)
c   ll  -- 2*orbital ang.mom. of orbital
c   jj  -- 2* total ang.mom. of orbital, (jj=1 for 1s1/2)
c
      if(nx(1)+nx(2).gt.0) then
        do 30 k=1,2
          if(nx(k).gt.ns) go to 60
          read(5,*) (eps(n,k),nn(n,k),ll(n,k),jj(n,k),n=1,nx(k))
          write(8,*) (eps(n,k),nn(n,k),ll(n,k),jj(n,k),n=1,nx(k))
          ioc=izn(k)
          do 20 n=nx(k),1,-1
            eps(n,k)=spfac*eps(n,k)
            jg(n,k)=jj(n,k)+1
            if(ioc.lt.jg(n,k)) jg(n,k)=ioc
            ioc=ioc-jg(n,k)
 20       continue
          if(ioc.gt.0) go to 70
 30     continue
       erpa=0.
       else
        call spni(spfac,erpa)
       endif
c-----------------------------------------------------------------------====
c   Parameters of momentum distribution of proj. fragments
c   sig0 - ave.perp.mom. transferred in one-nucleon removal(Goldberger-Watson) 
c   fcor - fraction of E dist. NOT shifted by ecor (??). Best kept =1.
c   ecor - energy shift of (1-fcor) of abraded e dist. (??). Best kept =0.
c
      read(5,*) sig0,fcor,ecor
      if(sig0.lt.0.001) sig0=80.
      if(fcor.eq.0.0) fcor=0.6
      if(fcor.lt.1.0.and.ecor.eq.0.0) ecor=erpa
      write(8,*) sig0,fcor,ecor
      sig0=0.5*sig0*sig0/amu
c-----------------------------------------------------------------------====
c   sigpp,sigpn - proton-proton and proton-neutron cross sections
c                 at ep MeV/nucleon
c
      read(5,*) sigpp,sigpn
      if(sigpp.le.0.) call signn(ep,sigpp,sigpn)
      write(8,*) sigpp,sigpn
      sigpp=sigpp/10.
      sigpn=sigpn/10.
      if(ipzn.eq.2) then
        sigpp=0.5*sigpp
        sigpn=0.5*sigpn
       endif
c-----------------------------------------------------------------------====
c     Ablation parameters
c   inc - no. of particle types emitted in stat. decay; =1:gamma;
c         =2: gamma, n; =3:gamma, n, p; =4:gamma, n, p, alpha, etc.
c   ip  - >1: prints details of ablation calculation; >2:prints more
c         details of abrasion calc. than you probably want to see.
c
      read(5,*) inc,ip
      if(inc.lt.1) inc=4
      if(inc.gt.kem) inc=kem
      write(8,*) inc,ip
c-----------------------------------------------------------------------====
c     Level density parameters
c   de     - energy bin size for abrasion/ablation calc.
c   acx(1) - level density parameter in a=A/acx(1). acx(1)=8 reasonable.
c   acx(2) - pairing gap parameter in delta = acx(2)/sqrt(A).
c   acx(3) - =0: Fermi gas level density; =1: Gilbert-Cameron level density
c
      read(5,*) de,acx
      xz=amin1(nzn(1)/zp,0.5)
      xz=1.-xz**1.5-(1.-xz)**1.5
      xn=amin1(nzn(2)/anp,0.5)
      xn=1.-xn**1.5-(1.-xn)**1.5
      xn=24.*(zp*xz+anp*xn)
      de=amax1(de,xn/(nex-1))
      if(acx(1).lt.0.) acx(2)=12.
      if(acx(1).eq.0.) then
        acx(1)=8.0
        if(ap.lt.40.) acx(1)=7.1
        if(acx(2).eq.0.) acx(2)=12.
       endif
      if(acx(3).gt.0.5) then
        acx(3)=1.
       else
        acx(3)=0.
       endif
      write(8,*) de,acx
c-----------------------------------------------------------------------====
      write(8,'('' End of Input ***********************************'')')
      nxf=est/de+1.5
      ncor=ecor/de+0.5
      if(ncor.lt.1) fcor=1.
      call chsym(int(zp),int(ap),symp)
      call chsym(int(zt),int(at),symt)
      write(8,'(//,'' Projectile fragmentation of '',a5,
     1            '' incident on '',a5,'' at'',f7.1,
     2            '' MeV/nucleon'')') symp,symt,ep
      call wrsp(de)
      call precomb(zp,ap,zt,at,f0,sig0)
      call thprep(ap,zt,at)
      call emdiss(zp,ap,zt,at,ep)
      return
 60   write(8,800)
      stop
 70   write(8,810)
      stop
 80   write(8,820)
      stop
 800  format(' Single particle array dimension was exceeded in READIT.')
 810  format(' Too few single particle levels were input.')
 820  format(' All done.')
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine spni(spfac,erpa)
c
      include 'fragyld.par'
      parameter(nss=40)
      dimension esp(nss),jsp(nss),lsp(nss),nsp(nss)
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/tind/nn(ns,2),ll(ns,2),jj(ns,2),b0,iwt
      data esp/1.500,2.450,2.600,3.400,3.500,3.650,4.140,4.415,4.490,
     1   4.565,4.850,5.265,5.300,5.500,5.515,5.575,6.080,6.125,6.259,
     2   6.405,6.430,6.555,6.852,6.909,6.935,7.266,7.302,7.500,7.516,
     3   7.538,7.599,7.685,8.090,8.097,8.149,8.289,8.388,8.407,8.440,
     4   8.557/
      data jsp/ 1, 3, 1, 5, 1, 3, 7, 3, 5, 1, 9, 5, 7, 1, 3,11, 7, 9,
     1   13, 3, 5, 1, 9,11,15, 5, 7, 1, 3,17,11,13, 7,19, 9,13,15, 3,
     2    5, 1/
      data lsp/ 0, 2, 2, 4, 0, 4, 6, 2, 6, 2, 8, 4, 8, 0, 4,10, 6,10,
     1   12, 2, 6, 2, 8,12,14, 4, 8, 0, 4,16,10,14, 6,18,10,12,16, 2,
     2    6, 2/
      data nsp/ 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1,
     1    1, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 3, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 4,
     2    3, 4/
      hw=izn(1)+izn(2)
      b0=1.01*hw**(1./6.)
c      hw=60./hw**(1./3.)
      hw=40.*spfac/hw**(1./3.)
      erpa=10.
      do 60 k=1,2
        jsum=0
        ioc=izn(k)
        do 30 n=1,nss
          nf=n
          jsum=jsum+jsp(n)+1
          if(jsum.ge.ioc) go to 40
 30     continue
 40     if(nf.gt.ns) go to 80
        nx(k)=nf
        ef=esp(nf)
        nf=nf+1
        erpa=amin1(max0(0,ioc-jsum+2)*(esp(nf)-ef),erpa)
        do 50 n=nx(k),1,-1
          eps(n,k)=hw*(ef-esp(nf-n))
          nn(n,k)=nsp(nf-n)
          ll(n,k)=lsp(nf-n)
          jj(n,k)=jsp(nf-n)
          jg(n,k)=jsp(nf-n)+1
          if(ioc.lt.jg(n,k)) jg(n,k)=ioc
          ioc=ioc-jg(n,k)
 50     continue
 60   continue
      erpa=hw*erpa
      return
 80   write(8,800)
      stop
 800  format(' Single particle array dimension was exceeded in SPNI.')
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine wrsp(de)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension aor(10)
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/tind/nn(ns,2),ll(ns,2),jj(ns,2),b0,iwt
      data aor/'s','p','d','f','g','h','i','j','k','l'/
      n2=min0(nx(1),nx(2))
      write(8,810)
      write(8,820)
     1((eps(n,k),nn(n,k),aor(1+ll(n,k)/2),jj(n,k),jg(n,k),k=1,2),n=1,n2)
      n2=n2+1
      if(nx(1).gt.nx(2)) write(8,830)
     1    (eps(n,1),nn(n,1),aor(1+ll(n,1)/2),jj(n,1),jg(n,1),n=n2,nx(1))
      if(nx(2).gt.nx(1)) write(8,840)
     1    (eps(n,2),nn(n,2),aor(1+ll(n,2)/2),jj(n,2),jg(n,2),n=n2,nx(2))
      do 20 k=1,2
        do 10 n=1,nx(k)
          eps(n,k)=eps(n,k)/de
 10     continue
 20   continue
      return
 810  format(///,30x,'Projectile Levels',/,21x,'Proton',24x,'Neutron',/,
     1  9x,2(5x,'Energy',4x,'Orbit',2x,'Occ',5x))
 820  format((8x,2(5x,f7.3,3x,i1,a1,i2,'/2',1x,i3,5x)))
 830  format((13x,f7.3,3x,i1,a1,i2,'/2',1x,i3))
 840  format((43x,f7.3,3x,i1,a1,i2,'/2',1x,i3))
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine signn(e0,sigpp,sigpn)
c
      e=e0
      if(e.gt.650.) e=650.
      ei=1./e
      if(e.gt.111.511) then
        sigpn=28.1451+ei*(1431.74+ei*297627.)
       else
        if(e.gt.38.22) then
          sigpn=4.923+ei*(5673.25+ei*113412.)
         else
          sigpn=-1.86+e*(0.09415+e*1.306e-4)
          sigpn=3./(1.206*e+sigpn*sigpn)
          sigpn=sigpn+1./(1.206*e+(.4233+e*0.13)**2)
          sigpn=3141.59*sigpn
         endif
       endif
      if(e.gt.158.555) then
        sigpp=11.7386+0.0189*e+1362.11*ei
       else
        if(e.gt.42.738) then
          sigpp=17.8465+ei*(454.414+ei*65760.5)
         else
          if(e.gt.10.54) then
            sigpp=-2.0331+ei*(2690.66+ei*6498.86)
           else
            ei=1./(e+0.62)
            sigpp=-229.51+ei*(6596.46-ei*3920.61)
            sigpp=e*ei*sigpp
           endif
         endif
       endif
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine precomb(zp,ap,zt,at,f0,sig0)
c
      include 'fragyld.par'
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/hilo/yldp(5,kdn,kdz),hyld(kdn,kdz),nzn(2),fcor,ncor
      common/ees/el(kst,2),ne(kst,2),nxf
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/tind/nn(ns,2),ll(ns,2),jj(ns,2),b0,iwt
      do 20 l=1,2
        kl=1
        jl=jg(kl,l)+1
        ell=-eps(kl,l)
        kh=nx(l)
        jh=jg(kh,l)+1
        ehh=-eps(kh,l)
        do 10 j=1,nzn(l)
          ell=ell+eps(kl,l)
          jl=jl-1
          if(jl.le.0) then
            kl=kl+1
            jl=jg(kl,l)
           endif
          el(j,l)=1.001-ell
          ehh=ehh+eps(kh,l)
          jh=jh-1
          if(jh.le.0) then
            kh=kh-1
            jh=jg(kh,l)
           endif
          ne(j,l)=ehh-ell+1.999
 10     continue
 20   continue
      if(iwt.gt.0) then
        do 50 l=1,2
          jtot=0
          do 30 k=1,nx(l)
            jtot=jtot+jg(k,l)
 30       continue
          nsmax=(jtot+1)/2
          if(nsmax.gt.ns) then
            write(8,800) nsmax,ns
            stop
           endif
          jd=2
          if(2*nsmax.gt.jtot) jd=1
          koc=nx(l)
          joc=jg(koc,l)
          do 40 k=nsmax,1,-1
            nn(k,l)=nn(koc,l)
            ll(k,l)=ll(koc,l)
            jj(k,l)=jj(koc,l)
            eps(k,l)=eps(koc,l)
            jg(k,l)=jd
            joc=joc-jd
            if(joc.le.0.and.k.gt.1) then
              koc=koc-1
              joc=jg(koc,l)
             endif
            jd=2
 40       continue
          nx(l)=nsmax
 50     continue
       endif
      iz=izn(1)+1
      neu=izn(2)
      do 80 jz=1,nzn(1)
        iz=iz-1
        ia=iz+neu+1
        do 70 jn=1,nzn(2)
          ia=ia-1
          yldp(1,jn,jz)=0.
          yldp(2,jn,jz)=0.
          yldp(3,jn,jz)=0.
          yldp(4,jn,jz)=0.
          yldp(5,jn,jz)=0.
          hyld(jn,jz)=0.
          nmax(jn,jz)=0
          do 60 n=1,nex
            cn(1,n,jn,jz)=0.
 60       continue
          cn(2,1,jn,jz)=
     1        sqrt(1.+f0*((ap+at-ia)*iz*(zp+zt-iz)/(ia*at)-zp*zt/ap))
          cn(3,1,jn,jz)=ia*(ap-ia)*sig0/(ap-1.)
 70     continue
 80   continue
      return
 800  format(' In PRECOMB, number of states, NMAX=',i2,' exceeds array',
     1 ' dimension, NS=',i2)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine thprep(ap,zt,at)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension rm(4)
      common/dense/dc(4),w(4),r(4),a(4),itp(4),ird,iwrt
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigpp,sigpn,stuff(nst)
      xr=at**(1./3.)
      xp=ap**(1./3.)
      aamin=10.
      do 10 i=1,4
        if(i.gt.2) xr=xp
        if(r(i).gt.0.) then
          r(i)=xr*r(i)
         else
          r(i)=-r(i)
         endif
        if(itp(i).gt.1) then
          rm(i)=r(i)*sqrt(2.31*npr+alog(1.+3.*npr))
          aamin=amin1(aamin,r(i)/3.)
         else
          rm(i)=r(i)+2.31*npr*a(i)
          w(i)=w(i)/(r(i)*r(i))
          aamin=amin1(aamin,a(i))
         endif
 10   continue
      rtmax=amax1(rm(1),rm(2))
      rpmax=amax1(rm(3),rm(4))
      rmax=amax1(rtmax,rpmax)
      dr=aamin*(10.**(2-npr)/rmax)**(0.25)
      jtmax=2*(int(rtmax/dr+2.)/2)
      jpmax=2*(int(rpmax/dr+2.)/2)
      jbmax=jtmax+jpmax-2.31*npr
      jmax=max0(jtmax,jpmax)+1
      if(jmax.gt.ntt) then
        write(8,800) dr,jmax
        stop
       endif
      if(iwrt.ne.0) iwrt=(jbmax-1)/40+1
      call tarth(zt,at,rm)
      call proth(rm)
      return
 800  format(' for dr= ',f4.2,', ntt must be at least ',i4,'.')
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine tarth(zt,at,rm)
c
      include 'fragyld.par'
      character*7 atip(2)
      dimension rm(4),zx(2)
      common/dense/dc(4),w(4),r(4),a(4),itp(4),ird,iwrt
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigpp,sigpn,tt(ntt,2)
     1                                               ,tp(ntt,ns,2)
      data atip/' proton','neutron'/
      data pi4/12.56637/
      zx(1)=zt
      zx(2)=at-zt
      do 50 l=1,2
        if(itp(l).gt.1) then
          dc(l)=0.25*pi4*(1.+1.5*a(l))*r(l)**3
          dc(l)=zx(l)/dc(l)
          e=1./(r(l)*r(l))
          s=-dr
          do 10 j=1,jtmax
            s=s+dr
            s2=e*s*s
            tt(j,l)=dc(l)*r(l)*exp(-s2)*(1.+a(l)*(0.5+s2))
 10       continue
         else
          s=0.
          dc(l)=0.
          e=exp(-r(l)/a(l))
          de=exp(dr/a(l))
          dws=-2.*pi4*dr/3.
          ws=-2.*dws
          kr=rm(l)/dr+2.
          kr=2*(kr/2)
          rm(l)=rm(l)**2
          do 20 k=1,kr
            s=s+dr
            s2=s*s
            e=e*de
            dc(l)=dc(l)+ws*s2*(1.+w(l)*s2)/(1.+e)
            ws=ws+dws
            dws=-dws
 20       continue
          dc(l)=zx(l)/dc(l)
          s=-dr
          do 40 j=1,jtmax
            s=s+dr
            s2=s*s
            z=0.
            ws=dr*dc(l)/3.
            tt(j,l)=ws*(1.+w(l)*s2)/(1.+exp((s-r(l))/a(l)))
            dws=-2.*ws
            ws=-2.*dws
            mr=sqrt(amax1(rm(l)-s2,0.))/dr+2.
            mr=2*(mr/2)
            do 30 m=1,mr
              z=z+dr
              x2=s2+z*z
              x=sqrt(x2)
              tt(j,l)=tt(j,l)+ws*(1.+w(l)*x2)/(1.+exp((x-r(l))/a(l)))
              ws=ws+dws
              dws=-dws
 30         continue
            tt(j,l)=2.*tt(j,l)
 40       continue
         endif
        tt(jtmax+1,l)=0.
        if(iwrt.ne.0) then
          write(8,800) atip(l),iwrt*dr
          write(8,810) (tt(j,l),j=1,jtmax,iwrt)
         endif
 50   continue
      return
 800  format(/,'   Target   ',a7,' thickness (1/fm**2)  db=',f4.2,' fm')
 810  format((10f8.4))
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine proth(rm)
c
      include 'fragyld.par'
      character*7 atip(2)
      dimension wf(ntt),rm(4)
      common/dense/dc(4),w(4),r(4),a(4),itp(4),ird,iwrt
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/tind/nn(ns,2),ll(ns,2),jj(ns,2),b0,iwt
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigpp,sigpn,tt(ntt,2)
     1                                               ,tp(ntt,ns,2)
      data pi4/12.56637/,sqpi/1.772454/
      data atip/' proton','neutron'/
      if(iwt.lt.0) then
        do 80 l=3,4
          lp=l-2
          if(itp(l).gt.1) then
            dc(l)=0.25*pi4*(1.+1.5*a(l))*r(l)**3
            dc(l)=1./dc(l)
            e=1./(r(l)*r(l))
            s=-dr
            do 20 j=1,jpmax
              s=s+dr
              s2=e*s*s
              tpp=dc(l)*r(l)*exp(-s2)*(1.+a(l)*(0.5+s2))
              do 10 k=1,nx(lp)
                tp(j,k,lp)=tpp
 10           continue
 20         continue
           else
            s=0.
            dc(l)=0.
            e=exp(-r(l)/a(l))
            de=exp(dr/a(l))
            dws=-2.*pi4*dr/3.
            ws=-2.*dws
            kr=rm(l)/dr+2.
            kr=2*(kr/2)
            rm(l)=rm(l)**2
            do 30 k=1,kr
              s=s+dr
              s2=s*s
              e=e*de
              dc(l)=dc(l)+ws*s2*(1.+w(l)*s2)/(1.+e)
              ws=ws+dws
              dws=-dws
 30         continue
            dc(l)=1./dc(l)
            s=-dr
            do 60 j=1,jpmax
              s=s+dr
              s2=s*s
              z=0.
              ws=dr*dc(l)/3.
              tpp=ws*(1.+w(l)*s2)/(1.+exp((s-r(l))/a(l)))
              dws=-2.*ws
              ws=-2.*dws
              mr=sqrt(amax1(rm(l)-s2,0.))/dr+2.
              mr=2*(mr/2)
              do 40 m=1,mr
                z=z+dr
                x2=s2+z*z
                x=sqrt(x2)
                tpp=tpp+ws*(1.+w(l)*x2)/(1.+exp((x-r(l))/a(l)))
                ws=ws+dws
                dws=-dws
 40           continue
              tpp=2.*tpp
              do 50 k=1,nx(lp)
                tp(j,k,lp)=tpp
 50           continue
 60         continue
           endif
          do 70 k=1,nx(lp)
            tp(jpmax+1,k,lp)=0.
 70       continue
          if(iwrt.ne.0) then
            write(8,810) atip(lp),iwrt*dr
            write(8,820) (tp(j,1,lp),j=1,jpmax,iwrt)
           endif
 80     continue
       else
        do 120 l=1,2
          rm(l+2)=rm(l+2)**2
          if(iwrt.ne.0) write(8,810) atip(l),iwrt*dr
          jold=-2
          do 110 k=1,nx(l)
            if(jj(k,l).ne.jold) then
              jold=jj(k,l)
              mm=0
             else
              mm=mm+1
             endif
            if(ird.gt.0) then
              read(5,*) nwf,dx
              if(nwf.gt.ntt-2) then
                write(8,800) nwf,ntt-2
                stop
               endif
              read(5,*) (wf(n),n=1,nwf)
              wf(nwf+1)=0.
              wf(nwf+2)=0.
              wnorm=1./pi4
             else
              wnorm=(hon(nn(k,l),ll(k,l)))**2/(sqpi*pi4*b0**3)
             endif
            s=-dr
            do 100 j=1,jpmax
              s=s+dr
              s2=s*s
              ws=wnorm*dr/3.
              if(ird.gt.0) then
                rn=s/dx
                n=rn
                rn=rn-n
                if(n.gt.nwf) n=nwf
                wfr=(1.-rn)*wf(n+1)+rn*wf(n+2)
               else
                wfr=howf(nn(k,l),ll(k,l),s/b0)
               endif
              if(iwt.gt.0) then
                wfr=wfr**2*wlm(0.,mm,ll(k,l),jj(k,l))
               else
                wfr=wfr**2
               endif
              tpp=ws*wfr
              z=0.
              dws=-2.*ws
              ws=-2.*dws
              mr=sqrt(amax1(rm(l+2)-s2,0.))/dr+2.
              mr=2*(mr/2)
              do 90 m=1,mr
                z=z+dr
                rr=sqrt(s2+z*z)
                if(ird.gt.0) then
                  rn=rr/dx
                  n=rn
                  rn=rn-n
                  if(n.gt.nwf) n=nwf
                  wfr=(1.-rn)*wf(n+1)+rn*wf(n+2)
                 else
                  wfr=howf(nn(k,l),ll(k,l),rr/b0)
                 endif
                if(iwt.gt.0) then
                  wfr=wfr**2*wlm(z/rr,mm,ll(k,l),jj(k,l))
                 else
                  wfr=wfr**2
                 endif
                tpp=tpp+ws*wfr
                ws=ws+dws
                dws=-dws
 90           continue
              tp(j,k,l)=2.*tpp
 100        continue
            tp(jpmax+1,k,l)=0.
            if(iwrt.ne.0) then
              write(8,830) k
              write(8,820) (tp(j,k,l),j=1,jpmax,iwrt)
             endif
 110      continue
 120    continue
       endif
      return
 800  format(' In PROTH, the variable NWF=',i3,' exceeded NTT-2=',i3)
 810  format(/,' Projectile ',a7,' thickness (1/fm**2)  db=',f4.2,' fm')
 820  format((10f8.4))
 830  format('  Level ',i2)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function howf(n,l,x)
c
      howf=0.
      if(x.le.0.) return
      howf=1.
      xx=-x*x
      nn=n-1
      if(nn.gt.0) then
        nx=nn
        al=(l+3.)/2.
        dh=1.
        do 10 k=1,nn
          dh=dh*nx*xx/(k*al)
          howf=howf+dh
          nx=nx-1
          al=al+1.
 10     continue
       endif
      howf=howf*x**(l/2)*exp(0.5*xx)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function hon(n,l)
c
      dimension fac(4),facac(10)
      data fac/0.00,0.00,6.9314718055995e-01,1.7917594692281e+00/
      data facac/0.00
     1    ,1.0986122886681e+00,2.7080502011022e+00,4.6539603501574e+00
     2    ,6.8511849274933e+00,9.2490802002923e+00,1.1814029557753e+01
     3    ,1.4522079758856e+01,1.7355293102912e+01,2.0299732082078e+01/
      ll=l/2
      hon=(ll-n+3.)*fac(3)+facac(ll+n)-fac(n)
      hon=exp(0.5*hon-facac(ll+1))
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function wlm(cost,mm,ll,jj)
c
      dimension wlnrm(11)
      data wlnrm/1.00000000,0.70710678,0.61237244,0.55901699,0.52291252,
     1           0.49607837,0.47495888,0.45768183,0.44314852,0.43066296,
     2           0.41975833/
      l=ll/2
      mp=mm+1
      sint=amax1(sqrt(1.-cost*cost),1.0e-20)
      sn=wlnrm(mm+1)*sint**mm
      spn=0.
      if(l.gt.mm) then
        so=sn
        an=sqrt(2.*mm+1.)
        sn=an*cost*so
        spn=wlnrm(mp+1)*sint**mp
        if(l.gt.mp) then
          spo=0.
          apn=0.
          xl=2.*mp-1.
          do 10 lx=mp+1,l
            xl=xl+2.
            ao=an
            an=sqrt(float(lx*lx-mm*mm))
            t=(xl*cost*sn-ao*so)/an
            so=sn
            sn=t
            apo=apn
            apn=sqrt(float(lx*lx-mp*mp))
            t=(xl*cost*spn-apo*spo)/apn
            spo=spn
            spn=t
 10       continue
         endif
       endif
      if(jj.gt.ll) then
        wlm=(l+mp)*sn*sn+(l-mm)*spn*spn
       else
        wlm=(l-mm)*sn*sn+(l+mp)*spn*spn
       endif
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine emdiss(zp,ap,zt,at,ep)
c
      data am/939.0/,hc/197.3/,pi/3.14159/
      cap=ap**(1./3.)
      cat=at**(1./3.)
c   Guesstimate
c      b0=1.25*(cap+cat)
c   Benesh-Cook-Vary
      b0=1.34*(cap+cat-0.75*(1./cap+1./cat))
c   Kox et al.
c      b0=1.1*(cap+cat+1.85*cap*cat/(cap+cat)-1.9)
c
      egr=80./cap
      x0=egr/(hc*sqrt((1.+ep/am)**2-1.))
      bmax=amax1(1./x0,b0)
      deg=2.*zp*(ap-zp)*(1.44*zt)**2/(ap*am*(1.-(am/(am+ep))**2))
      sig=20.*pi*deg*alog(bmax/b0)/egr
      eav=deg/b0**2
      avn=eav/egr
      write(8,800) egr,sig,b0,eav,avn
      return
 800  format(//,29x,'Coulomb Dissociation',/,4x,'E1 Res.E =',f6.2,
     1 ' MeV',28x,'Diss.Yld = ',f8.2,' mb',/,8x,'At b = ',f5.2,
     2 ' Fm',6x,'Ave.Ex.E =',f6.2,' MeV',6x,'Ave.N = ',
     3 f10.4)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine abrade
c
      include 'fragyld.par'
      dimension ave(5,40),pav(4)
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigxx(2),stuff(nst)
      data pi2/6.283186/
      jav=(jbmax-1)/40+1
      nav=0
      b=0.
      dwb=-20.*pi2*dr/3.
      wb=-2.*dwb
      do 10 jb=1,jbmax
      b=b+dr
      call pzn(jb,pav)
c      write(8,'(5f10.5)') b,pav
      if(jb.eq.jav*(jb/jav)) then
            nav=nav+1
            ave(1,nav)=b
            ave(2,nav)=pav(1)
            ave(3,nav)=pav(2)
            ave(4,nav)=pav(1)+pav(2)
            ave(5,nav)=sqrt(pav(3)+pav(4))
         endif
      call combos(b,wb*b,pav)
      wb=wb+dwb
      dwb=-dwb
 10   continue
      nav=(nav-1)/2+1
      write(8,800)
      write(8,810) ((ave(j,i),j=1,5),(ave(j,i+nav),j=1,5),i=1,nav)
      return
 800  format(///,22x,'Average Number of Transmitted Nucleons',/,
     1  2(2x,'b (Fm)',3x,'Prot   Neut',3x,'Total',2x,'Width',2x))
 810  format(2(1x,f6.2,1x,2f7.2,1x,2f7.2,2x))
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine pzn(jb,pav)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension dp(ns,2),pav(4),tzn(2)
      common/pees/psp(ns,2),plsp(ns,2),pmom(7,kst,2)
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/thick/ipzn,jtmax,jpmax,jbmax,dr,sigpp,sigpn,tt(ntt,2)
     1                                               ,tp(ntt,ns,2)
      data pi/3.141593/
      do 30 l=1,2
        pav(l)=0.
        pav(l+2)=0.
        do 10 i=1,7
          pmom(i,1,l)=0.
          pmom(i,2,l)=0.
 10     continue
        do 20 k=1,nx(l)
          plsp(k,l)=0.
 20     continue
 30   continue
      b=dr*jb
      b2=b*b
      dws=-2.*dr/3.
      ws=-2.*dws
      jsmin=max0(jb-jpmax,0)+1
      jsmax=min0(jtmax,jb+jpmax-1)
      jsmax=2*((jsmax-jsmin+1)/2)+jsmin-1
      s=dr*(jsmin-1)
      do 140 js=jsmin,jsmax
        s=s+dr
        bs0=b2+s*s
        bs1=2.*b*s
        th=0.
        dth=dr/amin1(b,s)
        nth=2*(int(pi/dth+2.)/2)
        dth=pi/nth
        wt=dth/3.
        dwt=-2.*wt
        jbs=iabs(jb-js)+1
        do 50 l=1,2
          do 40 k=1,nx(l)
            dp(k,l)=wt*tp(jbs,k,l)
 40       continue
 50     continue
        wt=4.*wt
        do 80 nt=1,nth
          th=th+dth
          bs=sqrt(bs0-bs1*cos(th))
          dbs=bs/dr
          jbs=dbs
          dbs=dbs-jbs
          jbs=jbs+1
          if(jbs.gt.jpmax) go to 110
          do 70 l=1,2
            do 60 k=1,nx(l)
              ddp=(1.-dbs)*tp(jbs,k,l)+dbs*tp(jbs+1,k,l)
              dp(k,l)=dp(k,l)+wt*ddp
 60         continue
 70       continue
          wt=wt+dwt
          dwt=-dwt
 80     continue
        wt=0.25*wt
        do 100 l=1,2
          do 90 k=1,nx(l)
            ddp=(1.-dbs)*tp(jbs,k,l)+dbs*tp(jbs+1,k,l)
            dp(k,l)=dp(k,l)-wt*ddp
 90       continue
 100    continue
 110    jt=js+1
        tzn(1)=sigpp*tt(jt,1)+sigpn*tt(jt,2)
        tzn(2)=sigpn*tt(jt,1)+sigpp*tt(jt,2)
        do 130 l=1,2
          if(ipzn.gt.0) then
            tzn(l)=ws*s*(1.-exp(-amin1(tzn(l),65.)))
           else
            tzn(l)=ws*s*tzn(l)
          endif
          do 120 k=1,nx(l)
            plsp(k,l)=plsp(k,l)+dp(k,l)*tzn(l)
 120      continue
 130    continue
        ws=ws+dws
        dws=-dws
 140  continue
c      xint=0.
      do 200 l=1,2
        do 160 k=1,nx(l)
          if(ipzn.gt.0) then
            dp(k,l)=amax1(amin1(1.-2.*plsp(k,l),1.),0.)**ipzn
           else
c            xint=xint+2.*jg(k,l)*plsp(k,l)
            dp(k,l)=exp(-amin1(2.*plsp(k,l),20.))
           endif
          pav(l)=pav(l)+jg(k,l)*dp(k,l)
          pav(l+2)=pav(l+2)+jg(k,l)*dp(k,l)*(1.-dp(k,l))
          ddp=amax1(dp(k,l),1.0e-7)
          pmom(1,1,l)=pmom(1,1,l)+jg(k,l)*alog(ddp)
          ddp=amax1(1.-dp(k,l),1.0e-7)/ddp
          psp(k,l)=ddp
          plsp(k,l)=alog(ddp)
          ex=jg(k,l)
          do 150 i=1,7
            pmom(i,2,l)=pmom(i,2,l)+ex*ddp
            ex=ex*eps(k,l)
 150      continue
 160    continue
        do 170 i=2,7
          pmom(i,2,l)=pmom(i,2,l)/pmom(1,2,l)
 170    continue
        ddp=pmom(1,2,l)*exp(pmom(1,1,l))
        pmom(1,2,l)=1.
        ex=pmom(2,2,l)
        do 190 i=2,7
          c=1.
          do 180 k=2,i
            c=c*ex*(i-k+1.)/(k-1.)
            pmom(i,2,l)=pmom(i,2,l)-c*pmom(i-k+1,2,l)
 180      continue
 190    continue
        pmom(1,2,l)=ddp
        pmom(2,2,l)=ex
        pmom(5,2,l)=pmom(5,2,l)-3.*pmom(3,2,l)**2
        pmom(6,2,l)=pmom(6,2,l)-10.*pmom(4,2,l)*pmom(3,2,l)
        pmom(7,2,l)=pmom(7,2,l)-10.*pmom(4,l,2)**2
     1             -15.*pmom(3,2,l)*(pmom(5,2,l)+pmom(3,2,l)**2)
 200  continue
c      write(8,'(2f10.4)') b,xint
c      write(9,'(f7.3)') b
c      write(9,'(10f7.4)') ((dp(k,l),k=1,nx(l)),l=1,2)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine combos(b,dsig,pav)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension e(kst),rr(kst),pl(kst),gs(kst),js(kst),pav(4)
      dimension yldx(kst,2),cnx(nex,kst,2),nzz(2),nzm(2)
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/hilo/yldp(5,kdn,kdz),hyld(kdn,kdz),nzn(2),fcor,ncor
      common/pees/psp(ns,2),plsp(ns,2),pmom(7,kst,2)
      common/ees/el(kst,2),ne(kst,2),nxf
      yldp(1,1,1)=yldp(1,1,1)-dsig
      do 100 l=1,2
        pav(l)=izn(l)-pav(l)
        p=8.*sqrt(pav(l+2))+0.6
        nzz(l)=min0(max0(int(pav(l)+p+1.),2),nzn(l))
        nzm(l)=max0(int(pav(l)-p+1.),1)
        if(nzm(l).gt.nzz(l)) return
        do 20 j=1,nzz(l)
          yldx(j,l)=0.
          nhi=min0(nex,ne(j,l))
          if(j.gt.nzf(l)) nhi=min0(nhi,nxf)
          do 10 i=1,nhi
            cnx(i,j,l)=0.
 10       continue
 20     continue
        j=1
        js(j)=1
        e(j)=0.
        gs(j)=0.
        rr(j)=1.
        pl(j)=pmom(1,1,l)
        jj=j
 30     j=j+1
        js(j)=js(j-1)
 40     er=e(jj)+el(jj,l)
        ie=er
        if(jj.le.nzf(l).or.ie.le.nxf) then
          er=er-ie
          rx=rr(jj)*exp(amax1(pl(jj),-80.))
          if(ie.le.nex) then
            cnx(ie,jj,l)=cnx(ie,jj,l)+rx*(1.-er)
           endif
          if(ie.lt.nex) cnx(ie+1,jj,l)=cnx(ie+1,jj,l)+rx*er
          yldx(jj,l)=yldx(jj,l)+rx
         else
          js(j)=nx(l)+1
         endif
 50     if(js(j).le.nx(l)) go to 70
        j=j-1
        if(j.le.1) go to 80
 60     js(j)=js(j)+1
        go to 50
 70     jj=j
        oc=0.
        if(js(j).eq.js(j-1)) oc=gs(j-1)
        gs(j)=oc+1.
        rr(j)=rr(j-1)*(jg(js(j),l)-oc)/gs(j)
        if(rr(j).lt.0.5) go to 60
        e(j)=e(j-1)+eps(js(j),l)
        pl(j)=pl(j-1)+plsp(js(j),l)
        if(j.lt.nzz(l)) go to 30
        js(j)=js(j)+1
        go to 40
 80     if(nzm(l).le.nzz(l)) then
          do 90 j=nzm(l),nzz(l)
            if(j.gt.2) call moms(j,l,pav(l))
            pmom(2,j,l)=pmom(2,j,l)+el(j,l)-1.001
            if(j.gt.nzf(l).and.ne(j,l).gt.nxf) yldx(j,l)=pmom(1,j,l)
 90       continue
         endif
 100  continue
      do 140 jz=nzm(1),nzz(1)
        do 130 jn=nzm(2),nzz(2)
          nhi=min0(ne(jz,1)+ne(jn,2)-1,nex)
          if(jz.gt.nzf(1).or.jn.gt.nzf(2)) nhi=min0(nhi,nxf)
          yld=0.
          do 120 i=1,nhi
            p=0.
            do 110 k=max0(i-ne(jz,1),0)+1,min0(ne(jn,2),i)
              p=p+cnx(k,jn,2)*cnx(i-k+1,jz,1)
 110        continue
            yld=yld+p
            cn(1,i,jn,jz)=cn(1,i,jn,jz)+p*dsig
 120      continue
          p=yldx(jn,2)*yldx(jz,1)*dsig
          yldp(1,jn,jz)=yldp(1,jn,jz)+p
          yldp(2,jn,jz)=yldp(2,jn,jz)+p*b
          yldp(3,jn,jz)=yldp(3,jn,jz)+p*b*b
          yldp(4,jn,jz)=yldp(4,jn,jz)+p*(pmom(2,jz,1)+pmom(2,jn,2))
          yldp(5,jn,jz)=yldp(5,jn,jz)
     1    +p*(pmom(3,jz,1)+pmom(3,jn,2)+(pmom(2,jz,1)+pmom(2,jn,2))**2)
          yld=yld*dsig
          if(jz.gt.nzf(1).or.jn.gt.nzf(2)) call cndis(jn,jz,p,yld)
          hyld(jn,jz)=hyld(jn,jz)+p-yld
 130    continue
 140  continue
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine moms(j,l,df0)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension dm(7)
      common/ind/eps(ns,2),jg(ns,2),nx(2),izn(2),nzf(2)
      common/pees/psp(ns,2),plsp(ns,2),pmom(7,kst,2)
      data rtpi/-0.5723649/
      x=(j-1.)/df0
      do 20 it=1,10
        df=j-1.
        ddf=0.
        dm(1)=0.
        do 10 n=1,nx(l)
          p=psp(n,l)*x
          p=p/(1.+p)
          df=df-jg(n,l)*p
          ddf=ddf+jg(n,l)*p*(1.-p)
          dm(1)=dm(1)+jg(n,l)*eps(n,l)*p*(1.-p)
 10     continue
        dx=-df/ddf
        if(abs(df).lt.1.0e-5.and.abs(dx).lt.1.0e-4) go to 30
        x=x*exp(amin1(-amin1(dx,3.),3.))
 20   continue
      write(8,'('' No convergence in MOMS'',2i5,3f15.5)') l,j-1,df0,x,df
 30   pmom(1,j,l)=rtpi+(1.-j)*alog(x)-0.5*alog(2.*ddf)
      dm(1)=dm(1)/ddf
      do 40 i=2,7
        pmom(i,j,l)=0.
        dm(i)=0.
 40   continue
      do 50 n=1,nx(l)
        p=psp(n,l)*x
        pmom(1,j,l)=pmom(1,j,l)+jg(n,l)*alog((1.+p)/(1.+psp(n,l)))
        p=p/(1.+p)
        pmom(2,j,l)=pmom(2,j,l)+jg(n,l)*eps(n,l)*p
        ex=eps(n,l)-dm(1)
        pmom(3,j,l)=pmom(3,j,l)+jg(n,l)*ex*ex*p*(1.-p)
        df=jg(n,l)*p*(1.-p*(3.-p*2.))
        dm(5)=dm(5)+df
        df=ex*df
        dm(6)=dm(6)+df
        df=ex*df
        dm(2)=dm(2)+df
        df=ex*df
        pmom(4,j,l)=pmom(4,j,l)+df
        ee=jg(n,l)*ex*ex
        df=ee*p*(1.-p*(7.-p*(12.-p*6.)))
        dm(7)=dm(7)+df
        df=ex*df
        dm(3)=dm(3)+df
        df=ex*df
        pmom(5,j,l)=pmom(5,j,l)+df
        ee=ex*ex*ee
        df=p*(1.-p*(15.-p*(50.-p*(60.-p*24.))))
        dm(4)=dm(4)+ee*df
        ee=ex*ee
        pmom(6,j,l)=pmom(6,j,l)+ee*df
        ee=ex*ee
        pmom(7,j,l)=pmom(7,j,l)
     1             +ee*p*(1.-p*(31.-p*(180.-p*(390.-p*(360.-p*120.)))))
 50   continue
      dm(2)=-dm(2)/ddf
      dm(3)=-(dm(3)+3.*dm(2)*dm(6))/ddf
      dm(4)=-(dm(4)+3.*dm(2)*(2.*dm(7)+dm(2)*dm(5))+4.*dm(3)*dm(6))/ddf
      pmom(1,j,l)=exp(pmom(1,j,l))
      pmom(5,j,l)=pmom(5,j,l)-3.*ddf*dm(2)**2
      pmom(6,j,l)=pmom(6,j,l)-5.*dm(2)*(2.*ddf*dm(3)+3.*dm(6)*dm(2))
      pmom(7,j,l)=pmom(7,j,l)-10.*dm(3)*(ddf*dm(3)+6.*dm(2)*dm(6))
      pmom(7,j,l)=pmom(7,j,l)
     1           -15.*dm(2)*(ddf*dm(4)+dm(2)*(3.*dm(7)+2.*dm(2)*dm(5)))
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine cndis(jn,jz,p,yld)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension cc(7)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/pees/psp(ns,2),plsp(ns,2),pmom(7,kst,2)
      common/ees/el(kst,2),ne(kst,2),nxf
      nhi=min0(ne(jz,1)+ne(jn,2),nex)
      if(nxf.ge.nhi) return
      cyld=p-yld
      if(cyld.lt.1.0e-6) return
      cc(1)=1.
      cc(2)=pmom(2,jz,1)+pmom(2,jn,2)
      ee=pmom(3,jz,1)+pmom(3,jn,2)
      cc(3)=sqrt(ee)
      do 10 i=4,7
        ee=ee*cc(3)
        cc(i)=(pmom(i,jz,1)+pmom(i,jn,2))/ee
 10   continue
      cc(7)=cc(7)+10.*cc(4)**2
      ee=nxf
      roo=rowi(ee,cc)
      anorm=rowi(real(ne(jz,1)+ne(jn,2)),cc)-roo
      cc(1)=cyld/anorm
      roo=cc(1)*roo
      yld=yld-roo
      do 20 i=nxf+1,nhi
        ee=ee+1.
        ron=rowi(ee,cc)
        cn(1,i,jn,jz)=cn(1,i,jn,jz)+ron-roo
        roo=ron
 20   continue
      yld=yld+roo
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function rowi(ee,cc)
c
      dimension cc(7),he(7)
      data rtpi/-0.5723649/,rt2/0.7071067/
      rowi=0.
      ye=(ee-cc(2))/cc(3)
      he(2)=1.
      he(3)=ye
      do 10 i=4,7
        he(i)=(ye*he(i-1)-he(i-2))/(i-2)
        rowi=rowi+cc(i)*he(i)/(i-1)
 10   continue
      arg=rtpi-0.5*ye*ye
      rowi=cc(1)*(0.5*erf(rt2*ye)-rowi*exp(arg))
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine ablate(inc)
c
      include 'fragyld.par'
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      common/hilo/yldp(5,kdn,kdz),hyld(kdn,kdz),nzn(2),fcor,ncor
      data hc/197.3/
c      data be/8.0/
      yldp(1,1,1)=-yldp(1,1,1)
      do 30 jz=1,nzn(1)
        jzn=1
        if(jz.eq.1) jzn=2
        do 20 jn=jzn,nzn(2)
          if(yldp(1,jn,jz).gt.prec) then
            sigp=yldp(2,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)
            sigp=yldp(3,jn,jz)/yldp(1,jn,jz)-sigp**2
            sigp=0.25*hc*hc/sigp
c            nxx=min0(int(be*(za(2)-jn-jz+2.)/de+2.),nex)
            nxx=nex
            vf=cn(2,1,jn,jz)
            sigh=cn(3,1,jn,jz)
            maxn=0
            gcor=1.-fcor
            do 10 n=nxx,1,-1
              nnc=n+ncor
              if(cn(1,n,jn,jz).gt.prec.and.maxn.eq.0) maxn=nnc
              if(nnc.le.nex) then
                if(nnc.le.nxx) then
                  cn(1,nnc,jn,jz)=cn(1,nnc,jn,jz)+gcor*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(2,nnc,jn,jz)=cn(2,nnc,jn,jz)+vf*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(3,nnc,jn,jz)=cn(3,nnc,jn,jz)+sigh*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(4,nnc,jn,jz)=cn(4,nnc,jn,jz)+sigp*cn(1,n,jn,jz)
                 else
                  cn(1,nnc,jn,jz)=gcor*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(2,nnc,jn,jz)=vf*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(3,nnc,jn,jz)=sigh*cn(1,n,jn,jz)
                  cn(4,nnc,jn,jz)=sigp*cn(1,n,jn,jz)
                 endif
               else
                hyld(jn,jz)=hyld(jn,jz)+gcor*cn(1,n,jn,jz)
               endif
              cn(1,n,jn,jz)=fcor*cn(1,n,jn,jz)
              cn(2,n,jn,jz)=vf*cn(1,n,jn,jz)
              cn(3,n,jn,jz)=sigh*cn(1,n,jn,jz)
              cn(4,n,jn,jz)=sigp*cn(1,n,jn,jz)
 10         continue
            nmax(jn,jz)=min0(maxn,nex)
            hyld(jn,jz)=100.*hyld(jn,jz)/yldp(1,jn,jz)
            if(maxn.gt.nex.and.hyld(jn,jz).gt.1.) write(8,800)
     1                        hyld(jn,jz),za(1)-jz+1.,za(2)-jn-jz+2.
           else
            cn(2,1,jn,jz)=0.
            cn(3,1,jn,jz)=0.
            cn(4,1,jn,jz)=0.
           endif

          if(jn.le.0.and.jz.le.0) then
            write(8,820) za(1)-jz+1.,za(2)-jn-jz+2.,nmax(jn,jz)
            write(8,850) (cn(1,n,jn,jz),n=1,nmax(jn,jz))
          endif
 820  format(/,' p0(n)      z=',f4.0,3x,'a=',f4.0,3x,'nmax= ',i3)
 850  format(10f9.4)

 20     continue
 30   continue
      do 50 jz=1,nzn(1)
        jzn=1
        if(jz.eq.1) jzn=2
        do 40 jn=jzn,nzn(2)
          if(nmax(jn,jz).gt.0) call decay(jn,jz,inc)
 40     continue
 50   continue
      return
 800  format(f6.1,' % of the population of the nucleus Z=',f3.0,'  A=',
     1 f4.0,  ' lies above emax.')
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine decay(jn,jz,inc)
c
      include 'fragyld.par'
      double precision ro(nex,kem),gam(nex),dpav
      dimension tau(2,nex,kem),nb(kem),emc(kem)
      dimension iz(19),in(19),pav(4)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
c      common/pemtab/emt(kem),emd(kem,kdn,kdz)
      common/pemtab/emt(kem)
      data iz/0,0,1,2,1,1,2,2,3,3,4,2,3,4,5,3,4,5,6/
      data in/0,1,0,2,1,2,1,4,3,4,3,6,5,4,3,6,5,4,3/
      data gamin/1.0e-6/
c decay uses the e distribution and moments accumulated for each residue
c and the partial decay widths calculated in gamem and partem to update the
c e distribution of the appropriate residual nuclei.
      call gamem(jn,jz,gam,ro,tau)
      if(nmax(jn,jz).lt.1) return
      nb(1)=0
      call partem(jn,jz,inc,nb,gam,ro,tau)
      nmin0=2
      if(sngl(gam(1)/ro(1,1)).gt.gamin) nmin0=1
      do 70 i=1,inc
        jbn=jn+in(i)
        jbz=jz+iz(i)
        emc(i)=0.
        nmin=max0(nb(i)+1,nmin0)
        nrmax=nmax(jn,jz)-nb(i)+1
        do 50 n=nmax(jn,jz),nmin,-1
          nrmax=nrmax-1
          if(cn(1,n,jn,jz).lt.prec) go to 40
          do 20 l=2,4
            pav(l)=cn(l,n,jn,jz)/cn(1,n,jn,jz)
 20       continue
          dpav=cn(1,n,jn,jz)/gam(n)
          nrmr=nrmax+1
          do 30 nr=1,nrmax
            nrmr=nrmr-1
            dpb=tau(1,nrmr,i)*sngl(ro(nr,i)*dpav)
            cn(1,nr,jbn,jbz)=cn(1,nr,jbn,jbz)+dpb
            cn(2,nr,jbn,jbz)=cn(2,nr,jbn,jbz)+dpb*pav(2)
            cn(3,nr,jbn,jbz)=cn(3,nr,jbn,jbz)+dpb*(tau(2,nrmr,i)+pav(3))
            cn(4,nr,jbn,jbz)=cn(4,nr,jbn,jbz)+dpb*pav(4)
            emc(i)=emc(i)+dpb
 30       continue
 40       continue
 50     continue
        emt(i)=emt(i)+emc(i)
c       emd(i,jn,jz)=emd(i,jn,jz)+emc(i)
 70   continue
      if(sngl(gam(1)/ro(1,1)).gt.gamin) then
        do 80 l=1,4
          cn(l,1,jn,jz)=0.
 80       continue
       endif
      if(ip.gt.1) write(8,800) (i,emc(i)/p0,i=1,inc)
      return
 800  format(16x,4(2x,'br',i1,'=',f7.3))
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine gamem(jn,jz,gam,ro,tau)
c
      include 'fragyld.par'
      double precision ro(nex,kem),gam(nex)
      dimension tau(2,nex,kem),pav(6)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      data pi12/37.69911/,pi2i/0.159155/,hi/33.00/,amu/939.0/
      data er0/43.4/,erx0/-0.215/,gr0/0.3/,sigr0/4.0e-6/
c gamem calculates gamma emission level densities, emission factors and partial
c widths, assuming dominance of the Brink-Axel E1 mode. It also calculates
c average properties of the CN distribution (and prints them on request).
      znc=za(1)-jz+1.
      anc=za(2)-jz-jn+2.
      hnc=hi/anc**(5./3.)
      if(acx(1).le.0.) then
        aa=acn(znc,anc,pair)
       else
        aa=anc/acx(1)
        pair=2.*(1+int(znc+0.5)/2+int(anc-znc+0.5)/2)-anc
        pair=pair*acx(2)/sqrt(anc)
       endif
      ro0=aa*(hnc*aa)**1.5/pi12
      t0=100./(20.+anc)
      if(acx(3).gt.0.5) then
        egc=aa*t0
        ep=0.25*egc*egc
        egc=1./egc
        do 10 it=1,10
          sqp=sqrt(ep)
          f=1./sqp+0.5/ep-2.5/(ep+2)-egc
          df=0.5*(1./sqp+1./ep)/ep-2.5/(ep+2)**2
          dep=f/df
          if(abs(f).le.1.0e-4.and.abs(dep).lt.1.0e-4) go to 20
          ep=amax1(ep+dep,0.5*ep)
 10     continue
 20     egc=ep/aa+pair
        rogc=ro0*sqp*exp(2.*sqp-egc/t0)/(ep+2.)**2.5
       endif
      er=er0*exp(erx0*alog(anc))
      gr=gr0*er
      er=er*er
      gr=gr*gr
      sigr=sigr0*gr*anc
      do 30 l=1,6
        pav(l)=0.
 30   continue
      maxn=0
      ex=-de
      do 70 n=1,nmax(jn,jz)
        ex=ex+de
        if(acx(3).gt.0.5) then
          if(ex.gt.egc) then
            ep=aa*(ex-pair)
            sqp=sqrt(ep)
            ro(n,1)=ro0*sqp*dexp(dble(2.*sqp))/(ep+2.)**2.5
           else
            ro(n,1)=rogc*exp(ex/t0)
           endif
         else
          ep=aa*amax1(ex,1.0e-8)
          sqp=sqrt(ep)
          t=aa*(1./sqp+0.5/ep-2.5/(ep+2.))
          t=amax1(t0,1./t)
          ro(n,1)=ro0*sqp*dexp(dble(2.*sqp-pair/t))/(ep+2.)**2.5
         endif
        ex2=ex*ex
        xtau=sigr*ex2*ex2/((ex2-er)**2+gr*ex2)
        tau(1,n,1)=xtau
        tau(2,n,1)=0.
        gam(n)=0.0d0
        do 50 j=1,n
          gam(n)=gam(n)+ro(j,1)*tau(1,n+1-j,1)
 50     continue
        do 60 l=1,4
          pav(l)=pav(l)+cn(l,n,jn,jz)
 60     continue
        pav(5)=pav(5)+ex*cn(1,n,jn,jz)
        pav(6)=pav(6)+ex2*cn(1,n,jn,jz)
        if(cn(1,n,jn,jz).ge.prec) maxn=n
 70   continue
      nmax(jn,jz)=maxn
      if(maxn.lt.1) return
      if(ip.lt.2) return
      p0=pav(1)
      do 80 l=2,6
        pav(l)=pav(l)/pav(1)
 80   continue
      pav(3)=2.*amu*amax1(0.,pav(3))
      pav(4)=sqrt(amax1(0.,pav(4))+pav(3))
      pav(3)=sqrt(pav(3))
      pav(6)=sqrt(amax1(0.,pav(6)-pav(5)**2))
      write(8,800) znc,anc,pav(1),pav(5),pav(2),pav(6),pav(3),pav(4)
      if(ip.lt.3) return
      write(8,820) nmax(jn,jz)
      write(8,850) (cn(1,n,jn,jz),n=1,nmax(jn,jz))
      write(8,830) nmax(jn,jz)
      write(8,860) (ro(n,1),n=1,nmax(jn,jz))
      n=1
      write(8,840) n,n,nmax(jn,jz)
      write(8,860) (pi2i*gam(n)/ro(n,1),n=1,nmax(jn,jz))
      return
 800  format(/,2x,'z=',f4.0,3x,'a=',f4.0,3x,'p=',f8.3,3x,'e=',f7.2,
     1 3x,'dv=',f7.4,/,32x,'se=',f7.2,3x,'sp=',f7.2,2x,'spp=',f7.2)
 820  format(/,' p(n)      nmax= ',i3)
 830  format(/,' ro(n)     nmax= ',i3)
 840  format(/,' gam(n,i)',5x,'i= ',i3,'    nmin= ',i3,'    nmax= ',i3)
 850  format(10f9.4)
 860  format(1p10d9.2)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine partem(jn,jz,inc,nb,gam,ro,tau)
c
      include 'fragyld.par'
      double precision ro(nex,kem),gam(nex),gamx(nex)
      dimension tau(2,nex,kem),nb(kem)
      dimension iz(19),in(19),ba(19),bs(19),bex(19)
      common/nucs/cn(4,nex,kdn,kdz),nmax(kdn,kdz),za(2),acx(3),de,ip,p0
      data iz/0,0,1,2,1,1,2,2,3,3,4,2,3,4,5,3,4,5,6/
      data in/0,1,0,2,1,2,1,4,3,4,3,6,5,4,3,6,5,4,3/
      data ba/0.,1.,1.,4.,2.,3.,3.,6.,6.,7.,7.,8.,8.,8.,8.,9.,9.,9.,9./
      data bs/3.,2.,2.,1.,3.,2.,2.,1.,3.,4.,4.,1.,5.,1.,5.,4.,4.,4.,4./
      data bex/ 0.000, 8.071, 7.289, 2.425,13.136,14.950,14.931,17.592,
     1         14.086,14.907,15.769,31.598,20.945, 4.942,22.920,24.954,
     2         11.348,12.416,28.913/
      data pi12/37.69911/,pi2i/0.159155/,hi/33.00/
c partem calculates particle emission level densities, transmission factors,
c partial widths and related quantities.
      znc=za(1)-jz+1.
      anc=za(2)-jz-jn+2.
      bb0=excess(znc,anc,acx(2))
      ecmax=de*nmax(jn,jz)
      strtch=1.5
      do 70 i=2,inc
        znb=znc-iz(i)
        anb=anc-ba(i)
        pmu=ba(i)*anb/anc
        hnb=hi/anb**(5./3.)
        if(acx(1).le.0.) then
          aa=acn(znb,anb,pair)
         else
          aa=anb/acx(1)
          pair=2.*(1+int(znb+0.5)/2+int(anb-znb+0.5)/2)-anb
          pair=pair*acx(2)/sqrt(anb)
         endif
        ro0=aa*(hnb*aa)**1.5/pi12
        t0=100./(20.+anb)
        if(acx(3).gt.0.5) then
          egc=aa*t0
          ep=0.25*egc*egc
          egc=1./egc
          do 10 it=1,10
            sqp=sqrt(ep)
            f=1./sqp+0.5/ep-2.5/(ep+2)-egc
            df=0.5*(1./sqp+1./ep)/ep-2.5/(ep+2)**2
            dep=f/df
            if(abs(f).le.1.0e-4.and.abs(dep).lt.1.0e-4) go to 20
            ep=amax1(ep+dep,0.5*ep)
 10       continue
 20       egc=ep/aa+pair
          rogc=ro0*sqp*exp(2.*sqp-egc/t0)/(ep+2.)**2.5
         endif
        bb=excess(znb,anb,acx(2))+bex(i)-bb0
        vb0=vv(znb,anb,i-1,hl,ci,fco,tau0)
        sig0=ci/(hnb+hl)
        vb=amax1(0.,-vb0)
        vc=strtch*abs(vb0)
        ebmax=ecmax-bb+amin1(0.,vc-vb-vb0)
        nbmax=ebmax/de+1
        if(nbmax.gt.nex) go to 100
        nb(i)=nmax(jn,jz)-nbmax
        jbn=jn+in(i)
        jbz=jz+iz(i)
        jbd=min0(kdn-jbn,kdz-jbz)+1
        if(jbd.gt.0) then
          nbmax0=nmax(jbn,jbz)
          nmax(jbn,jbz)=max0(nbmax,nbmax0)
         else
          nbmax0=nbmax
         endif
        ex=-de
        eb=de*(nb(i)-1)-bb-vb0
        nbn=nb(i)
        do 50 n=1,nbmax
          if(jbd.gt.0.and.n.gt.nbmax0) then
            do 30 l=1,4
            cn(l,n,jbn,jbz)=0.
 30         continue
           endif
          ex=ex+de
          if(acx(3).gt.0.5) then
            if(ex.gt.egc) then
              ep=aa*(ex-pair)
              sqp=sqrt(ep)
              t=1./(aa*(1./sqp+0.5/ep-2.5/(ep+2.)))
              ro(n,i)=ro0*sqp*dexp(dble(2.*sqp))/(ep+2.)**2.5
             else
              ro(n,i)=rogc*exp(ex/t0)
              t=t0
             endif
           else
            ep=aa*amax1(ex,1.0e-8)
            sqp=sqrt(ep)
            t=aa*(1./sqp+0.5/ep-2.5/(ep+2.))
            t=amax1(t0,1./t)
            ro(n,i)=ro0*sqp*dexp(dble(2.*sqp-pair/t))/(ep+2.)**2.5
           endif
        if(i.eq.9) ro(n,i)=ro(n,i)*(1.+exp(-3.56/t)/3.)
        if(i.eq.10) ro(n,i)=ro(n,i)*(1.+0.5*exp(-0.478/t))
        if(i.eq.11) ro(n,i)=ro(n,i)*(1.+0.5*exp(-0.431/t))
        if(i.eq.13) ro(n,i)=ro(n,i)*(1.+1.2*exp(-0.975/t))
        if(i.eq.17) ro(n,i)=ro(n,i)*(1.+1.5*exp(-2.43/t))
        eb=eb+de
        chi=-eb/ci
        if(eb.lt.vb) then
          y=(vb-eb)/vc
          if(y.lt.1.) then
            sy=sqrt(y)
            chi=chi+fco*(asin(sy)/sqrt(1.-y)-sy*(1.+2.*y/3.))
            chi=amin1(chi,80.)
           else
            chi=80.
           endif
         endif
        sig=sig0*(alog(1.+exp(chi+1.0))-chi)
        tau(1,n,i)=bs(i)*tau0*sig/(1.+exp(chi))
        tau(2,n,i)=pmu*(eb+vb0)
        if(tau(2,n,i).lt.0.) tau(1,n,i)=0.
        nbn=nbn+1
        if(nbn.gt.0) then
          gamx(nbn)=0.0d0
          do 40 j=1,n
            gamx(nbn)=gamx(nbn)+ro(j,i)*tau(1,n+1-j,i)
 40       continue
          gam(nbn)=gam(nbn)+gamx(nbn)
         endif
 50     continue
        if(ip.lt.3.or.nb(i).gt.nmax(jn,jz)) go to 60
        write(8,800) i,nb(i)+1,nmax(jn,jz)
        write(8,820)
     1       (pi2i*gamx(n)/ro(n,1),n=max0(nb(i)+1,1),nmax(jn,jz))
 60     strtch=1.0
        if(jbd.lt.1) nb(i)=nmax(jn,jz)
 70   continue
      if(ip.lt.3) return
      write(8,810) nmax(jn,jz)
      write(8,820) (pi2i*gam(n)/ro(n,1),n=1,nmax(jn,jz))
      return
 100  write(8,830) znc,anc,i,nbmax
      stop
 800  format(/,' gam(n,i)',12x,'i= ',i3,'    nmin= ',i3,'    nmax= ',i3)
 810  format(/,' gam(n,*)',9x,'nmax= ',i3)
 820  format(1p10d9.2)
 830  format(/,' Dimension of tau and ro arrays exceeded in PARTEM for'
     1,/,'  Z=',f3.0,'  A=',f4.0,'  Particle type=',i1, '  nbmax=',i3)
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function vv(z1,a1,i,hl,c1,fco,tau)
c
      dimension bz(18),ba(18),rr(8,7)
      data bz/0.,1.,2.,1.,1.,2.,2.,3.,3.,4.,2.,3.,4.,5.,3.,4.,5.,6./
      data ba/1.,1.,4.,2.,3.,3.,6.,6.,7.,7.,8.,8.,8.,8.,9.,9.,9.,9./
      data rr/
     *3.99470,1.28115,1.54345,0.86526,0.84958,-0.07239,1.33996, 0.00918,
     *4.34979,1.26223,3.85508,1.34366,0.46392, 0.10148,1.33686, 0.04788,
     *3.78748,1.25858,3.98672,1.29554,0.25695, 0.10731,1.04415, 0.01944,
     *5.10514,1.23542,4.80914,1.20796, 0.44833,0.07287,1.24211, 0.01813,
     *5.52216,1.14864,6.80373,0.90997, 0.11559,0.11715,1.22437,-0.00776,
     *5.28751,1.31716,5.72916,1.01125,-0.24798,0.29497,1.33270,-0.03607,
     *1.23300,-0.9780,2.72000,1.07000, 1.00000,0.00000,1.00000, 0.00000/
      data hm/20.734/
c vv estimates the barrier height and curvature for particle emission channels
      at=a1**(1./3.)
      fco=hm*(a1+ba(i))/(a1*ba(i))
      zz=z1*bz(i)
      if(zz.lt.1.0e-3) zz=-1.
      if(i.lt.7) then
        r1=rr(1,i)+at*rr(2,i)
        r2=rr(3,i)+at*rr(4,i)
        hl=fco/(r1*r1)
        vv=1.44*zz/r2
        c1=rr(5,i)+at*rr(6,i)
        tau=1./(rr(7,i)+at*rr(8,i))
       else
        r1=rr(1,7)*at+rr(2,7)/at
        ab=ba(i)**(1./3.)
        r2=rr(1,7)*ab+rr(2,7)/ab
        vv=50.*r1*r2/(r1+r2)
        r1=r1+r2
        r2=rr(3,7)+(at+ab)*rr(4,7)
        vv=1.44*zz/r2-vv*exp((r1-r2)/0.63)
        hl=fco/(r2*r2)
        c1=rr(5,7)
        tau=rr(7,7)
       endif
      fco=sqrt(3.*abs(vv)/fco)*r2
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function erf(x)
c
      data sqpi/0.564190/
c error function
      x2=x*x
      if(x2.lt.12.5) go to 10
      erf=sign(1.,x)
      return
 10   ex=exp(-x2)
      x2=2.*x2
      erf=1.
      drf=1.
      xd=1.
      do 20 i=1,30
        xd=xd+2.
        drf=x2*drf/xd
        erf=erf+drf
        if(drf/erf.lt.1.0e-6) go to 30
 20   continue
 30   erf=2.*sqpi*ex*x*erf
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function algam(x)
      data alpi/0.918938533/
c natural log of the gamma function
      z=x
      if(x.gt.10.) go to 10
      nz=10-int(z)
      z=z+nz
 10   zz=z*z
      algam=(1.-(1./6.-(1./3.-0.25/zz)/(7.*zz))/(5.*zz))/(12.*z)
      algam=algam+(z-0.5)*alog(z)-z+alpi
      if(x.gt.10.) return
      do 20 n=1,nz
        z=z-1
      algam=algam-alog(z)
 20   continue
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine chsym(iz,iaa,simaz)
c
      character amt(112)*2,nn(11)*1,simaz*5
      data amt/
     *'H ','He','Li','Be','B ','C ','N ','O ','F ','Ne','Na','Mg','Al',
     *'Si','P ','S ','Cl','Ar','K ','Ca','Sc','Ti','V ','Cr','Mn','Fe',
     *'Co','Ni','Cu','Zn','Ga','Ge','As','Se','Br','Kr','Rb','Sr','Y ',
     *'Zr','Nb','Mo','Tc','Ru','Rh','Pd','Ag','Cd','In','Sn','Sb','Te',
     *'I ','Xe','Cs','Ba','La','Ce','Pr','Nd','Pm','Sm','Eu','Gd','Tb',
     *'Dy','Ho','Er','Tm','Yb','Lu','Hf','Ta','Wr','Re','Os','Ir','Pt',
     *'Au','Hg','Tl','Pb','Bi','Po','At','Rn','Fr','Ra','Ac','Th','Pa',
     *'U ','Np','Pu','Am','Cm','Bk','Cf','Es','Fm','Md','No','Lr','Rf',
     *'Db','Sg','Bh','Hs','Mt','10','11','12'/
      data nn/'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9',' '/
c chsym returns the chemical symbol as a 5 character string in the form nnnaa
      ia=iaa
      do 10 i=1,2
        na=ia
        ia=ia/10
        na=na-ia*10
        if(na.eq.0.and.ia.eq.0) na=10
        simaz(4-i:4-i)=nn(na+1)
 10   continue
      if(ia.eq.0) ia=10
      simaz(1:1)=nn(ia+1)
      simaz(4:5)=amt(iz)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function acn(zc,ac,pair)
c
      dimension defcon(2),sz(100),sn(150),pz(100),pn(150)
      data  pz/11*0.,2.46,0.,2.09,0.,1.62,0.,1.62,0.,1.83,0.,1.73,
     1 0.,1.35,0.,1.54,0.,1.28,0.26,0.88,0.19,1.35,-.05,1.52,-.09,1.17,
     2 .04,1.24,0.29,1.09,.26,1.17,.23,1.15,-.08,1.35,0.34,1.05,.28,1.27
     3 ,0.,1.05,0.,1.,.09,1.2,.2,1.4,.93,1.,-.2,1.19,.09,.97,0.,.92,.11,
     4 .68,.05,.68,-.22,.79,.09,.69,.01,.72,0.,.4,.16,.73,0.,.46,.17,
     5 .89,0.,.79,0.,.89,0.,.81,-.06,.69,-.2,.71,-.12,.72,0.,.77,2*0./
      data pn/11*0.,2.67,0.,1.8,0.,1.67,0.,1.86,0.,2.04,0.,1.64,0.,1.44,
     1 0.,1.54,0.,1.3,0.,1.27,0.,1.29,.08,1.41,-.08,1.5,-.05,2.24,-.47,
     2 1.43,-.15,1.44,.06,1.56,.25,1.57,-.16,1.46,0.,.93,.01,.62,-.5,
     3 1.42,.13,1.52,-.65,.8,-.08,1.29,-.47,1.25,-.44,.97,.08,1.65,-.11,
     4 1.26,-.46,1.06,0.22,1.55,-.07,1.37,0.1,1.2,-.27,.92,-.35,1.19,0.,
     5 1.05,-.25,1.61,-.21,.9,-.21,.74,-.38,.72,-.34,.92,-.26,.94,.01,
     6 .65,-.36,.83,.11,.67,.05,1.,.51,1.04,.33,.68,-.27,.81,.09,.75,
     7 .17,.86,.14,1.1,-.22,.84,-.47,.48,.02,.88,.24,.52,.27,.41,-.05,
     8  .38,.15,.67,0.,.61,0.,.78,0.,.67,0.,.67,0.,.79,
     9 0.,.6,.04,.64,-.06,.45,.05,.26,-.22,.39,0.0,.39/
      data sz/10*0.,-2.91,-4.17,-5.72,-7.8,-8.97,-9.7,-10.1,-10.7,-11.38
     1 ,-12.07,-12.55,-13.24,-13.93,-14.71,-15.53,-16.37,-17.36,-18.6,
     2 -18.7,-18.01,-17.87,-17.08,-16.6,-16.75,-16.5,-16.35,-16.22,
     3 -16.41,-16.89,-16.43,-16.68,-16.73,-17.45,-17.29,-17.44,-17.82,
     4 -18.62,-18.27,-19.39,-19.91,-19.14,-18.26,-17.4,-16.42,-15.77,
     5 -14.37,-13.91,-13.1,-13.11,-11.43,-10.89,-10.75,-10.62,-10.41,
     6 -10.21,-9.85,-9.47,-9.03,-8.61,-8.13,-7.46,-7.48,-7.2,-7.13,-7.06
     7 ,-6.78,-6.64,-6.64,-7.68,-7.89,-8.41,-8.49,-7.88,-6.3,-5.47,-4.78
     8 ,-4.37,-4.17,-4.13,-4.32,-4.55,-5.04,-5.28,-6.06,-6.28,-6.87,
     9  -7.20,-7.74,2*0./
      data sn/10*0.,6.8,7.53,7.55,7.21,7.44,8.07,8.94,9.81,10.6,11.39,
     1 12.54,13.68,14.34,14.19,13.83,13.5,13.,12.13,12.6,13.26,14.13,
     2 14.92,15.52,16.38,17.16,17.55,18.03,17.59,19.03,18.71,18.8,18.99,
     3 18.46,18.25,17.76,17.38,16.72,15.62,14.38,12.88,13.23,13.81,14.9,
     4 14.86,15.76,16.2,17.62,17.73,18.16,18.67,19.69,19.51,20.17,19.48,
     5 19.98,19.83,20.2,19.72,19.87,19.24,18.44,17.61,17.1,16.16,15.9,
     6 15.33,14.76,13.54,12.63,10.65,10.1,8.89,10.25,9.79,11.39,11.72,
     7 12.43,12.96,13.43,13.37,12.96,12.11,11.92,11.,10.8,10.42,10.39,
     8 9.69,9.27,8.93,8.57,8.02,7.59,7.33,7.23,7.05,7.42,6.75,6.6,6.38,
     9  6.36,6.49,6.25,5.85,5.48,4.53,4.3,3.39,2.35,1.66,.81,
     a 0.46,-.96,-1.69,-2.53,-3.16,-1.87,-.41,.71,1.66,2.62,3.22,3.76,
     b 4.1,4.46,4.83,5.09,5.18,5.17,5.1,5.01,4.97,5.09,5.03,4.93,5.28,
     c 5.49,5.50,5.37,5.30/
      data defcon/0.142,0.120/
c Gilbert-Cameron tables of a and delta
      ia=ac
      iz=zc
      in=ia-iz
      idefcn=idef(iz,in)+1.01
      acn= ac*(0.00917*(sz(iz)+sn(in)) + defcon(idefcn))
      pair = pz(iz)+pn(in)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function idef(iz,in)
c
      dimension m(6),i(2)
      data m/54,78,86,122,130,180/
c idef determines if a nucleus lies in a region of deformed nuclei
      i(1)=iz
      i(2)=in
      idef=0
      do 20 j=1,2
        do 10 k=1,5,2
          if(i(j).ge.m(k).and.i(j).le.m(k+1)) idef=1
          if(idef.eq.1) return
 10     continue
 20   continue
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      subroutine geoyld(zp,ap,at,yldg)
c
      include 'fragyld.par'
      dimension yldg(3,kdn,kdz)
      data pi/3.14159/,r0/1.2/,es0/0.95/
      kya=min0(kdz+kdn,int(ap))
      nz=min0(int(zp)+1,kdz)
      np=ap-zp
      nn=min0(np+1,kdn)
      algp=algam(zp+1.)+algam(np+1.)-algam(ap+1.)
      rp=r0*ap**(1./3.)
      rt=r0*at**(1./3.)
      amin=0.
      if(rp.gt.rt) amin=ap*abvol(b,rp,rt)
      kamax=kya+1
      ab=ap+0.5
      b=rp+rt
      do 50 ka=1,kya
        ab=ab-1.
        b1=b
        bh=b
        bl=b
        if(ab.gt.amin) go to 10
        if(ka.gt.kamax) go to 30
        b=0.
        kamax=ka
        go to 30
 10     bl=amax1(bl-0.25,0.)
        da=ap*abvol(bl,rp,rt)-ab
        if(da.gt.0.) go to 10
        do 20 i=1,20
          b=0.5*(bh+bl)
          da=ap*abvol(b,rp,rt)-ab
          if(abs(da).lt.1.0e-6) go to 30
          if(da.lt.0.) then
            bl=b
           else
            bh=b
           endif
 20     continue
 30     if(ka.eq.1.or.ka.gt.kamax) then
          algb=algp+algam(ap+1.)
          yld=10.*pi*b*b
          bs=0.
          esf=0.
         else
          algb=algp+algam(ab+1.5)+algam(ap-ab+0.5)
          yld=10.*pi*(b1*b1-b*b)
          bs=0.5*(b+b1)
          rb=r0*(ab+0.5)**(1./3.)
          esf=es0*(absur(bs,rp,rt)-4.*pi*rb*rb)
         endif
        knmi=max0(ka-nz,0)+1
        knma=min0(nn,ka)
        kz=ka+2-knmi
        do 40 kn=knmi,knma
          kz=kz-1
          zayld=yld*exp(algb-algam(float(kn))-algam(float(kz))
     1              -algam(float(np-kn+2))-algam(zp-kz+2.))
          yldg(1,kn,kz)=zayld
          yldg(2,kn,kz)=bs
          yldg(3,kn,kz)=esf
 40     continue
 50   continue
      if(int(zp).lt.kdz.and.np.lt.kdn) then
        yldg(1,nn,nz)=10.*pi**b*b
        yldg(2,nn,nz)=0.
        yldg(3,nn,nz)=0
       endif
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function abvol(b0,rp,rt)
c
      data pi/3.14159/,dr0/0.1/,eps/1.0e-2/
      b=amax1(b0,eps)
      b2=b*b
      bi=1./b
      rp2=rp*rp
      rt2=rt*rt
      rl=abs(b-rt)
      rh=amin1(rp,b+rt)
      nl=(rh-rl)/dr0
      nl=2*((nl/2)+1)
      dr=(rh-rl)/nl
      wt=4.*dr/3.
      if(b.lt.rt) then
        sqr=sqrt(rp2-rl*rl)
        abvol=4.*pi*sqr**3/3.-wt*pi*rl*sqr
       else
        abvol=4.*pi*rp**3/3.
       endif
      if(dr.gt.1.0e-4) then
        dwt=-2.*wt
        wt=4.*wt
        do 10 n=2,nl
          rl=rl+dr
          rl2=rl*rl
          phi=0.5*bi*(rl2-rt2+b2)/rl
          phi=acos(phi)
          abvol=abvol-wt*phi*rl*sqrt(rp2-rl2)
          wt=wt+dwt
          dwt=-dwt
 10     continue
       endif
      abvol=3.*abvol/(4.*pi*rp**3)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function absur(b0,rp,rt)
c
      data pi/3.14159/,dr0/0.1/,eps/1.0e-2/
      b=amax1(b0,eps)
      b2=b*b
      bi=1./b
      rp2=rp*rp
      rt2=rt*rt
      rl=abs(b-rt)
      rh=amin1(rp,b+rt)
      nl=max0(int((rh-rl)/dr0)+1,5)
      dr=(rh-rl)/nl
      nl=nl-3
      if(b.lt.rt) then
        sqr=sqrt(rp2-rl*rl)
        absur=4.*pi*rp*sqr
        if(dr.le.1.0e-4) absur=absur+4.*pi*rt*sqr
       else
        absur=4.*pi*rp2
       endif
      if(dr.gt.1.0e-4) then
        rl=rl+dr
        rl2=rl*rl
        sqr=sqrt(rp2-rl2)
        phi=0.5*bi*(rl2-rt2+b2)/rl
        phi=acos(phi)
        absur=absur+6.*dr*(rt*bi*sqr/sin(phi)-rl*rp*phi/sqr)
        wt=4.*dr
        if(nl.gt.1) then
          do 10 n=1,nl
            rl=rl+dr
            rl2=rl*rl
            sqr=sqrt(rp2-rl2)
            phi=0.5*bi*(rl2-rt2+b2)/rl
            phi=acos(phi)
            absur=absur+wt*(rt*bi*sqr/sin(phi)-rl*rp*phi/sqr)
 10       continue
         endif
        rl=rl+dr
        rl2=rl*rl
        sqr=sqrt(rp2-rl2)
        phi=0.5*bi*(rl2-rt2+b2)/rl
        phi=acos(phi)
        absur=absur+6.*dr*rt*bi*sqr/sin(phi)
        if(rh.lt.rp) then
          absur=absur-6.*dr*rl*rp*phi/sqr
         else
          absur=absur-2.*rp*phi*(dr*rl/sqr+2.*sqr)
         endif
       endif
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function second()
c
c  Returns seconds since midnight. The LINUX g77 compiler has a routine with
c  the same name and function. When using it, comment out the entire routine.
c
c - IBM PC Microsoft FORTRAN
      call gettim (ihr, imin, isec, i100)
      second = real ((ihr*3600 + imin*60 + isec)*100 + i100)/100
c - IBM PC Lahey FORTRAN
c      call timer(i100)
c      second=real(i100)/100
c - VAX and CDC
c      second=secnds(0.)
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      function excess(zz,aa,apx)
c
c   Audi-Wapstra table
      parameter(numz=112,numiso=2931)
c
c   Moller-Nix table
c      parameter(numz=137,numiso=8983)
c
      dimension z(3,3),zm(3),c(9)
c
      common/xcess/iz(numz),ia(numz),p(numiso)
c
c  Audi & Wapstra -- 1998 -- all Z
      data c/-2.308,-7.263,30.496,19.344,52.151,0.311,0.720,
     1        2.034,11.236/
c
c  Audi & Wapstra -- 1998 -- Z>=8
c      data c/-2.094,-7.017,28.636,17.161,55.235,4.037,0.709,
c     1        1.929,11.505/
c
c  Moller & Nix -- 1998
c      data c/-1.652,-6.757,30.381,14.242,69.727,9.487,0.690,
c     1        2.295,12.990/
c
c  Excess returns the mass excess from Audi & Wapstra (Moller & Nix), if
c  possible. If the nucleus is not in Audi & Wapstra (Moller & Nix), it
c  tries to extrapolate from the table. If this too fails, the routine 
c  uses a liquid drop fit to the table. Note that the liquid drop fit is
c  always used when the liquid drop pairing parameter apx is less than
c  or equal to zero.
      apr=apx
      if(apx.lt.0.) apr=c(9)
      if(apx.le.0.) go to 110
      izeta=zz+0.5
      iaa=aa+0.5
      excess=0.
      ierr=0
      if(izeta.lt.8.or.izeta.ge.numz) go to 110
      ind1=iaa-ia(izeta)
      index=iz(izeta)+ind1
      if(index.gt.numiso) go to 110
      if(index.ge.iz(izeta+1).or.ind1.lt.0) go to 20
      excess=p(index)
      return
 20   ized=izeta
      izd=2
      if(ind1.lt.0) izd=-2
      z(1,1)=0.
      z(2,1)=0.
      z(3,1)=0.
      z(3,2)=0.
      z(3,3)=0.
      zm(1)=0.
      zm(2)=0.
      zm(3)=0.
 30   ized=ized+izd
      if(ized.lt.8.or.ized.ge.numz) go to 50
      ind1=iaa-ia(ized)
      index=iz(ized)+ind1
      if(index.lt.iz(ized+1).and.ind1.ge.0) go to 40
      if(z(1,1).gt.0.or.index.gt.numiso) go to 50
      go to 30
 40   z(1,1)=z(1,1)+1.
      z(2,1)=z(2,1)+ized
      z(3,1)=z(3,1)+ized**2
      z(3,2)=z(3,2)+ized**3
      z(3,3)=z(3,3)+ized**4
      ex=p(index)
      zm(1)=zm(1)+ex
      zm(2)=zm(2)+ex*ized
      zm(3)=zm(3)+ex*ized**2
      go to 30
 50   if(z(1,1).lt.3) go to 110
      z(1,2)=z(2,1)
      z(2,2)=z(3,1)
      z(1,3)=z(3,1)
      z(2,3)=z(3,2)
      do 80 i=1,2
      if(abs(z(i,i)).lt.1.0e-35) go to 110
      i1=i+1
      do 70 j=i1,3
      fac=z(j,i)/z(i,i)
      zm(j)=zm(j)-fac*zm(i)
      do 60 k=i1,3
      z(j,k)=z(j,k)-fac*z(i,k)
 60   continue
 70   continue
 80   continue
      if(abs(z(3,3)).lt.1.0e-35) go to 110
      zm(3)=zm(3)/z(3,3)
      excess=zm(3)
      do 100 i=2,1,-1
      i1=i+1
      do 90 j=i1,3
      zm(i)=zm(i)-z(i,j)*zm(j)
 90   continue
      zm(i)=zm(i)/z(i,i)
      excess=zm(i)+izeta*excess
 100  continue
      ierr=1
      return
 110  a3=aa**(-1./3.)
      d=(1.-2.*zz/aa)/(1.+c(8)*a3)
      d=d*d
      excess=zz*c(1)+aa*(c(2)+c(3)*d+a3*(c(4)+c(5)*d+c(6)*a3))
      excess=excess+c(7)*zz*(zz-1.)*a3
      d=2.*(1+int(zz+.5)/2+int(aa-zz+.5)/2)-aa
      excess=excess-apr*d/sqrt(aa)
      ierr=-1
      return
      end
c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      block data
      parameter(numz=112,numiso=2931)
c
c Wapstra and Audi - 1998
      common/xcess/iz(numz),ia(numz),p(numiso)
c
      data p(   1),p(   2),p(   3)/    8.07132,    7.28897,   13.13572/
      data p(   4),p(   5),p(   6)/   14.94979,   25.92778,   36.83398/
      data p(   7),p(   8),p(   9)/   41.86376,   14.93120,    2.42491/
      data p(  10),p(  11),p(  12)/   11.38624,   17.59412,   26.11027/
      data p(  13),p(  14),p(  15)/   31.59798,   40.81837,   48.81001/
      data p(  16),p(  17),p(  18)/   25.32018,   11.67888,   14.08631/
      data p(  19),p(  20),p(  21)/   14.90767,   20.94620,   24.95390/
      data p(  22),p(  23),p(  24)/   33.05023,   40.79586,   50.09600/
      data p(  25),p(  26),p(  27)/   37.99600,   18.37447,   15.76949/
      data p(  28),p(  29),p(  30)/    4.94166,   11.34758,   12.60658/
      data p(  31),p(  32),p(  33)/   20.17397,   25.07640,   33.65845/
      data p(  34),p(  35),p(  36)/   39.88240,   27.86786,   22.92100/
      data p(  37),p(  38),p(  39)/   12.41570,   12.05076,    8.66798/
      data p(  40),p(  41),p(  42)/   13.36890,   16.56221,   23.66373/
      data p(  43),p(  44),p(  45)/   28.96694,   37.08169,   43.71631/
      data p(  46),p(  47),p(  48)/   52.32200,   59.36400,   35.09406/
      data p(  49),p(  50),p(  51)/   28.91365,   15.69857,   10.65053/
      data p(  52),p(  53),p(  54)/     .00000,    3.12501,    3.01989/
      data p(  55),p(  56),p(  57)/    9.87314,   13.69412,   21.03659/
      data p(  58),p(  59),p(  60)/   24.92404,   32.83339,   37.56006/
      data p(  61),p(  62),p(  63)/   45.96000,   52.58300,   39.69900/
      data p(  64),p(  65),p(  66)/   24.96052,   17.33808,    5.34546/
      data p(  67),p(  68),p(  69)/    2.86342,     .10144,    5.68343/
      data p(  70),p(  71),p(  72)/    7.87082,   13.11714,   15.86045/
      data p(  73),p(  74),p(  75)/   21.76649,   25.23191,   32.08089/
      data p(  76),p(  77),p(  78)/   37.73500,   47.04000,   32.04784/
      data p(  79),p(  80),p(  81)/   23.11073,    8.00646,    2.85539/
      data p(  82),p(  83),p(  84)/   -4.73700,    -.80900,    -.78206/
      data p(  85),p(  86),p(  87)/    3.33356,    3.79691,    8.06174/
      data p(  88),p(  89),p(  90)/    9.28435,   14.61637,   18.97446/
      data p(  91),p(  92),p(  93)/   27.14400,   35.16400,   33.60800/
      data p(  94),p(  95),p(  96)/   16.77700,   10.68026,    1.95170/
      data p(  97),p(  98),p(  99)/     .87343,   -1.48741,    -.01740/
      data p( 100),p( 101),p( 102)/    -.04758,    2.79378,    3.32952/
      data p( 103),p( 104),p( 105)/    7.54451,   11.26638,   18.28816/
      data p( 106),p( 107),p( 108)/   25.05003,   33.22600,   40.29600/
      data p( 109),p( 110),p( 111)/   23.99240,   16.48517,    5.30678/
      data p( 112),p( 113),p( 114)/    1.75106,   -7.04193,   -5.73172/
      data p( 115),p( 116),p( 117)/   -8.02434,   -5.15364,   -5.94752/
      data p( 118),p( 119),p( 120)/   -2.05870,     .42988,    7.09351/
      data p( 121),p( 122),p( 123)/   11.27859,   18.02059,   22.23662/
      data p( 124),p( 125),p( 126)/   30.84200,   37.17600,   25.31800/
      data p( 127),p( 128),p( 129)/   12.92862,    6.84486,   -2.18426/
      data p( 130),p( 131),p( 132)/   -5.18210,   -9.52949,   -8.41760/
      data p( 133),p( 134),p( 135)/   -9.35746,   -6.90247,   -5.58086/
      data p( 136),p( 137),p( 138)/   -1.03358,    2.61871,    8.59442/
      data p( 139),p( 140),p( 141)/   12.66376,   18.30366,   25.50989/
      data p( 142),p( 143),p( 144)/   32.50900,   41.15300,   17.57053/
      data p( 145),p( 146),p( 147)/   10.91168,    -.39677,   -5.47267/
      data p( 148),p( 149),p( 150)/  -13.93338,  -13.19273,  -16.21448/
      data p( 151),p( 152),p( 153)/  -14.58650,  -15.01875,  -10.66119/
      data p( 154),p( 155),p( 156)/   -8.88223,   -3.21509,    -.79560/
      data p( 157),p( 158),p( 159)/    5.20423,    8.45092,   16.29200/
      data p( 160),p( 161),p( 162)/   20.91200,   29.10000,   26.11900/
      data p( 163),p( 164),p( 165)/   18.18300,    6.76721,    -.05504/
      data p( 166),p( 167),p( 168)/   -8.91574,  -12.21034,  -17.19683/
      data p( 169),p( 170),p( 171)/  -16.85055,  -18.21551,  -15.87237/
      data p( 172),p( 173),p( 174)/  -14.95418,  -11.06207,   -8.50492/
      data p( 175),p( 176),p( 177)/   -2.86224,    -.05808,    5.91638/
      data p( 178),p( 179),p( 180)/    9.60370,   15.74200,   20.40000/
      data p( 181),p( 182),p( 183)/   32.16400,   23.77200,   10.75476/
      data p( 184),p( 185),p( 186)/    3.82531,   -7.14462,  -12.38443/
      data p( 187),p( 188),p( 189)/  -21.49279,  -21.89503,  -24.43288/
      data p( 190),p( 191),p( 192)/  -22.94896,  -24.08086,  -20.49238/
      data p( 193),p( 194),p( 195)/  -19.95656,  -14.35976,  -12.40064/
      data p( 196),p( 197),p( 198)/   -6.52419,   -3.74461,    2.14200/
      data p( 199),p( 200),p( 201)/    5.40300,   11.83000,   14.99700/
      data p( 202),p( 203),p( 204)/   31.99700,   18.87200,   10.97300/
      data p( 205),p( 206),p( 207)/    -.75298,   -7.16102,  -16.95191/
      data p( 208),p( 209),p( 210)/  -20.20056,  -24.44099,  -24.30532/
      data p( 211),p( 212),p( 213)/  -26.33773,  -24.55755,  -24.85761/
      data p( 214),p( 215),p( 216)/  -20.25084,  -18.99471,  -14.46610/
      data p( 217),p( 218),p( 219)/  -12.64969,   -8.33687,   -4.84377/
      data p( 220),p( 221),p( 222)/     .08400,    3.08300,    9.20300/
      data p( 223),p( 224),p( 225)/   14.10300,   22.19700,   25.97000/
      data p( 226),p( 227),p( 228)/   17.50700,    4.07311,   -3.15888/
      data p( 229),p( 230),p( 231)/  -14.06281,  -19.04493,  -26.01598/
      data p( 232),p( 233),p( 234)/  -26.58624,  -29.93185,  -28.84637/
      data p( 235),p( 236),p( 237)/  -30.66396,  -26.89622,  -26.86108/
      data p( 238),p( 239),p( 240)/  -23.16134,  -22.84955,  -18.60193/
      data p( 241),p( 242),p( 243)/  -17.24195,  -12.48202,  -10.88000/
      data p( 244),p( 245),p( 246)/   -4.82500,    -.40100,    7.09800/
      data p( 247),p( 248),p( 249)/   12.10000,   20.50200,   26.55700/
      data p( 250),p( 251),p( 252)/   13.14300,    4.44300,   -7.06444/
      data p( 253),p( 254),p( 255)/  -13.33070,  -21.00351,  -24.44057/
      data p( 256),p( 257),p( 258)/  -29.01351,  -29.52189,  -31.76152/
      data p( 259),p( 260),p( 261)/  -29.79798,  -29.80065,  -27.55773/
      data p( 262),p( 263),p( 264)/  -27.33915,  -24.98733,  -24.02939/
      data p( 265),p( 266),p( 267)/  -19.99106,  -18.90932,  -14.79200/
      data p( 268),p( 269),p( 270)/  -11.22500,   -4.79700,    -.10200/
      data p( 271),p( 272),p( 273)/    7.20000,   12.60300,   20.08300/
      data p( 274),p( 275),p( 276)/   11.29600,   -2.17908,   -9.38134/
      data p( 277),p( 278),p( 279)/  -18.37827,  -23.04821,  -30.23044/
      data p( 280),p( 281),p( 282)/  -30.94803,  -34.71476,  -33.24184/
      data p( 283),p( 284),p( 285)/  -35.03989,  -33.06726,  -34.42207/
      data p( 286),p( 287),p( 288)/  -31.97753,  -32.26204,  -29.71933/
      data p( 289),p( 290),p( 291)/  -29.72074,  -25.90835,  -23.22200/
      data p( 292),p( 293),p( 294)/  -16.59900,  -13.09700,   -6.29700/
      data p( 295),p( 296),p( 297)/   -1.70500,    5.80000,   20.41800/
      data p( 298),p( 299),p( 300)/    6.76300,   -1.48100,  -11.16711/
      data p( 301),p( 302),p( 303)/  -17.42508,  -24.79924,  -28.80169/
      data p( 304),p( 305),p( 306)/  -33.80684,  -33.53502,  -35.55887/
      data p( 307),p( 308),p( 309)/  -35.02132,  -36.59304,  -35.81021/
      data p( 310),p( 311),p( 312)/  -36.60803,  -35.41893,  -35.69689/
      data p( 313),p( 314),p( 315)/  -32.12448,  -30.32005,  -25.35263/
      data p( 316),p( 317),p( 318)/  -22.00200,  -16.19900,  -11.99800/
      data p( 319),p( 320),p( 321)/   -5.59800,    -.57000,   13.15300/
      data p( 322),p( 323),p( 324)/    4.43900,   -6.43920,  -13.16061/
      data p( 325),p( 326),p( 327)/  -22.05905,  -27.27626,  -34.84611/
      data p( 328),p( 329),p( 330)/  -35.13749,  -38.54677,  -38.40844/
      data p( 331),p( 332),p( 333)/  -41.46909,  -40.81253,  -43.13491/
      data p( 334),p( 335),p( 336)/  -42.33970,  -44.21474,  -41.29005/
      data p( 337),p( 338),p( 339)/  -39.57146,  -35.88651,  -32.50914/
      data p( 340),p( 341),p( 342)/  -27.89800,  -23.58500,  -18.11800/
      data p( 343),p( 344),p( 345)/  -13.23700,   -7.12000,   13.89800/
      data p( 346),p( 347),p( 348)/    2.84100,   -4.93700,  -14.16801/
      data p( 349),p( 350),p( 351)/  -20.52639,  -28.64221,  -32.12093/
      data p( 352),p( 353),p( 354)/  -36.18762,  -37.81581,  -41.06934/
      data p( 355),p( 356),p( 357)/  -41.75864,  -44.33163,  -44.49281/
      data p( 358),p( 359),p( 360)/  -46.55228,  -44.53751,  -43.21880/
      data p( 361),p( 362),p( 363)/  -40.38026,  -37.96800,  -34.46527/
      data p( 364),p( 365),p( 366)/  -30.33900,  -25.46700,  -21.38700/
      data p( 367),p( 368),p( 369)/  -15.77000,  -11.14000,    9.10100/
      data p( 370),p( 371),p( 372)/    1.23200,   -8.85021,  -15.71300/
      data p( 373),p( 374),p( 375)/  -25.12088,  -29.32032,  -37.54830/
      data p( 376),p( 377),p( 378)/  -39.00691,  -44.12534,  -44.93173/
      data p( 379),p( 380),p( 381)/  -48.48700,  -48.55804,  -51.42585/
      data p( 382),p( 383),p( 384)/  -49.72685,  -49.46403,  -46.82461/
      data p( 385),p( 386),p( 387)/  -45.76429,  -41.80545,  -39.13206/
      data p( 388),p( 389),p( 390)/  -34.55800,  -31.56800,  -26.11900/
      data p( 391),p( 392),p( 393)/  -22.69100,  -16.75000,   10.33000/
      data p( 394),p( 395),p( 396)/    -.24200,   -8.16900,  -18.02400/
      data p( 397),p( 398),p( 399)/  -23.84600,  -31.87359,  -37.07393/
      data p( 400),p( 401),p( 402)/  -42.00393,  -44.47466,  -47.95618/
      data p( 403),p( 404),p( 405)/  -49.21754,  -52.19749,  -51.43741/
      data p( 406),p( 407),p( 408)/  -51.84461,  -49.88673,  -49.14730/
      data p( 409),p( 410),p( 411)/  -46.23936,  -44.37637,  -40.38026/
      data p( 412),p( 413),p( 414)/  -37.91180,  -33.06803,  -30.35700/
      data p( 415),p( 416),p( 417)/  -25.02000,  -21.65700,    5.99000/
      data p( 418),p( 419),p( 420)/   -2.13600,  -13.53500,  -19.41200/
      data p( 421),p( 422),p( 423)/  -29.47093,  -34.55236,  -42.81532/
      data p( 424),p( 425),p( 426)/  -45.32544,  -50.25446,  -51.44476/
      data p( 427),p( 428),p( 429)/  -55.41280,  -55.28064,  -56.92832/
      data p( 430),p( 431),p( 432)/  -55.10330,  -55.28860,  -52.39299/
      data p( 433),p( 434),p( 435)/  -51.93078,  -47.85084,  -46.82620/
      data p( 436),p( 437),p( 438)/  -42.76488,  -41.17203,  -35.52700/
      data p( 439),p( 440),p( 441)/  -33.34700,  -27.60000,    6.39900/
      data p( 442),p( 443),p( 444)/   -5.11400,  -12.37000,  -22.26300/
      data p( 445),p( 446),p( 447)/  -28.99700,  -37.61054,  -42.62147/
      data p( 448),p( 449),p( 450)/  -48.23696,  -50.70114,  -54.68363/
      data p( 451),p( 452),p( 453)/  -55.55127,  -57.70639,  -56.90555/
      data p( 454),p( 455),p( 456)/  -57.48486,  -55.90226,  -55.47310/
      data p( 457),p( 458),p( 459)/  -52.91444,  -51.73517,  -48.46563/
      data p( 460),p( 461),p( 462)/  -46.75168,  -43.10022,  -40.89258/
      data p( 463),p( 464),p( 465)/  -36.49600,  -33.70100,   13.56300/
      data p( 466),p( 467),p( 468)/     .75500,   -6.62300,  -18.10800/
      data p( 469),p( 470),p( 471)/  -24.58200,  -34.47150,  -40.21731/
      data p( 472),p( 473),p( 474)/  -48.32914,  -50.94128,  -56.24841/
      data p( 475),p( 476),p( 477)/  -57.47501,  -60.60101,  -60.17571/
      data p( 478),p( 479),p( 480)/  -62.14885,  -60.65842,  -61.40693/
      data p( 481),p( 482),p( 483)/  -58.91749,  -58.89790,  -55.77931/
      data p( 484),p( 485),p( 486)/  -55.07923,  -51.28805,  -50.31930/
      data p( 487),p( 488),p( 489)/  -46.57469,  -44.23700,  -39.40200/
      data p( 490),p( 491),p( 492)/    1.63900,   -9.57600,  -17.19500/
      data p( 493),p( 494),p( 495)/  -27.27400,  -33.91600,  -42.63914/
      data p( 496),p( 497),p( 498)/  -48.00533,  -54.02371,  -56.03501/
      data p( 499),p( 500),p( 501)/  -59.33967,  -59.84143,  -62.22361/
      data p( 502),p( 503),p( 504)/  -61.64422,  -62.89505,  -61.42810/
      data p( 505),p( 506),p( 507)/  -61.83702,  -59.78931,  -59.16423/
      data p( 508),p( 509),p( 510)/  -56.05226,  -55.32143,  -51.82832/
      data p( 511),p( 512),p( 513)/  -51.04586,  -46.75200,  -44.96300/
      data p( 514),p( 515),p( 516)/  -40.60400,   -3.79100,  -11.43900/
      data p( 517),p( 518),p( 519)/  -22.65400,  -29.37900,  -39.20610/
      data p( 520),p( 521),p( 522)/  -45.32991,  -53.89965,  -56.07548/
      data p( 523),p( 524),p( 525)/  -60.22302,  -61.15113,  -64.46810/
      data p( 526),p( 527),p( 528)/  -64.21677,  -66.74269,  -65.50922/
      data p( 529),p( 530),p( 531)/  -67.09590,  -65.12259,  -66.02873/
      data p( 532),p( 533),p( 534)/  -63.74246,  -63.48603,  -60.37772/
      data p( 535),p( 536),p( 537)/  -59.48520,  -55.88964,  -54.67870/
      data p( 538),p( 539),p( 540)/  -50.22600,  -48.52200,  -43.80800/
      data p( 541),p( 542),p( 543)/  -41.61000,  -36.48700,  -33.72000/
      data p( 544),p( 545),p( 546)/   -2.62700,  -13.46000,  -21.69400/
      data p( 547),p( 548),p( 549)/  -31.62400,  -38.60100,  -47.30527/
      data p( 550),p( 551),p( 552)/  -51.65997,  -56.35155,  -58.34121/
      data p( 553),p( 554),p( 555)/  -61.97957,  -62.79452,  -65.57616/
      data p( 556),p( 557),p( 558)/  -65.42081,  -67.25972,  -66.25433/
      data p( 559),p( 560),p( 561)/  -67.30016,  -65.54189,  -65.73991/
      data p( 562),p( 563),p( 564)/  -62.96034,  -62.76423,  -60.06300/
      data p( 565),p( 566),p( 567)/  -59.15900,  -55.70300,  -54.30600/
      data p( 568),p( 569),p( 570)/  -50.31000,  -48.48400,  -43.95700/
      data p( 571),p( 572),p( 573)/  -41.65600,  -35.49900,   -6.56700/
      data p( 574),p( 575),p( 576)/  -14.92300,  -25.72800,  -32.68600/
      data p( 577),p( 578),p( 579)/  -42.29311,  -47.25741,  -54.18311/
      data p( 580),p( 581),p( 582)/  -56.34243,  -61.16735,  -62.20930/
      data p( 583),p( 584),p( 585)/  -65.99953,  -65.90778,  -68.89631/
      data p( 586),p( 587),p( 588)/  -67.87716,  -70.00404,  -68.41493/
      data p( 589),p( 590),p( 591)/  -69.55943,  -67.32168,  -68.12842/
      data p( 592),p( 593),p( 594)/  -65.41000,  -65.70920,  -62.46842/
      data p( 595),p( 596),p( 597)/  -62.04289,  -58.60414,  -57.22206/
      data p( 598),p( 599),p( 600)/  -53.39800,  -51.77735,  -46.12800/
      data p( 601),p( 602),p( 603)/  -42.06600,   -4.74100,  -15.90100/
      data p( 604),p( 605),p( 606)/  -23.98600,  -34.12100,  -39.99800/
      data p( 607),p( 608),p( 609)/  -47.34800,  -51.99635,  -56.68930/
      data p( 610),p( 611),p( 612)/  -58.83473,  -62.65291,  -63.72130/
      data p( 613),p( 614),p( 615)/  -66.87669,  -67.08293,  -69.32092/
      data p( 616),p( 617),p( 618)/  -68.90471,  -70.13683,  -68.58650/
      data p( 619),p( 620),p( 621)/  -69.70385,  -68.05401,  -68.46420/
      data p( 622),p( 623),p( 624)/  -66.20290,  -65.87415,  -63.66207/
      data p( 625),p( 626),p( 627)/  -62.48799,  -59.06775,  -57.98275/
      data p( 628),p( 629),p( 630)/  -52.94600,  -49.49000,  -44.39500/
      data p( 631),p( 632),p( 633)/   -8.37400,  -17.00000,  -27.76800/
      data p( 634),p( 635),p( 636)/  -33.72900,  -42.24300,  -46.91000/
      data p( 637),p( 638),p( 639)/  -54.42473,  -56.41056,  -61.62130/
      data p( 640),p( 641),p( 642)/  -62.65376,  -66.97696,  -67.09364/
      data p( 643),p( 644),p( 645)/  -70.56033,  -69.90490,  -72.58556/
      data p( 646),p( 647),p( 648)/  -71.29713,  -73.42201,  -71.85591/
      data p( 649),p( 650),p( 651)/  -73.21289,  -71.21414,  -71.86207/
      data p( 652),p( 653),p( 654)/  -69.48800,  -69.44775,  -66.30274/
      data p( 655),p( 656),p( 657)/  -65.62344,  -61.00400,  -58.39500/
      data p( 658),p( 659),p( 660)/  -53.38400,  -50.04900,   -6.39900/
      data p( 661),p( 662),p( 663)/  -18.05200,  -24.96400,  -33.82300/
      data p( 664),p( 665),p( 666)/  -39.52100,  -47.05600,  -51.82100/
      data p( 667),p( 668),p( 669)/  -56.64376,  -58.87696,  -63.08062/
      data p( 670),p( 671),p( 672)/  -64.34032,  -67.89219,  -68.22946/
      data p( 673),p( 674),p( 675)/  -70.95628,  -70.85960,  -73.03246/
      data p( 676),p( 677),p( 678)/  -72.28958,  -73.91618,  -72.81621/
      data p( 679),p( 680),p( 681)/  -73.63599,  -72.11797,  -72.53275/
      data p( 682),p( 683),p( 684)/  -70.32344,  -69.88009,  -66.08000/
      data p( 685),p( 686),p( 687)/  -63.51900,  -59.40100,  -56.28100/
      data p( 688),p( 689),p( 690)/  -51.64200,  -47.29200,  -32.91900/
      data p( 691),p( 692),p( 693)/  -41.72200,  -46.49100,  -54.14800/
      data p( 694),p( 695),p( 696)/  -56.29748,  -61.94000,  -63.09200/
      data p( 697),p( 698),p( 699)/  -67.89443,  -68.21628,  -72.21262/
      data p( 700),p( 701),p( 702)/  -72.16882,  -75.25156,  -74.59905/
      data p( 703),p( 704),p( 705)/  -77.02567,  -75.91694,  -77.75941/
      data p( 706),p( 707),p( 708)/  -76.38908,  -77.59344,  -75.34009/
      data p( 709),p( 710),p( 711)/  -75.94980,  -72.42860,  -70.54095/
      data p( 712),p( 713),p( 714)/  -66.58249,  -63.87814,  -59.59700/
      data p( 715),p( 716),p( 717)/  -56.43000,  -50.88800,  -47.19900/
      data p( 718),p( 719),p( 720)/  -32.79800,  -38.89200,  -46.40900/
      data p( 721),p( 722),p( 723)/  -51.59000,  -56.59200,  -59.15277/
      data p( 724),p( 725),p( 726)/  -63.53264,  -65.30596,  -69.13882/
      data p( 727),p( 728),p( 729)/  -70.28869,  -73.23393,  -73.45190/
      data p( 730),p( 731),p( 732)/  -76.06798,  -75.88885,  -77.97437/
      data p( 733),p( 734),p( 735)/  -77.49595,  -79.00911,  -77.77631/
      data p( 736),p( 737),p( 738)/  -78.61060,  -75.63995,  -73.85749/
      data p( 739),p( 740),p( 741)/  -70.73215,  -68.56982,  -64.61308/
      data p( 742),p( 743),p( 744)/  -61.51092,  -56.58336,  -53.00200/
      data p( 745),p( 746),p( 747)/  -47.80400,  -32.30400,  -40.97600/
      data p( 748),p( 749),p( 750)/  -46.10000,  -54.11277,  -56.88529/
      data p( 751),p( 752),p( 753)/  -62.16956,  -64.24160,  -68.97871/
      data p( 754),p( 755),p( 756)/  -70.17141,  -74.15971,  -74.44221/
      data p( 757),p( 758),p( 759)/  -77.89335,  -77.69365,  -80.58857/
      data p( 760),p( 761),p( 762)/  -79.98184,  -82.43104,  -81.48061/
      data p( 763),p( 764),p( 765)/  -83.26595,  -80.70999,  -79.69215/
      data p( 766),p( 767),p( 768)/  -76.72482,  -74.96309,  -71.31293/
      data p( 769),p( 770),p( 771)/  -68.78826,  -64.02600,  -61.14100/
      data p( 772),p( 773),p( 774)/  -56.03900,  -53.03000,  -47.91600/
      data p( 775),p( 776),p( 777)/  -32.30400,  -38.11700,  -46.23400/
      data p( 778),p( 779),p( 780)/  -51.72551,  -57.22242,  -60.48055/
      data p( 781),p( 782),p( 783)/  -64.82583,  -66.93577,  -70.79659/
      data p( 784),p( 785),p( 786)/  -72.17278,  -75.45644,  -76.18903/
      data p( 787),p( 788),p( 789)/  -79.07270,  -79.75015,  -82.16769/
      data p( 790),p( 791),p( 792)/  -82.74732,  -84.59505,  -82.60622/
      data p( 793),p( 794),p( 795)/  -81.71070,  -79.35495,  -77.74792/
      data p( 796),p( 797),p( 798)/  -74.77526,  -72.62601,  -68.55112/
      data p( 799),p( 800),p( 801)/  -65.83868,  -61.21409,  -58.36474/
      data p( 802),p( 803),p( 804)/  -54.30278,  -50.84036,  -46.69600/
      data p( 805),p( 806),p( 807)/  -43.59764,  -37.99600,  -31.69900/
      data p( 808),p( 809),p( 810)/  -40.69700,  -46.64900,  -54.39000/
      data p( 811),p( 812),p( 813)/  -57.97477,  -63.17451,  -65.47743/
      data p( 814),p( 815),p( 816)/  -70.30489,  -71.52654,  -76.00873/
      data p( 817),p( 818),p( 819)/  -76.79699,  -80.64429,  -81.10267/
      data p( 820),p( 821),p( 822)/  -84.52157,  -84.87836,  -87.91967/
      data p( 823),p( 824),p( 825)/  -86.20705,  -85.94186,  -83.63898/
      data p( 826),p( 827),p( 828)/  -82.87511,  -80.08761,  -78.84177/
      data p( 829),p( 830),p( 831)/  -75.11733,  -72.95416,  -68.79198/
      data p( 832),p( 833),p( 834)/  -66.62866,  -62.11663,  -60.21947/
      data p( 835),p( 836),p( 837)/  -55.40765,  -53.07765,  -47.55300/
      data p( 838),p( 839),p( 840)/  -44.40400,  -46.92900,  -52.62900/
      data p( 841),p( 842),p( 843)/  -58.35743,  -61.16500,  -66.01617/
      data p( 844),p( 845),p( 846)/  -68.19274,  -72.32810,  -74.15831/
      data p( 847),p( 848),p( 849)/  -77.84767,  -79.28156,  -83.01675/
      data p( 850),p( 851),p( 852)/  -84.29707,  -87.70210,  -86.48786/
      data p( 853),p( 854),p( 855)/  -86.34630,  -84.81548,  -84.22421/
      data p( 856),p( 857),p( 858)/  -82.34965,  -81.20419,  -78.34070/
      data p( 859),p( 860),p( 861)/  -76.26046,  -72.45203,  -70.20229/
      data p( 862),p( 863),p( 864)/  -67.29447,  -64.91265,  -61.89265/
      data p( 865),p( 866),p( 867)/  -58.74000,  -54.53900,  -51.14800/
      data p( 868),p( 869),p( 870)/  -46.37000,  -47.35700,  -55.37700/
      data p( 871),p( 872),p( 873)/  -58.85617,  -64.19273,  -66.46011/
      data p( 874),p( 875),p( 876)/  -71.49200,  -73.15467,  -77.80503/
      data p( 877),p( 878),p( 879)/  -79.34784,  -83.62377,  -84.86942/
      data p( 880),p( 881),p( 882)/  -88.76794,  -87.89114,  -88.45457/
      data p( 883),p( 884),p( 885)/  -87.11739,  -87.26630,  -85.65763/
      data p( 886),p( 887),p( 888)/  -85.44065,  -82.94886,  -81.27623/
      data p( 889),p( 890),p( 891)/  -77.76942,  -76.60447,  -73.45765/
      data p( 892),p( 893),p( 894)/  -71.74265,  -68.37439,  -66.34100/
      data p( 895),p( 896),p( 897)/  -62.36400,  -59.69900,  -55.08900/
      data p( 898),p( 899),p( 900)/  -51.90300,  -47.46000,  -52.97400/
      data p( 901),p( 902),p( 903)/  -58.96011,  -61.87900,  -67.15467/
      data p( 904),p( 905),p( 906)/  -69.82703,  -74.18284,  -76.42400/
      data p( 907),p( 908),p( 909)/  -80.57841,  -82.65694,  -86.63775/
      data p( 910),p( 911),p( 912)/  -86.44896,  -87.20875,  -86.36489/
      data p( 913),p( 914),p( 915)/  -86.78246,  -85.60423,  -85.60695/
      data p( 916),p( 917),p( 918)/  -83.52642,  -82.32742,  -79.93948/
      data p( 919),p( 920),p( 921)/  -78.94265,  -76.34764,  -75.31939/
      data p( 922),p( 923),p( 924)/  -72.22853,  -70.85500,  -66.89101/
      data p( 925),p( 926),p( 927)/  -64.91600,  -60.53800,  -58.09700/
      data p( 928),p( 929),p( 930)/  -53.39300,  -47.74800,  -55.80600/
      data p( 931),p( 932),p( 933)/  -59.06600,  -64.55703,  -67.69461/
      data p( 934),p( 935),p( 936)/  -72.70056,  -75.00336,  -80.16794/
      data p( 937),p( 938),p( 939)/  -82.20364,  -86.80547,  -86.80386/
      data p( 940),p( 941),p( 942)/  -88.41034,  -87.70808,  -88.79102/
      data p( 943),p( 944),p( 945)/  -87.54083,  -88.11201,  -85.96608/
      data p( 946),p( 947),p( 948)/  -86.18447,  -83.51165,  -83.55765/
      data p( 949),p( 950),p( 951)/  -80.84939,  -80.33353,  -77.34000/
      data p( 952),p( 953),p( 954)/  -76.25742,  -72.94089,  -71.18501/
      data p( 955),p( 956),p( 957)/  -67.24500,  -65.45600,  -61.00400/
      data p( 958),p( 959),p( 960)/  -58.83300,  -53.99900,  -47.56200/
      data p( 961),p( 962),p( 963)/  -53.20700,  -59.12200,  -62.56800/
      data p( 964),p( 965),p( 966)/  -67.49336,  -71.20728,  -75.98363/
      data p( 967),p( 968),p( 969)/  -78.93511,  -83.60300,  -84.15459/
      data p( 970),p( 971),p( 972)/  -86.01745,  -85.81779,  -87.22057/
      data p( 973),p( 974),p( 975)/  -86.42802,  -87.32331,  -86.01639/
      data p( 976),p( 977),p( 978)/  -86.33609,  -84.56760,  -84.59939/
      data p( 979),p( 980),p( 981)/  -82.48853,  -82.28999,  -79.77742/
      data p( 982),p( 983),p( 984)/  -79.10088,  -75.93541,  -74.86700/
      data p( 985),p( 986),p( 987)/  -71.36201,  -69.81500,  -65.91300/
      data p( 988),p( 989),p( 990)/  -63.96600,  -59.72700,  -57.49200/
      data p( 991),p( 992),p( 993)/  -47.33900,  -55.49800,  -59.51300/
      data p( 994),p( 995),p( 996)/  -65.40900,  -68.57897,  -74.40800/
      data p( 997),p( 998),p( 999)/  -77.26601,  -82.56802,  -83.45000/
      data p(1000),p(1001),p(1002)/  -86.07220,  -86.11238,  -88.22448/
      data p(1003),p(1004),p(1005)/  -87.61697,  -89.21880,  -87.94959/
      data p(1006),p(1007),p(1008)/  -89.09785,  -87.25893,  -88.09125/
      data p(1009),p(1010),p(1011)/  -85.92999,  -86.32442,  -83.92088/
      data p(1012),p(1013),p(1014)/  -83.65541,  -80.85221,  -80.13997/
      data p(1015),p(1016),p(1017)/  -76.79201,  -75.86700,  -72.15401/
      data p(1018),p(1019),p(1020)/  -70.79401,  -66.77901,  -65.05600/
      data p(1021),p(1022),p(1023)/  -60.74300,  -58.65600,  -47.15200/
      data p(1024),p(1025),p(1026)/  -53.21600,  -59.10300,  -63.36000/
      data p(1027),p(1028),p(1029)/  -69.17300,  -72.93800,  -78.34000/
      data p(1030),p(1031),p(1032)/  -79.62576,  -82.58938,  -83.16710/
      data p(1033),p(1034),p(1035)/  -85.57439,  -85.58880,  -87.40810/
      data p(1036),p(1037),p(1038)/  -86.77532,  -88.02228,  -86.95000/
      data p(1039),p(1040),p(1041)/  -87.84691,  -86.36382,  -86.86130/
      data p(1042),p(1043),p(1044)/  -85.01673,  -85.01221,  -82.94997/
      data p(1045),p(1046),p(1047)/  -82.28800,  -79.53700,  -78.78600/
      data p(1048),p(1049),p(1050)/  -75.59400,  -74.40338,  -71.06100/
      data p(1051),p(1052),p(1053)/  -69.53600,  -65.73600,  -63.93800/
      data p(1054),p(1055),p(1056)/  -59.82100,  -57.67800,  -47.05900/
      data p(1057),p(1058),p(1059)/  -55.49800,  -59.69900,  -66.35001/
      data p(1060),p(1061),p(1062)/  -70.15100,  -76.17576,  -77.79938/
      data p(1063),p(1064),p(1065)/  -81.30009,  -82.18780,  -85.22741/
      data p(1066),p(1067),p(1068)/  -85.42811,  -87.92584,  -87.47920/
      data p(1069),p(1070),p(1071)/  -89.39089,  -88.41363,  -89.90491/
      data p(1072),p(1073),p(1074)/  -88.37227,  -89.52173,  -87.60371/
      data p(1075),p(1076),p(1077)/  -88.34998,  -86.02910,  -86.33711/
      data p(1078),p(1079),p(1080)/  -83.69347,  -83.49416,  -80.40338/
      data p(1081),p(1082),p(1083)/  -79.96103,  -76.53201,  -75.46599/
      data p(1084),p(1085),p(1086)/  -72.02300,  -70.76601,  -66.90000/
      data p(1087),p(1088),p(1089)/  -65.39101,  -61.23600,  -53.30000/
      data p(1090),p(1091),p(1092)/  -60.10000,  -64.57101,  -70.79401/
      data p(1093),p(1094),p(1095)/  -72.88009,  -76.75780,  -78.18085/
      data p(1096),p(1097),p(1098)/  -81.22427,  -81.97147,  -84.79160/
      data p(1099),p(1100),p(1101)/  -85.11224,  -87.06838,  -86.93965/
      data p(1102),p(1103),p(1104)/  -88.40527,  -87.60355,  -88.71966/
      data p(1105),p(1106),p(1107)/  -87.45753,  -88.21742,  -86.62508/
      data p(1108),p(1109),p(1110)/  -87.03347,  -84.94488,  -84.98738/
      data p(1111),p(1112),p(1113)/  -82.56802,  -82.26565,  -79.56599/
      data p(1114),p(1115),p(1116)/  -78.55656,  -75.64792,  -74.65824/
      data p(1117),p(1118),p(1119)/  -71.42700,  -69.95500,  -66.57401/
      data p(1120),p(1121),p(1122)/  -64.70200,  -61.01300,  -58.79600/
      data p(1123),p(1124),p(1125)/  -56.10400,  -60.60300,  -67.46001/
      data p(1126),p(1127),p(1128)/  -69.85300,  -74.30505,  -75.74774/
      data p(1129),p(1130),p(1131)/  -79.38447,  -80.64971,  -83.97596/
      data p(1132),p(1133),p(1134)/  -84.33018,  -87.13380,  -86.98827/
      data p(1135),p(1136),p(1137)/  -89.25257,  -88.50536,  -90.34972/
      data p(1138),p(1139),p(1140)/  -89.25423,  -90.58105,  -89.04993/
      data p(1141),p(1142),p(1143)/  -90.02132,  -88.09087,  -88.71973/
      data p(1144),p(1145),p(1146)/  -86.42564,  -86.70891,  -83.90656/
      data p(1147),p(1148),p(1149)/  -83.97292,  -81.05824,  -80.57401/
      data p(1150),p(1151),p(1152)/  -77.31058,  -76.71011,  -73.35778/
      data p(1153),p(1154),p(1155)/  -72.32677,  -68.52552,  -67.29054/
      data p(1156),p(1157),p(1158)/  -63.09900,  -61.49700,  -53.80300/
      data p(1159),p(1160),p(1161)/  -60.91000,  -64.13425,  -68.40900/
      data p(1162),p(1163),p(1164)/  -70.13447,  -74.59972,  -76.06727/
      data p(1165),p(1166),p(1167)/  -79.48118,  -80.61043,  -83.56227/
      data p(1168),p(1169),p(1170)/  -84.09557,  -86.48541,  -86.47172/
      data p(1171),p(1172),p(1173)/  -88.38882,  -87.99512,  -89.36639/
      data p(1174),p(1175),p(1176)/  -88.56946,  -89.53675,  -88.24974/
      data p(1177),p(1178),p(1179)/  -88.94301,  -87.23009,  -87.70357/
      data p(1180),p(1181),p(1182)/  -85.73330,  -85.83824,  -83.57633/
      data p(1183),p(1184),p(1185)/  -83.42558,  -80.87611,  -80.47977/
      data p(1186),p(1187),p(1188)/  -77.81277,  -76.99352,  -74.36054/
      data p(1189),p(1190),p(1191)/  -72.97514,  -69.99717,  -68.21571/
      data p(1192),p(1193),p(1194)/  -62.48554,  -57.43600,  -51.54900/
      data p(1195),p(1196),p(1197)/  -56.86400,  -59.56000,  -64.74800/
      data p(1198),p(1199),p(1200)/  -66.94601,  -71.55227,  -73.22436/
      data p(1201),p(1202),p(1203)/  -77.42533,  -78.55595,  -82.00375/
      data p(1204),p(1205),p(1206)/  -82.63573,  -85.83466,  -85.94391/
      data p(1207),p(1208),p(1209)/  -88.65883,  -88.33043,  -90.55814/
      data p(1210),p(1211),p(1212)/  -90.03264,  -91.52473,  -90.39797/
      data p(1213),p(1214),p(1215)/  -91.65311,  -90.06719,  -91.10330/
      data p(1216),p(1217),p(1218)/  -89.20277,  -89.94492,  -87.81947/
      data p(1219),p(1220),p(1221)/  -88.23611,  -85.89777,  -86.01978/
      data p(1222),p(1223),p(1224)/  -83.50752,  -83.33614,  -80.63013/
      data p(1225),p(1226),p(1227)/  -80.24617,  -77.38931,  -76.62054/
      data p(1228),p(1229),p(1230)/  -70.96671,  -66.63574,  -60.79900/
      data p(1231),p(1232),p(1233)/  -56.50400,  -50.49600,  -55.77800/
      data p(1234),p(1235),p(1236)/  -59.34800,  -63.78070,  -66.35700/
      data p(1237),p(1238),p(1239)/  -70.65401,  -72.50700,  -76.25573/
      data p(1240),p(1241),p(1242)/  -77.53500,  -80.84400,  -81.60386/
      data p(1243),p(1244),p(1245)/  -84.41389,  -84.67664,  -87.00264/
      data p(1246),p(1247),p(1248)/  -86.81781,  -88.64134,  -87.99648/
      data p(1249),p(1250),p(1251)/  -89.47328,  -88.42270,  -89.59290/
      data p(1252),p(1253),p(1254)/  -88.32852,  -89.22250,  -87.61862/
      data p(1255),p(1256),p(1257)/  -88.26109,  -86.39777,  -86.70852/
      data p(1258),p(1259),p(1260)/  -84.61008,  -84.62614,  -82.39394/
      data p(1261),p(1262),p(1263)/  -82.02131,  -79.72353,  -78.95672/
      data p(1264),p(1265),p(1266)/  -74.00574,  -69.70559,  -64.59000/
      data p(1267),p(1268),p(1269)/  -60.25800,  -54.99500,  -50.57100/
      data p(1270),p(1271),p(1272)/  -58.03000,  -60.51300,  -65.68258/
      data p(1273),p(1274),p(1275)/  -67.57384,  -72.27725,  -73.47569/
      data p(1276),p(1277),p(1278)/  -77.25660,  -78.31400,  -81.91901/
      data p(1279),p(1280),p(1281)/  -82.36398,  -85.30597,  -85.10670/
      data p(1282),p(1283),p(1284)/  -87.72326,  -87.18027,  -89.40488/
      data p(1285),p(1286),p(1287)/  -88.55730,  -90.31107,  -89.16916/
      data p(1288),p(1289),p(1290)/  -90.52307,  -89.02779,  -90.07030/
      data p(1291),p(1292),p(1293)/  -88.28952,  -88.99364,  -87.00564/
      data p(1294),p(1295),p(1296)/  -87.35294,  -85.21131,  -85.20953/
      data p(1297),p(1298),p(1299)/  -82.95972,  -82.39944,  -77.82559/
      data p(1300),p(1301),p(1302)/  -74.42342,  -69.55952,  -65.93100/
      data p(1303),p(1304),p(1305)/  -60.79900,  -57.10100,  -51.80000/
      data p(1306),p(1307),p(1308)/  -47.97200,  -52.82400,  -57.57409/
      data p(1309),p(1310),p(1311)/  -60.34800,  -64.94701,  -67.09600/
      data p(1312),p(1313),p(1314)/  -71.12492,  -72.79601,  -76.45901/
      data p(1315),p(1316),p(1317)/  -77.56082,  -80.43665,  -80.69045/
      data p(1318),p(1319),p(1320)/  -83.66600,  -83.78989,  -86.28795/
      data p(1321),p(1322),p(1323)/  -86.07706,  -87.93494,  -87.36349/
      data p(1324),p(1325),p(1326)/  -88.84202,  -87.91496,  -88.98708/
      data p(1327),p(1328),p(1329)/  -87.74183,  -88.50358,  -86.93258/
      data p(1330),p(1331),p(1332)/  -87.44476,  -85.70254,  -85.87772/
      data p(1333),p(1334),p(1335)/  -83.94944,  -83.78759,  -79.49825/
      data p(1336),p(1337),p(1338)/  -76.50112,  -72.29914,  -68.84354/
      data p(1339),p(1340),p(1341)/  -64.07700,  -60.70500,  -55.72200/
      data p(1342),p(1343),p(1344)/  -52.09800,  -46.93800,  -51.72100/
      data p(1345),p(1346),p(1347)/  -54.36900,  -59.92733,  -62.05348/
      data p(1348),p(1349),p(1350)/  -66.93201,  -68.43000,  -72.90100/
      data p(1351),p(1352),p(1353)/  -73.99381,  -77.71368,  -78.66066/
      data p(1354),p(1355),p(1356)/  -81.82989,  -82.54294,  -85.18661/
      data p(1357),p(1358),p(1359)/  -85.25894,  -87.65751,  -87.18948/
      data p(1360),p(1361),p(1362)/  -89.17297,  -88.32465,  -89.86081/
      data p(1363),p(1364),p(1365)/  -88.69736,  -89.88180,  -88.41561/
      data p(1366),p(1367),p(1368)/  -89.27953,  -87.64830,  -88.12444/
      data p(1369),p(1370),p(1371)/  -86.43565,  -86.42445,  -82.37859/
      data p(1372),p(1373),p(1374)/  -80.11914,  -75.64954,  -72.99590/
      data p(1375),p(1376),p(1377)/  -68.32854,  -65.48125,  -60.65000/
      data p(1378),p(1379),p(1380)/  -57.53800,  -52.47100,  -49.09000/
      data p(1381),p(1382),p(1383)/  -43.77100,  -46.26600,  -51.66483/
      data p(1384),p(1385),p(1386)/  -54.56600,  -59.67200,  -62.49006/
      data p(1387),p(1388),p(1389)/  -66.47189,  -68.41368,  -72.31105/
      data p(1390),p(1391),p(1392)/  -73.88776,  -77.14294,  -78.13190/
      data p(1393),p(1394),p(1395)/  -81.04913,  -81.74257,  -84.09073/
      data p(1396),p(1397),p(1398)/  -84.34869,  -86.23994,  -85.93225/
      data p(1399),p(1400),p(1401)/  -87.50140,  -86.90263,  -88.06322/
      data p(1402),p(1403),p(1404)/  -87.16007,  -88.07566,  -86.89588/
      data p(1405),p(1406),p(1407)/  -87.58660,  -86.34414,  -86.55116/
      data p(1408),p(1409),p(1410)/  -82.89314,  -80.70657,  -77.05590/
      data p(1411),p(1412),p(1413)/  -74.47855,  -70.52125,  -67.69139/
      data p(1414),p(1415),p(1416)/  -63.31609,  -60.18547,  -55.73870/
      data p(1417),p(1418),p(1419)/  -52.28994,  -47.59977,  -44.04100/
      data p(1420),p(1421),p(1422)/  -39.15100,  -35.39700,  -45.69800/
      data p(1423),p(1424),p(1425)/  -48.70800,  -54.32500,  -56.95200/
      data p(1426),p(1427),p(1428)/  -62.00000,  -64.22471,  -68.88776/
      data p(1429),p(1430),p(1431)/  -70.34092,  -74.27700,  -75.59100/
      data p(1432),p(1433),p(1434)/  -79.09460,  -79.53073,  -82.67554/
      data p(1435),p(1436),p(1437)/  -82.78994,  -85.40973,  -85.06985/
      data p(1438),p(1439),p(1440)/  -87.27122,  -86.69340,  -88.43961/
      data p(1441),p(1442),p(1443)/  -87.55822,  -88.95455,  -87.85594/
      data p(1444),p(1445),p(1446)/  -88.89236,  -87.72678,  -88.26717/
      data p(1447),p(1448),p(1449)/  -84.91929,  -83.27603,  -79.72988/
      data p(1450),p(1451),p(1452)/  -77.82802,  -73.94461,  -71.78049/
      data p(1453),p(1454),p(1455)/  -68.07003,  -65.10523,  -61.48557/
      data p(1456),p(1457),p(1458)/  -58.04849,  -53.59800,  -50.65500/
      data p(1459),p(1460),p(1461)/  -45.92300,  -42.70000,  -37.62300/
      data p(1462),p(1463),p(1464)/  -46.56500,  -49.77000,  -54.96700/
      data p(1465),p(1466),p(1467)/  -57.68700,  -62.40100,  -64.54300/
      data p(1468),p(1469),p(1470)/  -68.70700,  -70.30000,  -73.89500/
      data p(1471),p(1472),p(1473)/  -75.10600,  -78.09600,  -78.75973/
      data p(1474),p(1475),p(1476)/  -81.34985,  -81.67300,  -83.73339/
      data p(1477),p(1478),p(1479)/  -83.73161,  -85.32822,  -85.24137/
      data p(1480),p(1481),p(1482)/  -86.65594,  -86.02236,  -87.12667/
      data p(1483),p(1484),p(1485)/  -86.52943,  -87.23612,  -84.32577/
      data p(1486),p(1487),p(1488)/  -82.94299,  -80.03909,  -78.19086/
      data p(1489),p(1490),p(1491)/  -74.89987,  -72.99338,  -69.20986/
      data p(1492),p(1493),p(1494)/  -67.23557,  -63.16349,  -61.13400/
      data p(1495),p(1496),p(1497)/  -57.22200,  -54.43700,  -50.19800/
      data p(1498),p(1499),p(1500)/  -47.08700,  -42.47600,  -39.00200/
      data p(1501),p(1502),p(1503)/  -44.00400,  -49.70500,  -52.47100/
      data p(1504),p(1505),p(1506)/  -57.74300,  -60.07200,  -64.72000/
      data p(1507),p(1508),p(1509)/  -66.56500,  -70.70000,  -71.95800/
      data p(1510),p(1511),p(1512)/  -75.57201,  -76.30000,  -79.46201/
      data p(1513),p(1514),p(1515)/  -79.71339,  -82.44701,  -82.39101/
      data p(1516),p(1517),p(1518)/  -84.74137,  -84.63036,  -86.49519/
      data p(1519),p(1520),p(1521)/  -85.90457,  -87.57386,  -86.95812/
      data p(1522),p(1523),p(1524)/  -88.08762,  -85.44491,  -84.54263/
      data p(1525),p(1526),p(1527)/  -81.61642,  -80.44131,  -77.10173/
      data p(1528),p(1529),p(1530)/  -75.74003,  -72.18056,  -70.42584/
      data p(1531),p(1532),p(1533)/  -66.79816,  -64.99368,  -61.44100/
      data p(1534),p(1535),p(1536)/  -59.26200,  -55.34900,  -52.79700/
      data p(1537),p(1538),p(1539)/  -48.40000,  -45.40100,  -40.66900/
      data p(1540),p(1541),p(1542)/  -41.57900,  -45.03800,  -50.33800/
      data p(1543),p(1544),p(1545)/  -53.13200,  -57.91100,  -60.25800/
      data p(1546),p(1547),p(1548)/  -64.43100,  -66.32201,  -69.99200/
      data p(1549),p(1550),p(1551)/  -71.37100,  -74.46339,  -75.33900/
      data p(1552),p(1553),p(1554)/  -78.05901,  -78.55100,  -80.91036/
      data p(1555),p(1556),p(1557)/  -81.36885,  -83.20258,  -83.13686/
      data p(1558),p(1559),p(1560)/  -84.82912,  -84.69962,  -86.02558/
      data p(1561),p(1562),p(1563)/  -83.79732,  -83.07787,  -80.75996/
      data p(1564),p(1565),p(1566)/  -79.63631,  -76.76626,  -75.47057/
      data p(1567),p(1568),p(1569)/  -72.48584,  -70.98817,  -68.00368/
      data p(1570),p(1571),p(1572)/  -66.85530,  -63.71400,  -61.80500/
      data p(1573),p(1574),p(1575)/  -58.32100,  -55.89900,  -52.05200/
      data p(1576),p(1577),p(1578)/  -49.21100,  -44.91700,  -41.70300/
      data p(1579),p(1580),p(1581)/  -53.03000,  -55.42400,  -60.18400/
      data p(1582),p(1583),p(1584)/  -62.17300,  -66.34100,  -67.90340/
      data p(1585),p(1586),p(1587)/  -71.61301,  -72.46101,  -75.78101/
      data p(1588),p(1589),p(1590)/  -76.15900,  -79.15784,  -79.51257/
      data p(1591),p(1592),p(1593)/  -82.03700,  -82.04212,  -84.47735/
      data p(1594),p(1595),p(1596)/  -84.20258,  -85.95952,  -84.01179/
      data p(1597),p(1598),p(1599)/  -83.75748,  -81.44158,  -80.93551/
      data p(1600),p(1601),p(1602)/  -78.15625,  -77.41784,  -74.38520/
      data p(1603),p(1604),p(1605)/  -73.69368,  -70.95679,  -70.15786/
      data p(1606),p(1607),p(1608)/  -67.35210,  -65.68587,  -62.75516/
      data p(1609),p(1610),p(1611)/  -60.36100,  -56.57000,  -54.14800/
      data p(1612),p(1613),p(1614)/  -49.93700,  -47.14300,  -42.54100/
      data p(1615),p(1616),p(1617)/  -48.19500,  -52.94600,  -55.47000/
      data p(1618),p(1619),p(1620)/  -59.80200,  -61.71100,  -65.46500/
      data p(1621),p(1622),p(1623)/  -66.61100,  -70.21900,  -71.30785/
      data p(1624),p(1625),p(1626)/  -73.85600,  -75.03700,  -77.53772/
      data p(1627),p(1628),p(1629)/  -78.43025,  -80.47489,  -81.08585/
      data p(1630),p(1631),p(1632)/  -82.97043,  -81.42583,  -81.27854/
      data p(1633),p(1634),p(1635)/  -79.46373,  -79.05225,  -76.87825/
      data p(1636),p(1637),p(1638)/  -76.07585,  -73.60714,  -73.39921/
      data p(1639),p(1640),p(1641)/  -71.26808,  -70.68810,  -68.42101/
      data p(1642),p(1643),p(1644)/  -66.97716,  -64.21686,  -62.22400/
      data p(1645),p(1646),p(1647)/  -58.97300,  -56.70000,  -53.10400/
      data p(1648),p(1649),p(1650)/  -50.43100,  -46.30500,  -43.29600/
      data p(1651),p(1652),p(1653)/  -47.85100,  -50.40300,  -55.12600/
      data p(1654),p(1655),p(1656)/  -57.07300,  -61.46000,  -63.01600/
      data p(1657),p(1658),p(1659)/  -66.78800,  -67.95555,  -71.22200/
      data p(1660),p(1661),p(1662)/  -72.37521,  -75.45939,  -75.94608/
      data p(1663),p(1664),p(1665)/  -78.99695,  -79.52763,  -81.97637/
      data p(1666),p(1667),p(1668)/  -80.66215,  -81.00573,  -79.27640/
      data p(1669),p(1670),p(1671)/  -79.34660,  -77.14677,  -77.06113/
      data p(1672),p(1673),p(1674)/  -74.58625,  -74.77265,  -72.56905/
      data p(1675),p(1676),p(1677)/  -72.46529,  -70.20116,  -69.37186/
      data p(1678),p(1679),p(1680)/  -66.73734,  -65.21581,  -62.22400/
      data p(1681),p(1682),p(1683)/  -60.41700,  -56.97900,  -54.75300/
      data p(1684),p(1685),p(1686)/  -50.89700,  -48.17700,  -43.79900/
      data p(1687),p(1688),p(1689)/  -42.70000,  -47.59900,  -50.00300/
      data p(1690),p(1691),p(1692)/  -54.28700,  -56.35500,  -60.35100/
      data p(1693),p(1694),p(1695)/  -61.99100,  -65.35500,  -66.98939/
      data p(1696),p(1697),p(1698)/  -69.96835,  -71.35240,  -74.25251/
      data p(1699),p(1700),p(1701)/  -75.66142,  -78.00211,  -77.12797/
      data p(1702),p(1703),p(1704)/  -77.55506,  -76.23926,  -76.45150/
      data p(1705),p(1706),p(1707)/  -74.80055,  -74.66294,  -72.89834/
      data p(1708),p(1709),p(1710)/  -73.37730,  -71.74796,  -71.82803/
      data p(1711),p(1712),p(1713)/  -70.09412,  -69.47134,  -67.21481/
      data p(1714),p(1715),p(1716)/  -66.05736,  -63.37200,  -61.77700/
      data p(1717),p(1718),p(1719)/  -58.64700,  -56.62600,  -53.10400/
      data p(1720),p(1721),p(1722)/  -50.56100,  -46.60300,  -43.73400/
      data p(1723),p(1724),p(1725)/  -49.30400,  -51.55800,  -55.91800/
      data p(1726),p(1727),p(1728)/  -57.67800,  -61.52900,  -63.14600/
      data p(1729),p(1730),p(1731)/  -66.85201,  -68.24251,  -71.92101/
      data p(1732),p(1733),p(1734)/  -72.94762,  -76.09808,  -75.36769/
      data p(1735),p(1736),p(1737)/  -76.28024,  -75.13763,  -75.77195/
      data p(1738),p(1739),p(1740)/  -74.19882,  -74.71709,  -72.89286/
      data p(1741),p(1742),p(1743)/  -73.71631,  -72.08012,  -72.54516/
      data p(1744),p(1745),p(1746)/  -70.83389,  -70.69990,  -68.57185/
      data p(1747),p(1748),p(1749)/  -67.95191,  -65.51598,  -64.29058/
      data p(1750),p(1751),p(1752)/  -61.48800,  -59.74600,  -56.46700/
      data p(1753),p(1754),p(1755)/  -54.39900,  -50.70100,  -48.10200/
      data p(1756),p(1757),p(1758)/  -43.90100,  -43.90100,  -48.41000/
      data p(1759),p(1760),p(1761)/  -50.72900,  -54.80900,  -56.95200/
      data p(1762),p(1763),p(1764)/  -60.78000,  -62.84800,  -66.24800/
      data p(1765),p(1766),p(1767)/  -67.83080,  -70.75891,  -70.51537/
      data p(1768),p(1769),p(1770)/  -71.49995,  -71.11569,  -71.63359/
      data p(1771),p(1772),p(1773)/  -70.72710,  -71.32369,  -70.15430/
      data p(1774),p(1775),p(1776)/  -71.25890,  -70.10074,  -70.77383/
      data p(1777),p(1778),p(1779)/  -69.47989,  -69.54242,  -67.84627/
      data p(1780),p(1781),p(1782)/  -67.47156,  -65.68448,  -64.60474/
      data p(1783),p(1784),p(1785)/  -62.08663,  -60.65900,  -57.70600/
      data p(1786),p(1787),p(1788)/  -55.84300,  -52.49900,  -50.09600/
      data p(1789),p(1790),p(1791)/  -46.34200,  -43.50100,  -43.04400/
      data p(1792),p(1793),p(1794)/  -45.46600,  -50.05200,  -52.32200/
      data p(1795),p(1796),p(1797)/  -56.75600,  -58.72800,  -62.67080/
      data p(1798),p(1799),p(1800)/  -64.38626,  -67.83337,  -67.68796/
      data p(1801),p(1802),p(1803)/  -69.32203,  -68.76322,  -70.12856/
      data p(1804),p(1805),p(1806)/  -69.15330,  -70.40040,  -69.16440/
      data p(1807),p(1808),p(1809)/  -70.53432,  -69.43239,  -70.41662/
      data p(1810),p(1811),p(1812)/  -69.17677,  -69.68159,  -68.06464/
      data p(1813),p(1814),p(1815)/  -68.19026,  -66.38987,  -65.97663/
      data p(1816),p(1817),p(1818)/  -63.62119,  -62.59337,  -59.94254/
      data p(1819),p(1820),p(1821)/  -58.47000,  -55.60679,  -53.40300/
      data p(1822),p(1823),p(1824)/  -49.85400,  -47.40400,  -43.37000/
      data p(1825),p(1826),p(1827)/  -37.39000,  -42.20600,  -45.04700/
      data p(1828),p(1829),p(1830)/  -49.48100,  -52.07100,  -56.03900/
      data p(1831),p(1832),p(1833)/  -58.43300,  -61.67426,  -62.08200/
      data p(1834),p(1835),p(1836)/  -63.63892,  -63.58322,  -65.02339/
      data p(1837),p(1838),p(1839)/  -64.64915,  -66.06240,  -65.47401/
      data p(1840),p(1841),p(1842)/  -66.89239,  -66.18662,  -67.33906/
      data p(1843),p(1844),p(1845)/  -66.39159,  -67.20573,  -66.04998/
      data p(1846),p(1847),p(1848)/  -66.38731,  -64.98979,  -64.90727/
      data p(1849),p(1850),p(1851)/  -63.07959,  -62.29254,  -60.08469/
      data p(1852),p(1853),p(1854)/  -58.80679,  -56.24830,  -54.52851/
      data p(1855),p(1856),p(1857)/  -51.40000,  -49.09900,  -45.50300/
      data p(1858),p(1859),p(1860)/  -42.80200,  -36.71000,  -39.62600/
      data p(1861),p(1862),p(1863)/  -44.60000,  -47.21700,  -51.75400/
      data p(1864),p(1865),p(1866)/  -53.86400,  -57.97400,  -58.25600/
      data p(1867),p(1868),p(1869)/  -60.47403,  -60.46036,  -62.61754/
      data p(1870),p(1871),p(1872)/  -62.21981,  -64.25910,  -63.39233/
      data p(1873),p(1874),p(1875)/  -65.28700,  -64.57049,  -66.06255/
      data p(1876),p(1877),p(1878)/  -65.20332,  -66.34572,  -65.17731/
      data p(1879),p(1880),p(1881)/  -65.95257,  -64.53129,  -64.93447/
      data p(1882),p(1883),p(1884)/  -63.29925,  -62.99900,  -60.93081/
      data p(1885),p(1886),p(1887)/  -60.11831,  -57.72851,  -56.49310/
      data p(1888),p(1889),p(1890)/  -53.65400,  -51.84700,  -48.50300/
      data p(1891),p(1892),p(1893)/  -46.30500,  -42.50400,  -31.21000/
      data p(1894),p(1895),p(1896)/  -36.25300,  -39.54200,  -44.10600/
      data p(1897),p(1898),p(1899)/  -46.88200,  -50.82800,  -51.88400/
      data p(1900),p(1901),p(1902)/  -54.00091,  -54.56400,  -56.64269/
      data p(1903),p(1904),p(1905)/  -56.81470,  -58.91133,  -58.68700/
      data p(1906),p(1907),p(1908)/  -60.72505,  -60.46255,  -62.03932/
      data p(1909),p(1910),p(1911)/  -61.50640,  -62.73831,  -61.99001/
      data p(1912),p(1913),p(1914)/  -62.93875,  -61.89485,  -62.55089/
      data p(1915),p(1916),p(1917)/  -61.31989,  -61.28194,  -59.80389/
      data p(1918),p(1919),p(1920)/  -59.21896,  -57.38364,  -56.26192/
      data p(1921),p(1922),p(1923)/  -53.87331,  -52.31932,  -49.37718/
      data p(1924),p(1925),p(1926)/  -47.46900,  -44.11600,  -41.60100/
      data p(1927),p(1928),p(1929)/  -30.96300,  -34.01800,  -39.13200/
      data p(1930),p(1931),p(1932)/  -41.68500,  -46.41900,  -47.31100/
      data p(1933),p(1934),p(1935)/  -50.07500,  -50.49400,  -53.23757/
      data p(1936),p(1937),p(1938)/  -53.41312,  -56.02200,  -55.74643/
      data p(1939),p(1940),p(1941)/  -58.16300,  -57.88900,  -59.84800/
      data p(1942),p(1943),p(1944)/  -59.36831,  -60.99400,  -60.17675/
      data p(1945),p(1946),p(1947)/  -61.59073,  -60.59660,  -61.57690/
      data p(1948),p(1949),p(1950)/  -60.37280,  -60.77192,  -59.31539/
      data p(1951),p(1952),p(1953)/  -59.26379,  -57.56003,  -56.95331/
      data p(1954),p(1955),p(1956)/  -54.70432,  -53.49718,  -50.99265/
      data p(1957),p(1958),p(1959)/  -49.70135,  -46.41600,  -44.40400/
      data p(1960),p(1961),p(1962)/  -40.84600,  -25.46000,  -30.60200/
      data p(1963),p(1964),p(1965)/  -33.89700,  -38.48000,  -39.96100/
      data p(1966),p(1967),p(1968)/  -42.63200,  -43.86600,  -46.48011/
      data p(1969),p(1970),p(1971)/  -47.34900,  -49.72770,  -50.28300/
      data p(1972),p(1973),p(1974)/  -52.58900,  -52.88800,  -54.76831/
      data p(1975),p(1976),p(1977)/  -54.75800,  -56.25675,  -56.11073/
      data p(1978),p(1979),p(1980)/  -57.46660,  -57.10190,  -58.07980/
      data p(1981),p(1982),p(1983)/  -57.31278,  -57.83654,  -56.74452/
      data p(1984),p(1985),p(1986)/  -56.88922,  -55.57896,  -55.17434/
      data p(1987),p(1988),p(1989)/  -53.39100,  -52.39188,  -50.34597/
      data p(1990),p(1991),p(1992)/  -49.06717,  -46.68650,  -44.74000/
      data p(1993),p(1994),p(1995)/  -41.72200,  -39.52300,  -36.17000/
      data p(1996),p(1997),p(1998)/  -33.30100,  -34.68900,  -37.96100/
      data p(1999),p(2000),p(2001)/  -39.00400,  -42.24600,  -42.84600/
      data p(2002),p(2003),p(2004)/  -45.90999,  -46.26651,  -49.18010/
      data p(2005),p(2006),p(2007)/  -49.31600,  -51.77000,  -51.66100/
      data p(2008),p(2009),p(2010)/  -53.79400,  -53.46800,  -55.30300/
      data p(2011),p(2012),p(2013)/  -54.81044,  -56.21600,  -55.43300/
      data p(2014),p(2015),p(2016)/  -56.39452,  -55.28400,  -55.85223/
      data p(2017),p(2018),p(2019)/  -54.48961,  -54.58384,  -52.89021/
      data p(2020),p(2021),p(2022)/  -52.44522,  -50.47293,  -49.78951/
      data p(2023),p(2024),p(2025)/  -47.41385,  -46.05968,  -43.28558/
      data p(2026),p(2027),p(2028)/  -41.50003,  -38.39600,  -36.40300/
      data p(2029),p(2030),p(2031)/  -26.37100,  -29.67300,  -31.32800/
      data p(2032),p(2033),p(2034)/  -34.54500,  -35.99500,  -38.77530/
      data p(2035),p(2036),p(2037)/  -39.91700,  -42.55376,  -43.24900/
      data p(2038),p(2039),p(2040)/  -45.81300,  -46.13700,  -48.46300/
      data p(2041),p(2042),p(2043)/  -48.63600,  -50.37500,  -50.21700/
      data p(2044),p(2045),p(2046)/  -51.73500,  -51.47452,  -52.59400/
      data p(2047),p(2048),p(2049)/  -52.00723,  -52.49000,  -51.47384/
      data p(2050),p(2051),p(2052)/  -51.72421,  -50.53322,  -50.36204/
      data p(2053),p(2054),p(2055)/  -48.93542,  -48.44109,  -46.43272/
      data p(2056),p(2057),p(2058)/  -45.29558,  -42.84003,  -41.39644/
      data p(2059),p(2060),p(2061)/  -38.61033,  -36.87800,  -33.80400/
      data p(2062),p(2063),p(2064)/  -24.27600,  -25.82100,  -29.46400/
      data p(2065),p(2066),p(2067)/  -30.65600,  -34.14700,  -34.90100/
      data p(2068),p(2069),p(2070)/  -38.20633,  -38.80980,  -41.89869/
      data p(2071),p(2072),p(2073)/  -42.22300,  -44.83900,  -44.93600/
      data p(2074),p(2075),p(2076)/  -47.23600,  -47.07800,  -48.97500/
      data p(2077),p(2078),p(2079)/  -48.59400,  -50.15200,  -49.58300/
      data p(2080),p(2081),p(2082)/  -50.68300,  -49.72300,  -50.44192/
      data p(2083),p(2084),p(2085)/  -49.30236,  -49.64328,  -48.25320/
      data p(2086),p(2087),p(2088)/  -48.24625,  -46.36561,  -45.70603/
      data p(2089),p(2090),p(2091)/  -43.38844,  -42.51133,  -39.90672/
      data p(2092),p(2093),p(2094)/  -38.66915,  -35.47854,  -34.29803/
      data p(2095),p(2096),p(2097)/  -17.24700,  -20.80900,  -22.62900/
      data p(2098),p(2099),p(2100)/  -26.11200,  -27.64700,  -30.69247/
      data p(2101),p(2102),p(2103)/  -31.85500,  -34.87200,  -35.76100/
      data p(2104),p(2105),p(2106)/  -38.35000,  -38.97100,  -41.40800/
      data p(2107),p(2108),p(2109)/  -41.65100,  -43.72200,  -43.67600/
      data p(2110),p(2111),p(2112)/  -45.27700,  -45.11200,  -46.32300/
      data p(2113),p(2114),p(2115)/  -45.78192,  -46.59236,  -45.84098/
      data p(2116),p(2117),p(2118)/  -46.51453,  -45.44624,  -45.80961/
      data p(2119),p(2120),p(2121)/  -44.22334,  -43.82143,  -41.92977/
      data p(2122),p(2123),p(2124)/  -41.21787,  -39.01815,  -37.97854/
      data p(2125),p(2126),p(2127)/  -35.56803,  -34.35015,  -31.70800/
      data p(2128),p(2129),p(2130)/  -15.07200,  -16.72200,  -20.56100/
      data p(2131),p(2132),p(2133)/  -21.91400,  -25.59200,  -26.49700/
      data p(2134),p(2135),p(2136)/  -29.96345,  -30.66831,  -33.93459/
      data p(2137),p(2138),p(2139)/  -34.42800,  -37.18700,  -37.45400/
      data p(2140),p(2141),p(2142)/  -39.93900,  -39.98000,  -41.96400/
      data p(2143),p(2144),p(2145)/  -41.87500,  -43.45584,  -42.89400/
      data p(2146),p(2147),p(2148)/  -44.38500,  -43.52452,  -44.53825/
      data p(2149),p(2150),p(2151)/  -43.67800,  -44.25452,  -42.80864/
      data p(2152),p(2153),p(2154)/  -42.99929,  -41.22054,  -41.13850/
      data p(2155),p(2156),p(2157)/  -38.98780,  -38.70803,  -36.39538/
      data p(2158),p(2159),p(2160)/  -35.88203,  -33.39584,  -32.43526/
      data p(2161),p(2162),p(2163)/  -29.69240,  -28.29641,  -11.56900/
      data p(2164),p(2165),p(2166)/  -13.50100,  -17.19300,  -18.66200/
      data p(2167),p(2168),p(2169)/  -21.99176,  -23.25700,  -26.28800/
      data p(2170),p(2171),p(2172)/  -27.34600,  -30.08000,  -30.92200/
      data p(2173),p(2174),p(2175)/  -33.27400,  -33.98900,  -36.17000/
      data p(2176),p(2177),p(2178)/  -36.25100,  -38.05200,  -37.95500/
      data p(2179),p(2180),p(2181)/  -39.45607,  -39.00380,  -40.22800/
      data p(2182),p(2183),p(2184)/  -39.69252,  -40.43600,  -39.16829/
      data p(2185),p(2186),p(2187)/  -39.71813,  -38.32915,  -38.45535/
      data p(2188),p(2189),p(2190)/  -36.70803,  -36.70906,  -34.83583/
      data p(2191),p(2192),p(2193)/  -34.53635,  -32.53186,  -31.69240/
      data p(2194),p(2195),p(2196)/  -29.45393,  -28.28342,  -25.82100/
      data p(2197),p(2198),p(2199)/  -24.41710,  -11.14600,  -12.64900/
      data p(2200),p(2201),p(2202)/  -16.46300,  -17.46500,  -21.07399/
      data p(2203),p(2204),p(2205)/  -21.89044,  -25.32613,  -25.82500/
      data p(2206),p(2207),p(2208)/  -28.87600,  -29.38600,  -31.94100/
      data p(2209),p(2210),p(2211)/  -32.16000,  -34.26500,  -34.30000/
      data p(2212),p(2213),p(2214)/  -36.07896,  -35.65000,  -37.35800/
      data p(2215),p(2216),p(2217)/  -36.55761,  -37.78852,  -36.74000/
      data p(2218),p(2219),p(2220)/  -37.82266,  -36.48484,  -37.32489/
      data p(2221),p(2222),p(2223)/  -35.69051,  -36.29551,  -34.47971/
      data p(2224),p(2225),p(2226)/  -34.77864,  -32.81239,  -32.66294/
      data p(2227),p(2228),p(2229)/  -30.43805,  -29.92330,  -27.40808/
      data p(2230),p(2231),p(2232)/  -26.61847,  -23.75639,  -22.59800/
      data p(2233),p(2234),p(2235)/   -7.66200,   -9.21300,  -12.67005/
      data p(2236),p(2237),p(2238)/  -14.05000,  -17.18500,  -18.37900/
      data p(2239),p(2240),p(2241)/  -21.22400,  -22.37900,  -24.76700/
      data p(2242),p(2243),p(2244)/  -25.71300,  -27.99300,  -28.29900/
      data p(2245),p(2246),p(2247)/  -30.16100,  -30.29800,  -31.85061/
      data p(2248),p(2249),p(2250)/  -31.67296,  -33.01000,  -32.52300/
      data p(2251),p(2252),p(2253)/  -33.63500,  -32.88289,  -33.86051/
      data p(2254),p(2255),p(2256)/  -32.77917,  -33.41106,  -32.28661/
      data p(2257),p(2258),p(2259)/  -32.58559,  -31.15725,  -31.15697/
      data p(2260),p(2261),p(2262)/  -29.59799,  -29.11103,  -27.27611/
      data p(2263),p(2264),p(2265)/  -26.41639,  -24.41592,  -23.15949/
      data p(2266),p(2267),p(2268)/  -20.76700,  -18.99300,   -8.00000/
      data p(2269),p(2270),p(2271)/  -11.72448,  -12.72712,  -16.32320/
      data p(2272),p(2273),p(2274)/  -16.96900,  -20.19300,  -20.67400/
      data p(2275),p(2276),p(2277)/  -23.51900,  -23.69600,  -26.17800/
      data p(2278),p(2279),p(2280)/  -26.09800,  -28.44780,  -28.14500/
      data p(2281),p(2282),p(2283)/  -30.22300,  -29.68500,  -31.41300/
      data p(2284),p(2285),p(2286)/  -30.68051,  -32.06900,  -31.07075/
      data p(2287),p(2288),p(2289)/  -32.24661,  -31.07559,  -31.84326/
      data p(2290),p(2291),p(2292)/  -30.55735,  -30.97047,  -29.56330/
      data p(2293),p(2294),p(2295)/  -29.52023,  -27.67908,  -27.36207/
      data p(2296),p(2297),p(2298)/  -25.28345,  -24.70728,  -22.30359/
      data p(2299),p(2300),p(2301)/  -20.95985,  -16.22939,  -13.09700/
      data p(2302),p(2303),p(2304)/   -2.90500,   -4.44500,   -7.94900/
      data p(2305),p(2306),p(2307)/   -9.13500,  -12.19900,  -13.40400/
      data p(2308),p(2309),p(2310)/  -16.11800,  -16.99000,  -19.46800/
      data p(2311),p(2312),p(2313)/  -19.98200,  -22.19700,  -22.43000/
      data p(2314),p(2315),p(2316)/  -24.50800,  -24.41300,  -26.18800/
      data p(2317),p(2318),p(2319)/  -25.94900,  -27.43400,  -26.96400/
      data p(2320),p(2321),p(2322)/  -28.27100,  -27.46600,  -28.37684/
      data p(2323),p(2324),p(2325)/  -27.51047,  -28.11823,  -27.06419/
      data p(2326),p(2327),p(2328)/  -27.19611,  -25.99746,  -25.77528/
      data p(2329),p(2330),p(2331)/  -24.35983,  -23.83481,  -22.26706/
      data p(2332),p(2333),p(2334)/  -21.04440,  -16.76256,  -13.64720/
      data p(2335),p(2336),p(2337)/   -9.25386,   -3.06100,   -6.82217/
      data p(2338),p(2339),p(2340)/   -7.51700,  -10.99300,  -11.56900/
      data p(2341),p(2342),p(2343)/  -14.62300,  -14.87600,  -17.64200/
      data p(2344),p(2345),p(2346)/  -17.81000,  -20.32519,  -20.30700/
      data p(2347),p(2348),p(2349)/  -22.57700,  -22.28100,  -24.25000/
      data p(2350),p(2351),p(2352)/  -23.78000,  -25.42000,  -24.79600/
      data p(2353),p(2354),p(2355)/  -26.10000,  -25.23474,  -26.25363/
      data p(2356),p(2357),p(2358)/  -25.29324,  -25.94789,  -24.80057/
      data p(2359),p(2360),p(2361)/  -25.12355,  -23.78373,  -23.80060/
      data p(2362),p(2363),p(2364)/  -22.46707,  -21.76356,  -17.62871/
      data p(2365),p(2366),p(2367)/  -14.74263,  -10.49656,   -7.55675/
      data p(2368),p(2369),p(2370)/   -3.26000,    -.18802,   -2.13500/
      data p(2371),p(2372),p(2373)/   -3.27900,   -6.09400,   -7.29100/
      data p(2374),p(2375),p(2376)/   -9.77600,  -10.69500,  -12.99100/
      data p(2377),p(2378),p(2379)/  -13.62900,  -15.77900,  -16.07000/
      data p(2380),p(2381),p(2382)/  -17.93000,  -18.06400,  -19.62258/
      data p(2383),p(2384),p(2385)/  -19.53865,  -20.88693,  -20.36061/
      data p(2386),p(2387),p(2388)/  -21.45163,  -20.79606,  -21.54721/
      data p(2389),p(2390),p(2391)/  -20.67436,  -21.07534,  -20.04309/
      data p(2392),p(2393),p(2394)/  -20.06883,  -18.88446,  -18.27289/
      data p(2395),p(2396),p(2397)/  -14.80615,  -11.86897,   -8.13051/
      data p(2398),p(2399),p(2400)/   -5.23981,   -1.21219,    1.70682/
      data p(2401),p(2402),p(2403)/    5.77500,   -4.55500,   -4.98000/
      data p(2404),p(2405),p(2406)/   -7.89700,   -8.28900,  -10.91328/
      data p(2407),p(2408),p(2409)/  -11.13600,  -13.49500,  -13.44500/
      data p(2410),p(2411),p(2412)/  -15.51600,  -15.28100,  -17.01400/
      data p(2413),p(2414),p(2415)/  -16.57200,  -17.97500,  -17.31380/
      data p(2416),p(2417),p(2418)/  -18.34380,  -17.54432,  -18.19651/
      data p(2419),p(2420),p(2421)/  -17.15977,  -17.48315,  -16.37959/
      data p(2422),p(2423),p(2424)/  -15.96823,  -12.44768,  -10.38452/
      data p(2425),p(2426),p(2427)/   -6.66715,   -4.48426,    -.54529/
      data p(2428),p(2429),p(2430)/    1.77468,    5.82500,    8.35156/
      data p(2431),p(2432),p(2433)/     .17500,    -.95900,   -3.21000/
      data p(2434),p(2435),p(2436)/   -4.00300,   -6.25000,   -6.75100/
      data p(2437),p(2438),p(2439)/   -8.72500,   -9.04200,  -10.72437/
      data p(2440),p(2441),p(2442)/  -10.76003,  -12.25174,  -11.86578/
      data p(2443),p(2444),p(2445)/  -13.00705,  -12.48272,  -13.24970/
      data p(2446),p(2447),p(2448)/  -12.49831,  -12.89311,  -11.98711/
      data p(2449),p(2450),p(2451)/  -11.66155,   -8.63061,   -6.59391/
      data p(2452),p(2453),p(2454)/   -3.39398,   -1.26567,    2.24382/
      data p(2455),p(2456),p(2457)/    4.38698,    8.08673,   10.52260/
      data p(2458),p(2459),p(2460)/   14.25300,   16.89700,   20.80000/
      data p(2461),p(2462),p(2463)/   23.60400,    2.15100,    1.54700/
      data p(2464),p(2465),p(2466)/   -1.13644,   -1.57500,   -4.02700/
      data p(2467),p(2468),p(2469)/   -4.15900,   -6.31800,   -6.22600/
      data p(2470),p(2471),p(2472)/   -8.04400,   -7.76100,   -9.16600/
      data p(2473),p(2474),p(2475)/   -8.63791,   -9.65844,   -8.96411/
      data p(2476),p(2477),p(2478)/   -9.61314,   -8.76963,   -8.67323/
      data p(2479),p(2480),p(2481)/   -5.71159,   -4.33492,   -1.18375/
      data p(2482),p(2483),p(2484)/     .24047,    3.64638,    5.20362/
      data p(2485),p(2486),p(2487)/    8.82575,   10.60427,   14.39600/
      data p(2488),p(2489),p(2490)/   16.36679,   20.29700,   22.44000/
      data p(2491),p(2492),p(2493)/   26.49200,   28.77400,   32.98100/
      data p(2494),p(2495),p(2496)/   35.47500,    6.05400,    3.71300/
      data p(2497),p(2498),p(2499)/    3.06200,     .97600,     .55200/
      data p(2500),p(2501),p(2502)/   -1.24451,   -1.40946,   -2.92546/
      data p(2503),p(2504),p(2505)/   -2.66980,   -3.80476,   -3.35494/
      data p(2506),p(2507),p(2508)/   -4.16440,   -3.54435,   -3.56311/
      data p(2509),p(2510),p(2511)/    -.97365,     .30369,    2.96948/
      data p(2512),p(2513),p(2514)/    4.30020,    7.04519,    8.60779/
      data p(2515),p(2516),p(2517)/   11.46946,   13.26974,   16.34209/
      data p(2518),p(2519),p(2520)/   18.37904,   21.64374,   23.85268/
      data p(2521),p(2522),p(2523)/   27.33322,   29.65240,   33.27600/
      data p(2524),p(2525),p(2526)/   35.79300,   39.59800,   42.29600/
      data p(2527),p(2528),p(2529)/   46.25300,    8.57900,    6.03400/
      data p(2530),p(2531),p(2532)/    5.76300,    3.52300,    3.47200/
      data p(2533),p(2534),p(2535)/    1.65400,    1.81100,     .41600/
      data p(2536),p(2537),p(2538)/     .83275,    -.20168,     .32216/
      data p(2539),p(2540),p(2541)/     .08490,    2.51894,    3.27737/
      data p(2542),p(2543),p(2544)/    5.87401,    6.63591,    9.37901/
      data p(2545),p(2546),p(2547)/   10.26010,   12.95500,   14.30944/
      data p(2548),p(2549),p(2550)/   17.22997,   18.81804,   21.98741/
      data p(2551),p(2552),p(2553)/   23.66232,   27.17231,   28.93602/
      data p(2554),p(2555),p(2556)/   32.43491,   34.54424,   38.39600/
      data p(2557),p(2558),p(2559)/   40.70000,   44.70700,   47.08500/
      data p(2560),p(2561),p(2562)/   11.26500,   10.69800,    8.91322/
      data p(2563),p(2564),p(2565)/    8.62265,    7.12425,    7.27631/
      data p(2566),p(2567),p(2568)/    6.12335,    6.42086,    6.00891/
      data p(2569),p(2570),p(2571)/    8.12381,    8.69333,   10.82866/
      data p(2572),p(2573),p(2574)/   11.55511,   13.74150,   14.50871/
      data p(2575),p(2576),p(2577)/   16.60747,   17.81578,   20.22128/
      data p(2578),p(2579),p(2580)/   21.62983,   24.30253,   25.84614/
      data p(2581),p(2582),p(2583)/   28.89012,   30.67491,   33.55720/
      data p(2584),p(2585),p(2586)/   35.91049,   39.14368,   41.49800/
      data p(2587),p(2588),p(2589)/   45.10300,   47.60100,   51.39800/
      data p(2590),p(2591),p(2592)/   14.00100,   13.84000,   12.03200/
      data p(2593),p(2594),p(2595)/   12.07400,   10.66600,   10.92325/
      data p(2596),p(2597),p(2598)/   10.29391,   12.17106,   12.35882/
      data p(2599),p(2600),p(2601)/   14.45795,   14.65531,   16.92664/
      data p(2602),p(2603),p(2604)/   17.18991,   19.37056,   19.98916/
      data p(2605),p(2606),p(2607)/   22.30131,   23.18552,   25.80132/
      data p(2608),p(2609),p(2610)/   26.76307,   29.57991,   30.85720/
      data p(2611),p(2612),p(2613)/   33.81049,   35.44368,   38.72865/
      data p(2614),p(2615),p(2616)/   40.60894,   44.25008,   46.30500/
      data p(2617),p(2618),p(2619)/   50.20200,   52.39000,   19.73203/
      data p(2620),p(2621),p(2622)/   19.31847,   17.78931,   17.80052/
      data p(2623),p(2624),p(2625)/   17.03569,   18.63724,   18.51842/
      data p(2626),p(2627),p(2628)/   20.37782,   20.36594,   22.10000/
      data p(2629),p(2630),p(2631)/   22.32208,   23.86008,   24.32612/
      data p(2632),p(2633),p(2634)/   26.01919,   26.82065,   28.91072/
      data p(2635),p(2636),p(2637)/   29.89034,   32.16687,   33.42097/
      data p(2638),p(2639),p(2640)/   35.93864,   37.48353,   40.33585/
      data p(2641),p(2642),p(2643)/   42.32407,   45.34063,   47.63607/
      data p(2644),p(2645),p(2646)/   50.76367,   53.21600,   56.80200/
      data p(2647),p(2648),p(2649)/   21.87800,   23.20856,   23.01900/
      data p(2650),p(2651),p(2652)/   24.54600,   24.28400,   25.82376/
      data p(2653),p(2654),p(2655)/   25.70005,   27.37136,   27.32980/
      data p(2656),p(2657),p(2658)/   29.00678,   29.21757,   31.20145/
      data p(2659),p(2660),p(2661)/   31.60316,   33.80313,   34.60153/
      data p(2662),p(2663),p(2664)/   36.91343,   38.14058,   40.91407/
      data p(2665),p(2666),p(2667)/   42.44063,   45.38607,   47.30367/
      data p(2668),p(2669),p(2670)/   50.56873,   52.70927,   56.19700/
      data p(2671),p(2672),p(2673)/   58.61400,   31.57735,   32.72300/
      data p(2674),p(2675),p(2676)/   32.56341,   33.70100,   33.76374/
      data p(2677),p(2678),p(2679)/   35.22220,   35.61396,   37.35200/
      data p(2680),p(2681),p(2682)/   37.94194,   39.95043,   41.03778/
      data p(2683),p(2684),p(2685)/   43.37010,   44.86750,   47.45073/
      data p(2686),p(2687),p(2688)/   49.30527,   52.32092,   54.25604/
      data p(2689),p(2690),p(2691)/   57.41300,   59.87000,   63.20200/
      data p(2692),p(2693),p(2694)/   36.07460,   37.38918,   36.92964/
      data p(2695),p(2696),p(2697)/   38.43200,   38.35840,   40.04266/
      data p(2698),p(2699),p(2700)/   40.33804,   42.17944,   42.89351/
      data p(2701),p(2702),p(2703)/   45.08782,   46.15869,   48.58348/
      data p(2704),p(2705),p(2706)/   50.12132,   52.95104,   54.71301/
      data p(2707),p(2708),p(2709)/   57.74984,   59.79972,   63.09815/
      data p(2710),p(2711),p(2712)/   65.38941,   68.99600,   42.43900/
      data p(2713),p(2714),p(2715)/   43.39800,   43.28900,   44.52000/
      data p(2716),p(2717),p(2718)/   44.73900,   46.17400,   46.54745/
      data p(2719),p(2720),p(2721)/   48.41704,   49.38639,   51.50027/
      data p(2722),p(2723),p(2724)/   52.93023,   55.46398,   57.16829/
      data p(2725),p(2726),p(2727)/   59.87590,   61.89348,   64.98888/
      data p(2728),p(2729),p(2730)/   67.14800,   70.55600,   73.10400/
      data p(2731),p(2732),p(2733)/   47.32000,   46.79800,   48.05700/
      data p(2734),p(2735),p(2736)/   47.88300,   49.26800,   49.38436/
      data p(2737),p(2738),p(2739)/   51.18600,   51.71566,   53.69759/
      data p(2740),p(2741),p(2742)/   54.79916,   57.17719,   58.44784/
      data p(2743),p(2744),p(2745)/   60.99942,   62.61274,   65.52763/
      data p(2746),p(2747),p(2748)/   67.38636,   70.74422,   72.98319/
      data p(2749),p(2750),p(2751)/   76.64134,   79.05601,   52.70400/
      data p(2752),p(2753),p(2754)/   53.40300,   53.21400,   54.27400/
      data p(2755),p(2756),p(2757)/   54.36400,   55.65600,   56.09800/
      data p(2758),p(2759),p(2760)/   57.79900,   58.68558,   60.70348/
      data p(2761),p(2762),p(2763)/   61.80964,   63.96274,   65.48266/
      data p(2764),p(2765),p(2766)/   68.07401,   69.84335,   72.94578/
      data p(2767),p(2768),p(2769)/   75.22134,   78.52801,   80.92900/
      data p(2770),p(2771),p(2772)/   84.39301,   57.81800,   57.20300/
      data p(2773),p(2774),p(2775)/   58.29200,   58.02700,   59.35100/
      data p(2776),p(2777),p(2778)/   59.32565,   60.93900,   61.46965/
      data p(2779),p(2780),p(2781)/   63.37800,   64.08567,   66.12865/
      data p(2782),p(2783),p(2784)/   67.23344,   69.71935,   71.16609/
      data p(2785),p(2786),p(2787)/   74.12834,   76.02814,   79.29509/
      data p(2788),p(2789),p(2790)/   81.33450,   84.80300,   87.03900/
      data p(2791),p(2792),p(2793)/   64.19901,   63.95900,   64.92400/
      data p(2794),p(2795),p(2796)/   64.86100,   66.10700,   66.43201/
      data p(2797),p(2798),p(2799)/   67.96600,   68.60400,   70.28900/
      data p(2800),p(2801),p(2802)/   71.17001,   73.26601,   74.50423/
      data p(2803),p(2804),p(2805)/   77.28815,   79.00742,   81.98640/
      data p(2806),p(2807),p(2808)/   84.08259,   87.18001,   89.40301/
      data p(2809),p(2810),p(2811)/   68.40000,   69.40601,   69.00201/
      data p(2812),p(2813),p(2814)/   70.21201,   70.12439,   71.55600/
      data p(2815),p(2816),p(2817)/   71.89680,   73.61100,   74.06751/
      data p(2818),p(2819),p(2820)/   75.97867,   76.81105,   79.34117/
      data p(2821),p(2822),p(2823)/   80.89819,   83.79296,   85.47996/
      data p(2824),p(2825),p(2826)/   88.58380,   90.41901,   93.69701/
      data p(2827),p(2828),p(2829)/   75.46700,   76.32001,   76.20000/
      data p(2830),p(2831),p(2832)/   77.22900,   77.31600,   78.70000/
      data p(2833),p(2834),p(2835)/   79.10101,   80.69501,   81.30100/
      data p(2836),p(2837),p(2838)/   83.57800,   84.83599,   87.60957/
      data p(2839),p(2840),p(2841)/   88.98994,   91.68258,   93.61700/
      data p(2842),p(2843),p(2844)/   96.54501,   81.80701,   81.49900/
      data p(2845),p(2846),p(2847)/   82.86600,   82.87120,   84.43900/
      data p(2848),p(2849),p(2850)/   84.71820,   86.84546,   87.81741/
      data p(2851),p(2852),p(2853)/   90.21777,   91.47301,   94.10300/
      data p(2854),p(2855),p(2856)/   95.60500,   98.49901,  100.15400/
      data p(2857),p(2858),p(2859)/   87.89600,   88.79900,   88.73200/
      data p(2860),p(2861),p(2862)/   89.97100,   90.14001,   91.99700/
      data p(2863),p(2864),p(2865)/   92.78201,   94.90301,   95.93501/
      data p(2866),p(2867),p(2868)/   98.34000,   99.61501,  102.17700/
      data p(2869),p(2870),p(2871)/  103.76200,   93.78201,   93.30400/
      data p(2872),p(2873),p(2874)/   94.53900,   94.24815,   96.01100/
      data p(2875),p(2876),p(2877)/   96.47301,   98.39201,   99.14201/
      data p(2878),p(2879),p(2880)/  101.30200,  102.38800,  104.83000/
      data p(2881),p(2882),p(2883)/  106.17000,  100.04100,  100.70400/
      data p(2884),p(2885),p(2886)/  100.46900,  101.94100,  102.20500/
      data p(2887),p(2888),p(2889)/  103.79400,  104.42600,  106.33300/
      data p(2890),p(2891),p(2892)/  107.19400,  109.42500,  110.53000/
      data p(2893),p(2894),p(2895)/  105.39900,  106.79800,  106.59590/
      data p(2896),p(2897),p(2898)/  108.23800,  108.49800,  110.20800/
      data p(2899),p(2900),p(2901)/  110.77700,  112.77200,  113.57500/
      data p(2902),p(2903),p(2904)/  113.45900,  113.45600,  114.58200/
      data p(2905),p(2906),p(2907)/  114.71000,  116.18600,  116.62100/
      data p(2908),p(2909),p(2910)/  118.30800,  118.98900,  119.89300/
      data p(2911),p(2912),p(2913)/  119.61150,  121.09600,  121.13300/
      data p(2914),p(2915),p(2916)/  122.74600,  123.10200,  124.92700/
      data p(2917),p(2918),p(2919)/  127.21100,  128.49000,  128.10500/
      data p(2920),p(2921),p(2922)/  129.30600,  129.57600,  131.08300/
      data p(2923),p(2924),p(2925)/  131.55400,  134.09400,  133.69600/
      data p(2926),p(2927),p(2928)/  135.20000,  134.71800,  136.07000/
      data p(2929),p(2930),p(2931)/  136.28700,  139.02100,  142.96300/
      data iz/   2,   8,  16,  25,  35,  48,  63,  78,  93, 109, 126,
     * 144, 162, 181, 202, 225, 249, 273, 297, 321, 345, 369, 393, 417,
     * 441, 465, 490, 515, 544, 573, 602, 631, 660, 690, 718, 746, 775,
     * 807, 839, 869, 899, 929, 960, 991,1023,1056,1089,1123,1158,1195,
     *1233,1270,1307,1344,1382,1422,1462,1501,1540,1579,1615,1651,1687,
     *1723,1757,1791,1825,1859,1893,1927,1961,1996,2029,2062,2095,2128,
     *2163,2198,2233,2268,2302,2336,2370,2402,2431,2462,2495,2528,2560,
     *2590,2619,2647,2672,2692,2712,2731,2751,2771,2791,2809,2827,2843,
     *2857,2870,2882,2893,2902,2910,2917,2924,2931,2932/
      data ia/   1,   3,   4,   5,   7,   8,  10,  12,  14,  16,  18,
     *  20,  21,  22,  24,  26,  28,  30,  32,  34,  36,  38,  40,  42,
     *  44,  45,  48,  50,  52,  54,  56,  58,  60,  65,  67,  69,  71,
     *  73,  77,  79,  81,  83,  85,  87,  89,  91,  94,  96,  98, 100,
     * 103, 106, 108, 110, 112, 114, 117, 119, 121, 126, 128, 130, 132,
     * 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 154, 156, 158, 160, 162,
     * 165, 168, 171, 175, 177, 181, 185, 190, 193, 196, 200, 203, 207,
     * 210, 213, 218, 225, 228, 231, 233, 235, 237, 240, 242, 245, 249,
     * 251, 253, 255, 258, 260, 263, 265, 267, 272,   0/
      end

--=====================_918487715==_
Content-Type: text/plain; charset="us-ascii"
Content-Disposition: attachment; filename="Fragyld.par"

c
c   large model
      parameter(kdz=20,kdn=40,kst=40)
      parameter(nex=500)
c   small model
c      parameter(kdz=15,kdn=15,kst=15)
c      parameter(nex=100)
c   the rest
      parameter(kem=4)
      parameter(ns=30,ntt=300,nst=2*ntt*(ns+1))
      parameter(npr=3,prec=0.001,epsy=10.*prec)
c

--=====================_918487715==_
Content-Type: text/plain; charset="us-ascii"
Content-Disposition: attachment; filename="Fragyld.in"

18 40 13 27 44
0 0 0 0 1
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 6 6 0
0 0 0
0 0 0
0 0
0 0
1. 0 0 0
18 40 6 12 213
0 0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 6 6 0
0 0 0
0 0 0
0 0
0 0
1. 0 0 0
0 0 0 0 0

--=====================_918487715==_
Content-Type: text/plain; charset="us-ascii"
Content-Disposition: attachment; filename="Molltab.for"

c
c-----------------------------------------------------------------------====
c
      block data
      parameter(numz=137,numiso=8983)
c
c Moller and Nix 1998
c
      common/excess/iz(numz),ia(numz),p(numiso)
c
      data p(   1),p(   2),p(   3)/   -4.84,    -.17,   -2.62/
      data p(   4),p(   5),p(   6)/    2.56,    2.57,    8.20/
      data p(   7),p(   8),p(   9)/   10.41,   17.72,   22.14/
      data p(  10),p(  11),p(  12)/   30.93,   36.75,   46.58/
      data p(  13),p(  14),p(  15)/   53.73,   65.03,   72.83/
      data p(  16),p(  17),p(  18)/   82.30,   91.32,  104.63/
      data p(  19),p(  20),p(  21)/  113.70,     .00,     .00/
      data p(  22),p(  23),p(  24)/    1.90,    1.21,   -3.08/
      data p(  25),p(  26),p(  27)/     .10,    -.68,    3.08/
      data p(  28),p(  29),p(  30)/    4.24,    9.32,   12.81/
      data p(  31),p(  32),p(  33)/   19.94,   24.99,   33.22/
      data p(  34),p(  35),p(  36)/   39.88,   49.32,   53.55/
      data p(  37),p(  38),p(  39)/   63.38,   72.02,   83.79/
      data p(  40),p(  41),p(  42)/   93.12,  104.00,  110.24/
      data p(  43),p(  44),p(  45)/  124.51,     .00,     .00/
      data p(  46),p(  47),p(  48)/    3.21,     .47,   -7.72/
      data p(  49),p(  50),p(  51)/   -5.87,   -8.69,   -5.01/
      data p(  52),p(  53),p(  54)/   -5.98,    -.98,    1.02/
      data p(  55),p(  56),p(  57)/    7.25,   10.02,   17.83/
      data p(  58),p(  59),p(  60)/   22.44,   29.13,   33.32/
      data p(  61),p(  62),p(  63)/   42.96,   49.56,   60.85/
      data p(  64),p(  65),p(  66)/   68.78,   79.59,   84.85/
      data p(  67),p(  68),p(  69)/   98.86,  107.82,  118.93/
      data p(  70),p(  71),p(  72)/   11.47,    6.16,   -2.82/
      data p(  73),p(  74),p(  75)/   -4.93,   -9.82,   -7.43/
      data p(  76),p(  77),p(  78)/   -8.97,   -5.89,   -5.18/
      data p(  79),p(  80),p(  81)/    -.73,    2.48,    8.21/
      data p(  82),p(  83),p(  84)/   12.25,   18.44,   23.14/
      data p(  85),p(  86),p(  87)/   30.00,   36.19,   45.38/
      data p(  88),p(  89),p(  90)/   52.41,   61.44,   68.78/
      data p(  91),p(  92),p(  93)/   80.14,   88.51,   99.15/
      data p(  94),p(  95),p(  96)/  107.71,  118.77,   16.07/
      data p(  97),p(  98),p(  99)/    9.86,   -1.50,   -5.84/
      data p( 100),p( 101),p( 102)/  -14.08,  -12.52,  -16.39/
      data p( 103),p( 104),p( 105)/  -12.54,  -14.50,   -9.34/
      data p( 106),p( 107),p( 108)/   -9.14,   -3.55,   -1.42/
      data p( 109),p( 110),p( 111)/    5.36,    7.89,   14.92/
      data p( 112),p( 113),p( 114)/   19.16,   27.56,   32.74/
      data p( 115),p( 116),p( 117)/   41.12,   45.42,   58.18/
      data p( 118),p( 119),p( 120)/   65.52,   76.28,   78.06/
      data p( 121),p( 122),p( 123)/   95.37,  101.10,  115.53/
      data p( 124),p( 125),p( 126)/   26.48,   18.04,    6.45/
      data p( 127),p( 128),p( 129)/     .40,   -8.45,  -10.77/
      data p( 130),p( 131),p( 132)/  -16.90,  -15.48,  -16.44/
      data p( 133),p( 134),p( 135)/  -14.48,  -14.40,  -10.76/
      data p( 136),p( 137),p( 138)/   -9.07,   -4.21,   -1.54/
      data p( 139),p( 140),p( 141)/    4.39,    8.29,   15.18/
      data p( 142),p( 143),p( 144)/   20.06,   28.15,   30.43/
      data p( 145),p( 146),p( 147)/   41.11,   49.47,   58.38/
      data p( 148),p( 149),p( 150)/   61.22,   76.24,   84.70/
      data p( 151),p( 152),p( 153)/   95.83,  105.02,  115.13/
      data p( 154),p( 155),p( 156)/  123.86,   33.17,   23.60/
      data p( 157),p( 158),p( 159)/    9.82,    3.20,   -8.35/
      data p( 160),p( 161),p( 162)/  -12.73,  -21.10,  -20.38/
      data p( 163),p( 164),p( 165)/  -22.48,  -20.51,  -22.30/
      data p( 166),p( 167),p( 168)/  -19.29,  -19.51,  -14.76/
      data p( 169),p( 170),p( 171)/  -13.37,   -7.95,   -5.73/
      data p( 172),p( 173),p( 174)/     .88,    4.82,    9.78/
      data p( 175),p( 176),p( 177)/   12.87,   22.62,   29.17/
      data p( 178),p( 179),p( 180)/   38.44,   42.28,   55.21/
      data p( 181),p( 182),p( 183)/   62.62,   73.26,   81.03/
      data p( 184),p( 185),p( 186)/   92.00,   99.17,  109.51/
      data p( 187),p( 188),p( 189)/  117.75,   45.66,   33.78/
      data p( 190),p( 191),p( 192)/   20.52,   11.39,    1.05/
      data p( 193),p( 194),p( 195)/   -6.50,  -15.89,  -17.43/
      data p( 196),p( 197),p( 198)/  -21.94,  -21.75,  -24.00/
      data p( 199),p( 200),p( 201)/  -22.78,  -23.46,  -20.42/
      data p( 202),p( 203),p( 204)/  -19.44,  -15.19,  -13.41/
      data p( 205),p( 206),p( 207)/   -8.35,   -5.48,     .62/
      data p( 208),p( 209),p( 210)/    3.19,   11.64,   17.18/
      data p( 211),p( 212),p( 213)/   24.86,   29.18,   39.81/
      data p( 214),p( 215),p( 216)/   46.60,   56.55,   64.34/
      data p( 217),p( 218),p( 219)/   73.74,   81.71,   91.06/
      data p( 220),p( 221),p( 222)/   98.86,  109.64,  118.58/
      data p( 223),p( 224),p( 225)/   55.74,   43.40,   27.74/
      data p( 226),p( 227),p( 228)/   17.22,    3.88,   -2.70/
      data p( 229),p( 230),p( 231)/  -12.30,  -16.59,  -23.75/
      data p( 232),p( 233),p( 234)/  -24.37,  -28.32,  -27.57/
      data p( 235),p( 236),p( 237)/  -29.95,  -27.26,  -27.78/
      data p( 238),p( 239),p( 240)/  -24.30,  -23.88,  -19.20/
      data p( 241),p( 242),p( 243)/  -17.79,  -12.15,   -9.38/
      data p( 244),p( 245),p( 246)/   -2.64,    1.72,    9.22/
      data p( 247),p( 248),p( 249)/   14.05,   22.25,   27.65/
      data p( 250),p( 251),p( 252)/   37.67,   44.48,   53.87/
      data p( 253),p( 254),p( 255)/   60.74,   70.61,   77.62/
      data p( 256),p( 257),p( 258)/   87.57,   95.55,  108.22/
      data p( 259),p( 260),p( 261)/  117.20,   70.02,   54.31/
      data p( 262),p( 263),p( 264)/   39.29,   28.26,   14.83/
      data p( 265),p( 266),p( 267)/    4.91,   -5.38,  -11.47/
      data p( 268),p( 269),p( 270)/  -19.01,  -23.12,  -28.11/
      data p( 271),p( 272),p( 273)/  -28.40,  -31.19,  -30.27/
      data p( 274),p( 275),p( 276)/  -31.12,  -28.68,  -28.57/
      data p( 277),p( 278),p( 279)/  -25.27,  -24.05,  -19.91/
      data p( 280),p( 281),p( 282)/  -18.31,  -12.63,   -8.64/
      data p( 283),p( 284),p( 285)/   -2.06,    2.62,    9.89/
      data p( 286),p( 287),p( 288)/   15.29,   23.56,   30.24/
      data p( 289),p( 290),p( 291)/   38.73,   45.90,   54.66/
      data p( 292),p( 293),p( 294)/   61.71,   69.42,   76.33/
      data p( 295),p( 296),p( 297)/   85.75,   92.41,  102.60/
      data p( 298),p( 299),p( 300)/  111.67,   64.71,   45.81/
      data p( 301),p( 302),p( 303)/   35.41,   19.95,   10.79/
      data p( 304),p( 305),p( 306)/   -2.12,   -7.76,  -17.03/
      data p( 307),p( 308),p( 309)/  -22.48,  -29.56,  -30.96/
      data p( 310),p( 311),p( 312)/  -35.38,  -34.77,  -36.53/
      data p( 313),p( 314),p( 315)/  -34.39,  -35.62,  -32.88/
      data p( 316),p( 317),p( 318)/  -33.30,  -30.03,  -28.99/
      data p( 319),p( 320),p( 321)/  -24.03,  -21.24,  -14.88/
      data p( 322),p( 323),p( 324)/  -11.47,   -4.48,    -.29/
      data p( 325),p( 326),p( 327)/    7.56,   12.86,   20.22/
      data p( 328),p( 329),p( 330)/   24.98,   34.13,   40.49/
      data p( 331),p( 332),p( 333)/   49.31,   55.56,   64.38/
      data p( 334),p( 335),p( 336)/   70.32,   80.57,   88.39/
      data p( 337),p( 338),p( 339)/   99.44,  108.94,  119.56/
      data p( 340),p( 341),p( 342)/   61.63,   48.08,   32.16/
      data p( 343),p( 344),p( 345)/   20.62,    7.40,    -.99/
      data p( 346),p( 347),p( 348)/  -10.68,  -16.91,  -24.93/
      data p( 349),p( 350),p( 351)/  -28.87,  -34.39,  -35.36/
      data p( 352),p( 353),p( 354)/  -37.78,  -36.97,  -38.55/
      data p( 355),p( 356),p( 357)/  -37.32,  -38.06,  -35.71/
      data p( 358),p( 359),p( 360)/  -35.44,  -31.61,  -28.86/
      data p( 361),p( 362),p( 363)/  -23.51,  -19.78,  -13.77/
      data p( 364),p( 365),p( 366)/   -9.53,   -2.68,    2.52/
      data p( 367),p( 368),p( 369)/    8.92,   14.11,   21.93/
      data p( 370),p( 371),p( 372)/   27.01,   34.92,   40.78/
      data p( 373),p( 374),p( 375)/   48.96,   55.59,   66.21/
      data p( 376),p( 377),p( 378)/   72.98,   82.44,   89.86/
      data p( 379),p( 380),p( 381)/   99.39,  107.00,  117.43/
      data p( 382),p( 383),p( 384)/   72.94,   58.76,   40.83/
      data p( 385),p( 386),p( 387)/   28.78,   13.66,    4.90/
      data p( 388),p( 389),p( 390)/   -6.51,  -13.13,  -22.88/
      data p( 391),p( 392),p( 393)/  -27.99,  -35.44,  -36.65/
      data p( 394),p( 395),p( 396)/  -40.86,  -40.40,  -43.48/
      data p( 397),p( 398),p( 399)/  -42.47,  -44.70,  -43.06/
      data p( 400),p( 401),p( 402)/  -43.79,  -40.30,  -38.65/
      data p( 403),p( 404),p( 405)/  -33.55,  -31.07,  -25.39/
      data p( 406),p( 407),p( 408)/  -22.46,  -16.25,  -12.82/
      data p( 409),p( 410),p( 411)/   -5.29,   -1.99,    5.59/
      data p( 412),p( 413),p( 414)/   10.47,   17.78,   23.10/
      data p( 415),p( 416),p( 417)/   31.94,   37.53,   46.38/
      data p( 418),p( 419),p( 420)/   52.43,   61.47,   67.90/
      data p( 421),p( 422),p( 423)/   77.27,   83.65,   94.58/
      data p( 424),p( 425),p( 426)/  102.73,  113.66,   70.75/
      data p( 427),p( 428),p( 429)/   54.23,   40.37,   25.05/
      data p( 430),p( 431),p( 432)/   14.67,    2.91,   -5.46/
      data p( 433),p( 434),p( 435)/  -15.45,  -22.21,  -29.89/
      data p( 436),p( 437),p( 438)/  -33.58,  -38.70,  -39.83/
      data p( 439),p( 440),p( 441)/  -43.29,  -43.77,  -46.43/
      data p( 442),p( 443),p( 444)/  -45.66,  -46.89,  -44.53/
      data p( 445),p( 446),p( 447)/  -43.40,  -39.36,  -36.84/
      data p( 448),p( 449),p( 450)/  -32.03,  -29.17,  -23.84/
      data p( 451),p( 452),p( 453)/  -20.44,  -14.59,  -10.99/
      data p( 454),p( 455),p( 456)/   -4.83,   -1.02,    6.67/
      data p( 457),p( 458),p( 459)/   11.68,   18.97,   24.37/
      data p( 460),p( 461),p( 462)/   32.16,   37.96,   46.09/
      data p( 463),p( 464),p( 465)/   52.34,   60.76,   67.62/
      data p( 466),p( 467),p( 468)/   77.04,   84.94,   94.90/
      data p( 469),p( 470),p( 471)/  103.72,  114.94,   63.45/
      data p( 472),p( 473),p( 474)/   49.64,   33.53,   22.63/
      data p( 475),p( 476),p( 477)/    9.21,     .58,  -10.40/
      data p( 478),p( 479),p( 480)/  -17.48,  -26.90,  -31.52/
      data p( 481),p( 482),p( 483)/  -38.83,  -40.25,  -45.10/
      data p( 484),p( 485),p( 486)/  -45.86,  -49.89,  -50.13/
      data p( 487),p( 488),p( 489)/  -52.30,  -50.34,  -50.22/
      data p( 490),p( 491),p( 492)/  -46.56,  -45.53,  -41.20/
      data p( 493),p( 494),p( 495)/  -39.58,  -34.26,  -32.12/
      data p( 496),p( 497),p( 498)/  -26.47,  -23.95,  -18.00/
      data p( 499),p( 500),p( 501)/  -14.68,   -7.55,   -4.07/
      data p( 502),p( 503),p( 504)/    3.59,    7.75,   15.43/
      data p( 505),p( 506),p( 507)/   20.41,   28.39,   33.65/
      data p( 508),p( 509),p( 510)/   41.82,   47.47,   57.16/
      data p( 511),p( 512),p( 513)/   64.43,   74.62,   82.79/
      data p( 514),p( 515),p( 516)/   93.69,  102.38,  111.73/
      data p( 517),p( 518),p( 519)/  120.75,   62.54,   45.71/
      data p( 520),p( 521),p( 522)/   33.84,   19.86,   10.22/
      data p( 523),p( 524),p( 525)/    -.89,   -9.43,  -19.20/
      data p( 526),p( 527),p( 528)/  -25.27,  -32.96,  -36.43/
      data p( 529),p( 530),p( 531)/  -42.36,  -45.59,  -48.85/
      data p( 532),p( 533),p( 534)/  -50.49,  -52.84,  -52.14/
      data p( 535),p( 536),p( 537)/  -52.25,  -49.73,  -49.21/
      data p( 538),p( 539),p( 540)/  -45.76,  -44.44,  -40.31/
      data p( 541),p( 542),p( 543)/  -38.49,  -33.56,  -31.18/
      data p( 544),p( 545),p( 546)/  -26.17,  -23.29,  -16.89/
      data p( 547),p( 548),p( 549)/  -13.49,   -7.82,   -3.08/
      data p( 550),p( 551),p( 552)/    3.40,    8.08,   15.15/
      data p( 553),p( 554),p( 555)/   20.46,   27.63,   33.32/
      data p( 556),p( 557),p( 558)/   42.08,   49.41,   58.85/
      data p( 559),p( 560),p( 561)/   66.68,   76.33,   84.45/
      data p( 562),p( 563),p( 564)/   94.33,  102.91,  113.18/
      data p( 565),p( 566),p( 567)/  122.23,   55.65,   43.31/
      data p( 568),p( 569),p( 570)/   28.04,   17.70,    5.44/
      data p( 571),p( 572),p( 573)/   -3.49,  -14.66,  -21.08/
      data p( 574),p( 575),p( 576)/  -30.12,  -34.64,  -42.51/
      data p( 577),p( 578),p( 579)/  -46.29,  -50.60,  -52.76/
      data p( 580),p( 581),p( 582)/  -56.35,  -55.99,  -57.47/
      data p( 583),p( 584),p( 585)/  -55.16,  -55.80,  -52.64/
      data p( 586),p( 587),p( 588)/  -52.48,  -48.68,  -47.91/
      data p( 589),p( 590),p( 591)/  -42.70,  -41.18,  -36.03/
      data p( 592),p( 593),p( 594)/  -34.95,  -28.74,  -26.33/
      data p( 595),p( 596),p( 597)/  -20.50,  -17.34,  -11.09/
      data p( 598),p( 599),p( 600)/   -7.36,    -.33,    4.13/
      data p( 601),p( 602),p( 603)/   11.23,   16.02,   24.73/
      data p( 604),p( 605),p( 606)/   31.21,   40.44,   47.29/
      data p( 607),p( 608),p( 609)/   56.85,   65.14,   74.81/
      data p( 610),p( 611),p( 612)/   82.57,   92.36,  100.53/
      data p( 613),p( 614),p( 615)/  110.96,  119.45,   56.06/
      data p( 616),p( 617),p( 618)/   40.12,   28.84,   15.02/
      data p( 619),p( 620),p( 621)/    5.47,   -5.92,  -13.80/
      data p( 622),p( 623),p( 624)/  -23.16,  -30.03,  -38.58/
      data p( 625),p( 626),p( 627)/  -42.74,  -49.11,  -51.49/
      data p( 628),p( 629),p( 630)/  -55.42,  -56.16,  -57.70/
      data p( 631),p( 632),p( 633)/  -56.57,  -57.42,  -55.50/
      data p( 634),p( 635),p( 636)/  -55.57,  -52.95,  -52.15/
      data p( 637),p( 638),p( 639)/  -48.42,  -47.19,  -42.98/
      data p( 640),p( 641),p( 642)/  -40.95,  -36.25,  -34.48/
      data p( 643),p( 644),p( 645)/  -29.29,  -26.39,  -20.94/
      data p( 646),p( 647),p( 648)/  -17.44,  -11.52,   -7.38/
      data p( 649),p( 650),p( 651)/   -1.26,    3.38,   11.38/
      data p( 652),p( 653),p( 654)/   17.99,   26.46,   33.35/
      data p( 655),p( 656),p( 657)/   42.24,   49.42,   59.16/
      data p( 658),p( 659),p( 660)/   67.00,   76.19,   83.85/
      data p( 661),p( 662),p( 663)/   93.54,  101.79,  111.75/
      data p( 664),p( 665),p( 666)/  119.89,   49.40,   37.99/
      data p( 667),p( 668),p( 669)/   23.62,   12.91,    -.02/
      data p( 670),p( 671),p( 672)/   -8.12,  -18.93,  -25.08/
      data p( 673),p( 674),p( 675)/  -34.60,  -40.82,  -48.35/
      data p( 676),p( 677),p( 678)/  -51.93,  -57.08,  -58.12/
      data p( 679),p( 680),p( 681)/  -60.72,  -60.01,  -61.98/
      data p( 682),p( 683),p( 684)/  -60.19,  -61.49,  -59.16/
      data p( 685),p( 686),p( 687)/  -59.41,  -56.02,  -55.99/
      data p( 688),p( 689),p( 690)/  -52.41,  -51.52,  -46.53/
      data p( 691),p( 692),p( 693)/  -45.36,  -40.23,  -38.25/
      data p( 694),p( 695),p( 696)/  -33.08,  -30.56,  -24.74/
      data p( 697),p( 698),p( 699)/  -21.61,  -15.59,  -11.98/
      data p( 700),p( 701),p( 702)/   -3.97,    1.85,   10.08/
      data p( 703),p( 704),p( 705)/   16.55,   25.49,   31.98/
      data p( 706),p( 707),p( 708)/   41.16,   48.57,   57.77/
      data p( 709),p( 710),p( 711)/   64.45,   74.04,   81.63/
      data p( 712),p( 713),p( 714)/   91.22,   98.68,  109.43/
      data p( 715),p( 716),p( 717)/  116.36,   50.51,   34.72/
      data p( 718),p( 719),p( 720)/   23.33,    9.58,     .26/
      data p( 721),p( 722),p( 723)/  -11.21,  -18.71,  -28.68/
      data p( 724),p( 725),p( 726)/  -35.08,  -43.78,  -48.21/
      data p( 727),p( 728),p( 729)/  -54.92,  -56.56,  -59.80/
      data p( 730),p( 731),p( 732)/  -59.90,  -61.97,  -61.39/
      data p( 733),p( 734),p( 735)/  -62.70,  -61.17,  -61.80/
      data p( 736),p( 737),p( 738)/  -59.49,  -59.61,  -56.92/
      data p( 739),p( 740),p( 741)/  -56.24,  -52.58,  -51.44/
      data p( 742),p( 743),p( 744)/  -47.38,  -45.50,  -41.22/
      data p( 745),p( 746),p( 747)/  -38.83,  -34.02,  -31.17/
      data p( 748),p( 749),p( 750)/  -26.07,  -22.48,  -15.36/
      data p( 751),p( 752),p( 753)/   -9.68,   -2.05,    4.18/
      data p( 754),p( 755),p( 756)/   12.34,   18.72,   27.49/
      data p( 757),p( 758),p( 759)/   34.78,   43.11,   49.91/
      data p( 760),p( 761),p( 762)/   58.60,   65.96,   74.96/
      data p( 763),p( 764),p( 765)/   82.19,   92.22,  100.32/
      data p( 766),p( 767),p( 768)/  109.53,  117.79,  127.66/
      data p( 769),p( 770),p( 771)/   44.73,   32.20,   17.59/
      data p( 772),p( 773),p( 774)/    7.83,   -4.66,  -12.38/
      data p( 775),p( 776),p( 777)/  -23.57,  -30.40,  -40.40/
      data p( 778),p( 779),p( 780)/  -46.39,  -54.40,  -56.88/
      data p( 781),p( 782),p( 783)/  -60.84,  -61.30,  -64.64/
      data p( 784),p( 785),p( 786)/  -64.18,  -66.44,  -65.26/
      data p( 787),p( 788),p( 789)/  -66.96,  -65.23,  -66.27/
      data p( 790),p( 791),p( 792)/  -64.12,  -64.31,  -60.41/
      data p( 793),p( 794),p( 795)/  -60.47,  -56.32,  -55.19/
      data p( 796),p( 797),p( 798)/  -51.09,  -49.52,  -45.13/
      data p( 799),p( 800),p( 801)/  -43.12,  -38.13,  -36.04/
      data p( 802),p( 803),p( 804)/  -28.49,  -24.12,  -16.22/
      data p( 805),p( 806),p( 807)/  -11.16,   -2.51,    3.21/
      data p( 808),p( 809),p( 810)/   11.68,   18.35,   26.81/
      data p( 811),p( 812),p( 813)/   32.82,   41.43,   47.92/
      data p( 814),p( 815),p( 816)/   56.83,   63.58,   73.09/
      data p( 817),p( 818),p( 819)/   80.57,   90.14,   97.41/
      data p( 820),p( 821),p( 822)/  107.10,  114.88,  124.74/
      data p( 823),p( 824),p( 825)/   44.97,   29.68,   19.13/
      data p( 826),p( 827),p( 828)/    5.94,   -2.78,  -14.28/
      data p( 829),p( 830),p( 831)/  -21.97,  -32.20,  -38.65/
      data p( 832),p( 833),p( 834)/  -47.74,  -50.88,  -56.15/
      data p( 835),p( 836),p( 837)/  -57.63,  -61.22,  -61.95/
      data p( 838),p( 839),p( 840)/  -64.63,  -64.43,  -66.51/
      data p( 841),p( 842),p( 843)/  -65.57,  -66.94,  -65.24/
      data p( 844),p( 845),p( 846)/  -65.73,  -63.26,  -63.22/
      data p( 847),p( 848),p( 849)/  -60.38,  -59.74,  -56.49/
      data p( 850),p( 851),p( 852)/  -55.25,  -51.52,  -49.68/
      data p( 853),p( 854),p( 855)/  -45.52,  -42.95,  -36.82/
      data p( 856),p( 857),p( 858)/  -32.14,  -25.29,  -20.33/
      data p( 859),p( 860),p( 861)/  -13.11,   -7.67,     .04/
      data p( 862),p( 863),p( 864)/    6.55,   14.26,   19.90/
      data p( 865),p( 866),p( 867)/   27.81,   34.40,   42.49/
      data p( 868),p( 869),p( 870)/   49.19,   58.21,   65.67/
      data p( 871),p( 872),p( 873)/   74.64,   81.89,   90.96/
      data p( 874),p( 875),p( 876)/   98.51,  108.34,  116.71/
      data p( 877),p( 878),p( 879)/  126.40,   29.04,   15.18/
      data p( 880),p( 881),p( 882)/    6.18,   -6.70,  -14.62/
      data p( 883),p( 884),p( 885)/  -25.95,  -32.89,  -42.47/
      data p( 886),p( 887),p( 888)/  -46.80,  -53.60,  -55.53/
      data p( 889),p( 890),p( 891)/  -60.33,  -61.27,  -65.07/
      data p( 892),p( 893),p( 894)/  -65.32,  -68.34,  -67.72/
      data p( 895),p( 896),p( 897)/  -69.95,  -68.37,  -69.92/
      data p( 898),p( 899),p( 900)/  -67.56,  -68.54,  -65.88/
      data p( 901),p( 902),p( 903)/  -66.56,  -63.43,  -63.13/
      data p( 904),p( 905),p( 906)/  -59.44,  -58.51,  -54.28/
      data p( 907),p( 908),p( 909)/  -52.62,  -46.70,  -42.79/
      data p( 910),p( 911),p( 912)/  -36.26,  -32.18,  -25.27/
      data p( 913),p( 914),p( 915)/  -20.72,  -13.00,   -7.58/
      data p( 916),p( 917),p( 918)/     .25,    5.25,   13.30/
      data p( 919),p( 920),p( 921)/   19.10,   26.89,   32.87/
      data p( 922),p( 923),p( 924)/   41.66,   48.48,   57.33/
      data p( 925),p( 926),p( 927)/   63.84,   72.48,   79.38/
      data p( 928),p( 929),p( 930)/   89.41,   97.17,  106.79/
      data p( 931),p( 932),p( 933)/  114.54,  124.36,   27.90/
      data p( 934),p( 935),p( 936)/   17.64,    4.68,   -4.40/
      data p( 937),p( 938),p( 939)/  -15.73,  -23.83,  -33.78/
      data p( 940),p( 941),p( 942)/  -39.03,  -46.22,  -49.83/
      data p( 943),p( 944),p( 945)/  -55.42,  -57.65,  -61.74/
      data p( 946),p( 947),p( 948)/  -62.96,  -65.92,  -66.38/
      data p( 949),p( 950),p( 951)/  -68.75,  -68.35,  -69.94/
      data p( 952),p( 953),p( 954)/  -68.64,  -69.71,  -68.34/
      data p( 955),p( 956),p( 957)/  -68.85,  -66.61,  -66.48/
      data p( 958),p( 959),p( 960)/  -63.76,  -62.96,  -59.74/
      data p( 961),p( 962),p( 963)/  -57.90,  -53.08,  -49.16/
      data p( 964),p( 965),p( 966)/  -43.55,  -39.58,  -33.38/
      data p( 967),p( 968),p( 969)/  -28.95,  -22.29,  -17.26/
      data p( 970),p( 971),p( 972)/  -10.18,   -5.34,    1.79/
      data p( 973),p( 974),p( 975)/    7.27,   14.77,   20.93/
      data p( 976),p( 977),p( 978)/   29.16,   35.53,   43.59/
      data p( 979),p( 980),p( 981)/   50.06,   58.15,   64.90/
      data p( 982),p( 983),p( 984)/   73.89,   81.50,   90.57/
      data p( 985),p( 986),p( 987)/   98.18,  107.28,  114.25/
      data p( 988),p( 989),p( 990)/  123.36,   27.47,   13.35/
      data p( 991),p( 992),p( 993)/    4.02,   -8.37,  -16.59/
      data p( 994),p( 995),p( 996)/  -27.38,  -33.22,  -41.36/
      data p( 997),p( 998),p( 999)/  -45.86,  -53.04,  -55.58/
      data p(1000),p(1001),p(1002)/  -60.78,  -62.12,  -66.48/
      data p(1003),p(1004),p(1005)/  -66.83,  -70.17,  -69.95/
      data p(1006),p(1007),p(1008)/  -72.51,  -71.50,  -73.34/
      data p(1009),p(1010),p(1011)/  -71.72,  -73.60,  -71.53/
      data p(1012),p(1013),p(1014)/  -72.36,  -69.79,  -69.82/
      data p(1015),p(1016),p(1017)/  -66.48,  -65.49,  -60.78/
      data p(1018),p(1019),p(1020)/  -58.06,  -52.47,  -49.33/
      data p(1021),p(1022),p(1023)/  -43.32,  -39.65,  -33.20/
      data p(1024),p(1025),p(1026)/  -29.07,  -22.19,  -17.83/
      data p(1027),p(1028),p(1029)/  -11.03,   -6.22,    1.29/
      data p(1030),p(1031),p(1032)/    6.61,   14.51,   20.00/
      data p(1033),p(1034),p(1035)/   27.85,   33.52,   41.52/
      data p(1036),p(1037),p(1038)/   47.71,   56.60,   63.54/
      data p(1039),p(1040),p(1041)/   72.41,   79.39,   88.52/
      data p(1042),p(1043),p(1044)/   95.77,  104.30,  111.82/
      data p(1045),p(1046),p(1047)/  121.12,  128.93,   25.99/
      data p(1048),p(1049),p(1050)/   15.47,    2.86,   -6.25/
      data p(1051),p(1052),p(1053)/  -17.27,  -24.05,  -32.72/
      data p(1054),p(1055),p(1056)/  -38.35,  -45.88,  -49.97/
      data p(1057),p(1058),p(1059)/  -55.96,  -58.46,  -63.03/
      data p(1060),p(1061),p(1062)/  -64.33,  -67.78,  -68.58/
      data p(1063),p(1064),p(1065)/  -71.23,  -71.24,  -73.23/
      data p(1066),p(1067),p(1068)/  -72.51,  -74.36,  -73.23/
      data p(1069),p(1070),p(1071)/  -74.26,  -72.63,  -72.70/
      data p(1072),p(1073),p(1074)/  -70.52,  -69.58,  -65.67/
      data p(1075),p(1076),p(1077)/  -63.05,  -58.20,  -55.12/
      data p(1078),p(1079),p(1080)/  -49.89,  -46.38,  -40.77/
      data p(1081),p(1082),p(1083)/  -36.82,  -30.76,  -26.46/
      data p(1084),p(1085),p(1086)/  -20.33,  -15.69,   -8.95/
      data p(1087),p(1088),p(1089)/   -3.72,    3.21,    8.52/
      data p(1090),p(1091),p(1092)/   15.55,   21.35,   28.69/
      data p(1093),p(1094),p(1095)/   34.64,   42.81,   49.55/
      data p(1096),p(1097),p(1098)/   57.86,   64.73,   73.08/
      data p(1099),p(1100),p(1101)/   80.34,   88.59,   96.14/
      data p(1102),p(1103),p(1104)/  104.78,  112.34,  119.06/
      data p(1105),p(1106),p(1107)/  126.63,   25.08,   11.39/
      data p(1108),p(1109),p(1110)/    2.03,   -9.77,  -16.93/
      data p(1111),p(1112),p(1113)/  -26.65,  -32.56,  -41.17/
      data p(1114),p(1115),p(1116)/  -46.05,  -53.55,  -56.33/
      data p(1117),p(1118),p(1119)/  -61.87,  -63.39,  -67.77/
      data p(1120),p(1121),p(1122)/  -68.56,  -72.32,  -72.50/
      data p(1123),p(1124),p(1125)/  -75.49,  -74.93,  -77.46/
      data p(1126),p(1127),p(1128)/  -76.51,  -78.45,  -77.01/
      data p(1129),p(1130),p(1131)/  -78.11,  -75.72,  -75.68/
      data p(1132),p(1133),p(1134)/  -71.78,  -70.18,  -65.41/
      data p(1135),p(1136),p(1137)/  -63.17,  -58.14,  -55.44/
      data p(1138),p(1139),p(1140)/  -49.91,  -46.82,  -40.94/
      data p(1141),p(1142),p(1143)/  -37.50,  -31.51,  -27.56/
      data p(1144),p(1145),p(1146)/  -20.95,  -16.44,   -9.67/
      data p(1147),p(1148),p(1149)/   -5.36,    1.57,    6.70/
      data p(1150),p(1151),p(1152)/   13.90,   19.27,   27.30/
      data p(1153),p(1154),p(1155)/   33.43,   41.62,   47.78/
      data p(1156),p(1157),p(1158)/   56.23,   62.90,   71.29/
      data p(1159),p(1160),p(1161)/   77.70,   86.49,   93.49/
      data p(1162),p(1163),p(1164)/  100.31,  107.45,  117.57/
      data p(1165),p(1166),p(1167)/  126.43,   23.96,   14.19/
      data p(1168),p(1169),p(1170)/    1.58,   -6.60,  -16.71/
      data p(1171),p(1172),p(1173)/  -23.58,  -32.48,  -38.43/
      data p(1174),p(1175),p(1176)/  -46.35,  -50.58,  -56.79/
      data p(1177),p(1178),p(1179)/  -59.45,  -63.81,  -65.91/
      data p(1180),p(1181),p(1182)/  -69.40,  -70.62,  -73.73/
      data p(1183),p(1184),p(1185)/  -74.12,  -76.20,  -76.48/
      data p(1186),p(1187),p(1188)/  -78.66,  -78.15,  -79.44/
      data p(1189),p(1190),p(1191)/  -77.86,  -78.22,  -75.10/
      data p(1192),p(1193),p(1194)/  -73.51,  -69.62,  -67.23/
      data p(1195),p(1196),p(1197)/  -63.01,  -60.52,  -55.83/
      data p(1198),p(1199),p(1200)/  -52.82,  -48.04,  -44.71/
      data p(1201),p(1202),p(1203)/  -39.51,  -35.72,  -29.83/
      data p(1204),p(1205),p(1206)/  -25.46,  -19.38,  -14.98/
      data p(1207),p(1208),p(1209)/   -8.72,   -3.87,    2.81/
      data p(1210),p(1211),p(1212)/    8.15,   15.48,   21.50/
      data p(1213),p(1214),p(1215)/   29.12,   35.41,   44.34/
      data p(1216),p(1217),p(1218)/   50.96,   57.17,   63.75/
      data p(1219),p(1220),p(1221)/   71.66,   78.54,   84.55/
      data p(1222),p(1223),p(1224)/   91.52,  101.17,  109.96/
      data p(1225),p(1226),p(1227)/  120.63,  129.85,   23.84/
      data p(1228),p(1229),p(1230)/   10.20,    1.72,   -9.41/
      data p(1231),p(1232),p(1233)/  -16.44,  -26.39,  -32.55/
      data p(1234),p(1235),p(1236)/  -41.50,  -46.39,  -54.03/
      data p(1237),p(1238),p(1239)/  -56.86,  -62.87,  -64.83/
      data p(1240),p(1241),p(1242)/  -69.56,  -69.96,  -74.16/
      data p(1243),p(1244),p(1245)/  -74.78,  -77.50,  -77.83/
      data p(1246),p(1247),p(1248)/  -80.88,  -80.92,  -82.86/
      data p(1249),p(1250),p(1251)/  -81.68,  -83.00,  -79.93/
      data p(1252),p(1253),p(1254)/  -79.10,  -75.24,  -73.69/
      data p(1255),p(1256),p(1257)/  -69.61,  -67.95,  -63.33/
      data p(1258),p(1259),p(1260)/  -61.31,  -56.71,  -54.16/
      data p(1261),p(1262),p(1263)/  -49.11,  -46.04,  -40.31/
      data p(1264),p(1265),p(1266)/  -36.71,  -30.72,  -26.93/
      data p(1267),p(1268),p(1269)/  -20.77,  -16.76,  -10.04/
      data p(1270),p(1271),p(1272)/   -5.39,    1.82,    7.40/
      data p(1273),p(1274),p(1275)/   14.91,   21.65,   29.64/
      data p(1276),p(1277),p(1278)/   35.60,   41.50,   47.40/
      data p(1279),p(1280),p(1281)/   55.20,   61.10,   67.64/
      data p(1282),p(1283),p(1284)/   73.83,   83.49,   91.71/
      data p(1285),p(1286),p(1287)/  102.13,  110.81,  121.10/
      data p(1288),p(1289),p(1290)/  130.40,   13.70,    2.21/
      data p(1291),p(1292),p(1293)/   -5.77,  -15.92,  -23.38/
      data p(1294),p(1295),p(1296)/  -32.51,  -38.30,  -46.43/
      data p(1297),p(1298),p(1299)/  -51.16,  -57.79,  -61.01/
      data p(1300),p(1301),p(1302)/  -65.68,  -67.65,  -70.72/
      data p(1303),p(1304),p(1305)/  -72.22,  -75.24,  -76.36/
      data p(1306),p(1307),p(1308)/  -79.62,  -80.23,  -82.65/
      data p(1309),p(1310),p(1311)/  -82.43,  -83.91,  -81.65/
      data p(1312),p(1313),p(1314)/  -80.86,  -77.70,  -76.29/
      data p(1315),p(1316),p(1317)/  -73.11,  -71.59,  -67.89/
      data p(1318),p(1319),p(1320)/  -66.04,  -62.26,  -59.90/
      data p(1321),p(1322),p(1323)/  -55.58,  -52.61,  -47.65/
      data p(1324),p(1325),p(1326)/  -44.13,  -38.86,  -35.12/
      data p(1327),p(1328),p(1329)/  -29.56,  -25.65,  -19.74/
      data p(1330),p(1331),p(1332)/  -14.99,   -8.65,   -3.19/
      data p(1333),p(1334),p(1335)/    4.03,   10.57,   18.01/
      data p(1336),p(1337),p(1338)/   22.26,   29.11,   34.80/
      data p(1339),p(1340),p(1341)/   42.01,   47.79,   53.74/
      data p(1342),p(1343),p(1344)/   59.72,   68.90,   76.97/
      data p(1345),p(1346),p(1347)/   86.94,   95.40,  105.34/
      data p(1348),p(1349),p(1350)/  114.48,  125.42,  133.43/
      data p(1351),p(1352),p(1353)/  143.15,   10.57,    2.43/
      data p(1354),p(1355),p(1356)/   -8.72,  -15.85,  -26.07/
      data p(1357),p(1358),p(1359)/  -32.38,  -41.62,  -47.04/
      data p(1360),p(1361),p(1362)/  -54.97,  -58.35,  -64.06/
      data p(1363),p(1364),p(1365)/  -66.15,  -68.84,  -70.65/
      data p(1366),p(1367),p(1368)/  -75.50,  -76.77,  -80.88/
      data p(1369),p(1370),p(1371)/  -81.61,  -85.02,  -85.01/
      data p(1372),p(1373),p(1374)/  -87.54,  -85.21,  -85.12/
      data p(1375),p(1376),p(1377)/  -82.05,  -81.23,  -77.99/
      data p(1378),p(1379),p(1380)/  -77.55,  -74.19,  -73.01/
      data p(1381),p(1382),p(1383)/  -69.31,  -67.71,  -63.46/
      data p(1384),p(1385),p(1386)/  -61.29,  -56.47,  -53.69/
      data p(1387),p(1388),p(1389)/  -48.51,  -45.45,  -40.04/
      data p(1390),p(1391),p(1392)/  -36.74,  -30.86,  -26.80/
      data p(1393),p(1394),p(1395)/  -20.32,  -15.34,   -8.38/
      data p(1396),p(1397),p(1398)/   -2.73,    3.47,    8.08/
      data p(1399),p(1400),p(1401)/   14.85,   20.04,   27.18/
      data p(1402),p(1403),p(1404)/   32.40,   38.20,   43.66/
      data p(1405),p(1406),p(1407)/   52.85,   60.41,   69.99/
      data p(1408),p(1409),p(1410)/   78.10,   87.88,   97.04/
      data p(1411),p(1412),p(1413)/  107.55,  114.98,  125.01/
      data p(1414),p(1415),p(1416)/  132.79,  142.58,   13.76/
      data p(1417),p(1418),p(1419)/    2.51,   -5.78,  -16.01/
      data p(1420),p(1421),p(1422)/  -23.35,  -32.77,  -39.18/
      data p(1423),p(1424),p(1425)/  -47.42,  -52.11,  -58.50/
      data p(1426),p(1427),p(1428)/  -61.44,  -66.13,  -66.79/
      data p(1429),p(1430),p(1431)/  -71.82,  -73.93,  -78.22/
      data p(1432),p(1433),p(1434)/  -79.82,  -83.41,  -84.19/
      data p(1435),p(1436),p(1437)/  -87.12,  -85.41,  -85.41/
      data p(1438),p(1439),p(1440)/  -83.07,  -82.57,  -79.91/
      data p(1441),p(1442),p(1443)/  -79.43,  -76.82,  -76.06/
      data p(1444),p(1445),p(1446)/  -73.09,  -71.70,  -68.15/
      data p(1447),p(1448),p(1449)/  -66.11,  -62.01,  -59.34/
      data p(1450),p(1451),p(1452)/  -54.88,  -51.89,  -47.16/
      data p(1453),p(1454),p(1455)/  -43.92,  -38.78,  -34.83/
      data p(1456),p(1457),p(1458)/  -28.93,  -24.20,  -17.43/
      data p(1459),p(1460),p(1461)/  -12.76,   -6.44,   -1.92/
      data p(1462),p(1463),p(1464)/    4.09,    9.15,   15.66/
      data p(1465),p(1466),p(1467)/   21.10,   26.39,   31.47/
      data p(1468),p(1469),p(1470)/   40.17,   47.65,   56.72/
      data p(1471),p(1472),p(1473)/   64.77,   74.05,   82.79/
      data p(1474),p(1475),p(1476)/   92.72,  100.30,  109.44/
      data p(1477),p(1478),p(1479)/  117.40,  126.55,  134.84/
      data p(1480),p(1481),p(1482)/  144.50,   11.34,    2.98/
      data p(1483),p(1484),p(1485)/   -8.30,  -15.84,  -26.07/
      data p(1486),p(1487),p(1488)/  -32.69,  -41.82,  -47.18/
      data p(1489),p(1490),p(1491)/  -54.84,  -58.01,  -61.74/
      data p(1492),p(1493),p(1494)/  -64.61,  -70.53,  -72.82/
      data p(1495),p(1496),p(1497)/  -77.96,  -79.72,  -84.19/
      data p(1498),p(1499),p(1500)/  -85.24,  -88.98,  -87.33/
      data p(1501),p(1502),p(1503)/  -88.16,  -85.94,  -86.00/
      data p(1504),p(1505),p(1506)/  -83.60,  -83.69,  -81.08/
      data p(1507),p(1508),p(1509)/  -81.04,  -78.16,  -77.53/
      data p(1510),p(1511),p(1512)/  -74.13,  -72.83,  -68.82/
      data p(1513),p(1514),p(1515)/  -66.89,  -62.49,  -60.16/
      data p(1516),p(1517),p(1518)/  -55.56,  -52.97,  -47.97/
      data p(1519),p(1520),p(1521)/  -44.62,  -38.86,  -34.87/
      data p(1522),p(1523),p(1524)/  -28.15,  -24.43,  -18.49/
      data p(1525),p(1526),p(1527)/  -14.52,   -8.54,   -4.18/
      data p(1528),p(1529),p(1530)/    2.25,    7.10,   12.36/
      data p(1531),p(1532),p(1533)/   16.81,   25.50,   32.39/
      data p(1534),p(1535),p(1536)/   41.44,   48.87,   58.56/
      data p(1537),p(1538),p(1539)/   66.78,   76.38,   83.62/
      data p(1540),p(1541),p(1542)/   92.47,  100.00,  109.24/
      data p(1543),p(1544),p(1545)/  116.91,  126.56,  134.49/
      data p(1546),p(1547),p(1548)/  144.18,   14.39,    3.47/
      data p(1549),p(1550),p(1551)/   -4.97,  -15.46,  -22.94/
      data p(1552),p(1553),p(1554)/  -32.41,  -38.71,  -46.55/
      data p(1555),p(1556),p(1557)/  -51.02,  -56.89,  -59.25/
      data p(1558),p(1559),p(1560)/  -65.35,  -68.51,  -73.80/
      data p(1561),p(1562),p(1563)/  -76.41,  -81.03,  -82.88/
      data p(1564),p(1565),p(1566)/  -86.62,  -86.07,  -86.97/
      data p(1567),p(1568),p(1569)/  -85.53,  -85.80,  -84.27/
      data p(1570),p(1571),p(1572)/  -84.44,  -82.42,  -82.39/
      data p(1573),p(1574),p(1575)/  -80.16,  -79.73,  -77.08/
      data p(1576),p(1577),p(1578)/  -75.94,  -72.63,  -70.76/
      data p(1579),p(1580),p(1581)/  -67.01,  -64.76,  -60.73/
      data p(1582),p(1583),p(1584)/  -58.24,  -53.90,  -50.71/
      data p(1585),p(1586),p(1587)/  -45.63,  -41.20,  -35.87/
      data p(1588),p(1589),p(1590)/  -32.22,  -27.05,  -23.14/
      data p(1591),p(1592),p(1593)/  -17.79,  -13.49,   -7.74/
      data p(1594),p(1595),p(1596)/   -2.88,    1.44,    6.15/
      data p(1597),p(1598),p(1599)/   14.14,   20.97,   29.51/
      data p(1600),p(1601),p(1602)/   36.72,   46.20,   54.11/
      data p(1603),p(1604),p(1605)/   63.08,   70.29,   78.69/
      data p(1606),p(1607),p(1608)/   86.10,   94.85,  102.49/
      data p(1609),p(1610),p(1611)/  111.56,  119.43,  128.59/
      data p(1612),p(1613),p(1614)/  136.59,  145.83,    3.59/
      data p(1615),p(1616),p(1617)/   -7.05,  -14.10,  -25.37/
      data p(1618),p(1619),p(1620)/  -31.76,  -39.59,  -44.99/
      data p(1621),p(1622),p(1623)/  -51.84,  -55.75,  -62.72/
      data p(1624),p(1625),p(1626)/  -66.03,  -72.20,  -74.96/
      data p(1627),p(1628),p(1629)/  -80.44,  -82.42,  -87.17/
      data p(1630),p(1631),p(1632)/  -86.59,  -88.34,  -87.03/
      data p(1633),p(1634),p(1635)/  -88.20,  -86.64,  -87.44/
      data p(1636),p(1637),p(1638)/  -85.47,  -85.99,  -83.71/
      data p(1639),p(1640),p(1641)/  -83.80,  -81.27,  -80.77/
      data p(1642),p(1643),p(1644)/  -77.66,  -76.52,  -72.86/
      data p(1645),p(1646),p(1647)/  -71.28,  -67.36,  -65.57/
      data p(1648),p(1649),p(1650)/  -61.31,  -58.78,  -53.14/
      data p(1651),p(1652),p(1653)/  -50.47,  -45.52,  -42.55/
      data p(1654),p(1655),p(1656)/  -37.43,  -34.12,  -28.85/
      data p(1657),p(1658),p(1659)/  -25.19,  -19.57,  -15.34/
      data p(1660),p(1661),p(1662)/  -11.06,   -7.17,     .77/
      data p(1663),p(1664),p(1665)/    7.16,   15.57,   22.39/
      data p(1666),p(1667),p(1668)/   32.27,   39.15,   48.07/
      data p(1669),p(1670),p(1671)/   54.83,   63.35,   70.24/
      data p(1672),p(1673),p(1674)/   78.98,   86.12,   95.18/
      data p(1675),p(1676),p(1677)/  102.50,  111.68,  119.20/
      data p(1678),p(1679),p(1680)/  128.43,  136.03,  145.19/
      data p(1681),p(1682),p(1683)/  152.83,    4.14,   -3.93/
      data p(1684),p(1685),p(1686)/  -14.12,  -21.25,  -30.65/
      data p(1687),p(1688),p(1689)/  -36.95,  -43.89,  -49.02/
      data p(1690),p(1691),p(1692)/  -56.54,  -60.65,  -67.02/
      data p(1693),p(1694),p(1695)/  -70.60,  -76.22,  -79.00/
      data p(1696),p(1697),p(1698)/  -83.88,  -84.06,  -85.93/
      data p(1699),p(1700),p(1701)/  -85.38,  -86.95,  -86.04/
      data p(1702),p(1703),p(1704)/  -86.90,  -85.64,  -86.09/
      data p(1705),p(1706),p(1707)/  -84.53,  -84.75,  -82.73/
      data p(1708),p(1709),p(1710)/  -82.32,  -79.80,  -78.86/
      data p(1711),p(1712),p(1713)/  -75.89,  -73.69,  -70.46/
      data p(1714),p(1715),p(1716)/  -68.85,  -65.21,  -63.06/
      data p(1717),p(1718),p(1719)/  -58.89,  -56.31,  -51.97/
      data p(1720),p(1721),p(1722)/  -49.05,  -44.60,  -41.39/
      data p(1723),p(1724),p(1725)/  -36.69,  -33.14,  -28.09/
      data p(1726),p(1727),p(1728)/  -23.95,  -20.28,  -16.50/
      data p(1729),p(1730),p(1731)/   -9.13,   -2.81,    5.08/
      data p(1732),p(1733),p(1734)/   12.09,   21.03,   27.83/
      data p(1735),p(1736),p(1737)/   36.18,   42.99,   50.99/
      data p(1738),p(1739),p(1740)/   57.69,   66.04,   73.12/
      data p(1741),p(1742),p(1743)/   81.64,   88.83,   97.54/
      data p(1744),p(1745),p(1746)/  105.09,  113.79,  121.32/
      data p(1747),p(1748),p(1749)/  130.06,  137.76,  147.14/
      data p(1750),p(1751),p(1752)/  155.86,    4.83,   -6.24/
      data p(1753),p(1754),p(1755)/  -12.24,  -22.44,  -28.92/
      data p(1756),p(1757),p(1758)/  -38.44,  -44.10,  -52.79/
      data p(1759),p(1760),p(1761)/  -57.10,  -64.29,  -68.01/
      data p(1762),p(1763),p(1764)/  -74.48,  -77.39,  -83.08/
      data p(1765),p(1766),p(1767)/  -83.32,  -85.97,  -85.54/
      data p(1768),p(1769),p(1770)/  -87.88,  -87.11,  -88.68/
      data p(1771),p(1772),p(1773)/  -87.52,  -88.63,  -87.06/
      data p(1774),p(1775),p(1776)/  -87.82,  -85.79,  -86.01/
      data p(1777),p(1778),p(1779)/  -83.58,  -83.26,  -80.43/
      data p(1780),p(1781),p(1782)/  -79.41,  -76.30,  -75.35/
      data p(1783),p(1784),p(1785)/  -71.81,  -70.32,  -66.24/
      data p(1786),p(1787),p(1788)/  -64.29,  -60.04,  -57.81/
      data p(1789),p(1790),p(1791)/  -53.41,  -50.84,  -46.31/
      data p(1792),p(1793),p(1794)/  -43.37,  -38.45,  -35.80/
      data p(1795),p(1796),p(1797)/  -31.63,  -28.43,  -21.08/
      data p(1798),p(1799),p(1800)/  -15.33,   -7.50,   -1.35/
      data p(1801),p(1802),p(1803)/    7.72,   14.21,   22.49/
      data p(1804),p(1805),p(1806)/   28.94,   37.01,   43.25/
      data p(1807),p(1808),p(1809)/   51.56,   58.11,   66.58/
      data p(1810),p(1811),p(1812)/   73.29,   81.92,   88.92/
      data p(1813),p(1814),p(1815)/   97.67,  104.75,  113.57/
      data p(1816),p(1817),p(1818)/  120.76,  130.18,  138.22/
      data p(1819),p(1820),p(1821)/  148.07,  156.12,    4.91/
      data p(1822),p(1823),p(1824)/   -2.38,  -12.71,  -19.93/
      data p(1825),p(1826),p(1827)/  -29.66,  -36.11,  -44.99/
      data p(1828),p(1829),p(1830)/  -50.43,  -58.13,  -62.58/
      data p(1831),p(1832),p(1833)/  -69.20,  -72.87,  -78.68/
      data p(1834),p(1835),p(1836)/  -79.82,  -82.70,  -83.22/
      data p(1837),p(1838),p(1839)/  -85.33,  -85.33,  -86.99/
      data p(1840),p(1841),p(1842)/  -86.53,  -87.73,  -86.68/
      data p(1843),p(1844),p(1845)/  -87.35,  -86.18,  -86.33/
      data p(1846),p(1847),p(1848)/  -84.72,  -84.01,  -81.95/
      data p(1849),p(1850),p(1851)/  -81.60,  -79.15,  -78.31/
      data p(1852),p(1853),p(1854)/  -75.40,  -74.03,  -70.57/
      data p(1855),p(1856),p(1857)/  -68.76,  -65.10,  -62.94/
      data p(1858),p(1859),p(1860)/  -59.19,  -56.79,  -52.83/
      data p(1861),p(1862),p(1863)/  -50.05,  -45.71,  -43.16/
      data p(1864),p(1865),p(1866)/  -39.55,  -36.50,  -29.62/
      data p(1867),p(1868),p(1869)/  -24.02,  -16.76,  -10.17/
      data p(1870),p(1871),p(1872)/   -2.10,    4.26,   12.03/
      data p(1873),p(1874),p(1875)/   18.37,   26.07,   32.20/
      data p(1876),p(1877),p(1878)/   39.88,   46.47,   54.41/
      data p(1879),p(1880),p(1881)/   61.01,   69.14,   76.08/
      data p(1882),p(1883),p(1884)/   84.24,   91.33,   99.71/
      data p(1885),p(1886),p(1887)/  106.96,  115.86,  123.93/
      data p(1888),p(1889),p(1890)/  133.12,  141.15,  150.34/
      data p(1891),p(1892),p(1893)/  158.34,   -4.96,  -12.35/
      data p(1894),p(1895),p(1896)/  -22.89,  -29.51,  -39.23/
      data p(1897),p(1898),p(1899)/  -45.16,  -54.03,  -58.68/
      data p(1900),p(1901),p(1902)/  -66.27,  -69.98,  -76.69/
      data p(1903),p(1904),p(1905)/  -77.84,  -81.55,  -81.83/
      data p(1906),p(1907),p(1908)/  -84.88,  -85.03,  -87.43/
      data p(1909),p(1910),p(1911)/  -87.01,  -88.89,  -87.94/
      data p(1912),p(1913),p(1914)/  -89.30,  -88.05,  -88.95/
      data p(1915),p(1916),p(1917)/  -87.39,  -87.91,  -85.46/
      data p(1918),p(1919),p(1920)/  -85.80,  -83.45,  -83.28/
      data p(1921),p(1922),p(1923)/  -80.41,  -79.75,  -76.35/
      data p(1924),p(1925),p(1926)/  -75.20,  -71.67,  -70.31/
      data p(1927),p(1928),p(1929)/  -66.60,  -64.83,  -60.85/
      data p(1930),p(1931),p(1932)/  -59.04,  -55.16,  -53.37/
      data p(1933),p(1934),p(1935)/  -49.45,  -46.84,  -40.23/
      data p(1936),p(1937),p(1938)/  -35.20,  -27.93,  -22.40/
      data p(1939),p(1940),p(1941)/  -13.92,   -7.99,    -.12/
      data p(1942),p(1943),p(1944)/    5.60,   13.43,   19.12/
      data p(1945),p(1946),p(1947)/   26.76,   32.69,   40.67/
      data p(1948),p(1949),p(1950)/   46.84,   54.95,   61.39/
      data p(1951),p(1952),p(1953)/   69.58,   76.17,   84.62/
      data p(1954),p(1955),p(1956)/   91.41,  100.25,  107.69/
      data p(1957),p(1958),p(1959)/  116.86,  124.40,  133.57/
      data p(1960),p(1961),p(1962)/  141.03,  150.23,  157.78/
      data p(1963),p(1964),p(1965)/   -2.49,  -13.22,  -20.66/
      data p(1966),p(1967),p(1968)/  -30.54,  -37.20,  -46.25/
      data p(1969),p(1970),p(1971)/  -52.02,  -59.94,  -64.56/
      data p(1972),p(1973),p(1974)/  -71.14,  -73.37,  -77.08/
      data p(1975),p(1976),p(1977)/  -78.31,  -81.33,  -82.28/
      data p(1978),p(1979),p(1980)/  -84.66,  -84.85,  -86.82/
      data p(1981),p(1982),p(1983)/  -86.54,  -87.92,  -87.21/
      data p(1984),p(1985),p(1986)/  -88.21,  -87.15,  -87.79/
      data p(1987),p(1988),p(1989)/  -86.17,  -86.56,  -84.89/
      data p(1990),p(1991),p(1992)/  -84.82,  -82.57,  -82.03/
      data p(1993),p(1994),p(1995)/  -79.21,  -78.31,  -75.19/
      data p(1996),p(1997),p(1998)/  -73.94,  -70.75,  -69.64/
      data p(1999),p(2000),p(2001)/  -66.32,  -64.89,  -61.50/
      data p(2002),p(2003),p(2004)/  -59.66,  -56.31,  -53.81/
      data p(2005),p(2006),p(2007)/  -47.74,  -42.78,  -36.06/
      data p(2008),p(2009),p(2010)/  -30.64,  -22.56,  -16.97/
      data p(2011),p(2012),p(2013)/   -9.43,   -3.84,    3.71/
      data p(2014),p(2015),p(2016)/    9.47,   16.57,   22.41/
      data p(2017),p(2018),p(2019)/   29.90,   36.04,   43.62/
      data p(2020),p(2021),p(2022)/   50.00,   57.69,   64.22/
      data p(2023),p(2024),p(2025)/   72.20,   78.97,   87.26/
      data p(2026),p(2027),p(2028)/   94.56,  103.29,  110.72/
      data p(2029),p(2030),p(2031)/  119.38,  126.76,  135.48/
      data p(2032),p(2033),p(2034)/  142.97,  151.65,  159.27/
      data p(2035),p(2036),p(2037)/  168.47,   -5.41,  -13.00/
      data p(2038),p(2039),p(2040)/  -23.71,  -30.60,  -40.44/
      data p(2041),p(2042),p(2043)/  -46.68,  -55.85,  -60.53/
      data p(2044),p(2045),p(2046)/  -68.17,  -70.19,  -74.89/
      data p(2047),p(2048),p(2049)/  -75.95,  -79.52,  -80.59/
      data p(2050),p(2051),p(2052)/  -83.64,  -84.13,  -86.73/
      data p(2053),p(2054),p(2055)/  -86.64,  -88.76,  -88.19/
      data p(2056),p(2057),p(2058)/  -89.83,  -88.78,  -90.07/
      data p(2059),p(2060),p(2061)/  -88.68,  -89.61,  -87.80/
      data p(2062),p(2063),p(2064)/  -88.30,  -86.10,  -86.24/
      data p(2065),p(2066),p(2067)/  -83.51,  -83.64,  -80.85/
      data p(2068),p(2069),p(2070)/  -80.41,  -77.26,  -76.94/
      data p(2071),p(2072),p(2073)/  -73.84,  -72.78,  -69.43/
      data p(2074),p(2075),p(2076)/  -68.29,  -65.03,  -63.12/
      data p(2077),p(2078),p(2079)/  -57.08,  -52.68,  -45.93/
      data p(2080),p(2081),p(2082)/  -41.01,  -33.96,  -28.85/
      data p(2083),p(2084),p(2085)/  -20.76,  -15.43,   -7.49/
      data p(2086),p(2087),p(2088)/   -2.18,    4.90,   10.21/
      data p(2089),p(2090),p(2091)/   17.69,   23.32,   30.91/
      data p(2092),p(2093),p(2094)/   36.77,   44.44,   50.47/
      data p(2095),p(2096),p(2097)/   58.38,   64.73,   72.92/
      data p(2098),p(2099),p(2100)/   79.73,   88.36,   95.36/
      data p(2101),p(2102),p(2103)/  104.01,  110.90,  119.53/
      data p(2104),p(2105),p(2106)/  126.59,  135.28,  142.50/
      data p(2107),p(2108),p(2109)/  151.61,  159.41,  168.36/
      data p(2110),p(2111),p(2112)/   -3.38,  -14.30,  -21.98/
      data p(2113),p(2114),p(2115)/  -31.99,  -39.01,  -48.22/
      data p(2116),p(2117),p(2118)/  -54.13,  -62.17,  -64.96/
      data p(2119),p(2120),p(2121)/  -69.54,  -71.53,  -75.21/
      data p(2122),p(2123),p(2124)/  -76.75,  -79.79,  -80.92/
      data p(2125),p(2126),p(2127)/  -83.61,  -84.18,  -86.35/
      data p(2128),p(2129),p(2130)/  -86.31,  -88.08,  -87.64/
      data p(2131),p(2132),p(2133)/  -89.04,  -88.21,  -89.21/
      data p(2134),p(2135),p(2136)/  -87.94,  -88.66,  -87.12/
      data p(2137),p(2138),p(2139)/  -87.52,  -85.68,  -85.77/
      data p(2140),p(2141),p(2142)/  -83.58,  -83.43,  -80.97/
      data p(2143),p(2144),p(2145)/  -80.63,  -77.99,  -77.40/
      data p(2146),p(2147),p(2148)/  -74.60,  -73.62,  -70.56/
      data p(2149),p(2150),p(2151)/  -68.69,  -63.32,  -59.03/
      data p(2152),p(2153),p(2154)/  -52.73,  -47.92,  -41.35/
      data p(2155),p(2156),p(2157)/  -36.23,  -28.82,  -23.75/
      data p(2158),p(2159),p(2160)/  -16.63,  -10.59,   -3.98/
      data p(2161),p(2162),p(2163)/    1.39,    8.41,   13.94/
      data p(2164),p(2165),p(2166)/   21.03,   26.88,   34.04/
      data p(2167),p(2168),p(2169)/   40.04,   47.43,   53.74/
      data p(2170),p(2171),p(2172)/   61.52,   68.24,   76.26/
      data p(2173),p(2174),p(2175)/   83.04,   91.24,   98.17/
      data p(2176),p(2177),p(2178)/  106.39,  113.36,  121.89/
      data p(2179),p(2180),p(2181)/  129.26,  137.89,  145.11/
      data p(2182),p(2183),p(2184)/  153.62,  161.20,  169.87/
      data p(2185),p(2186),p(2187)/   -6.70,  -14.52,  -25.33/
      data p(2188),p(2189),p(2190)/  -32.52,  -42.58,  -48.73/
      data p(2191),p(2192),p(2193)/  -57.87,  -60.99,  -66.38/
      data p(2194),p(2195),p(2196)/  -68.34,  -72.70,  -74.20/
      data p(2197),p(2198),p(2199)/  -78.00,  -78.85,  -82.21/
      data p(2200),p(2201),p(2202)/  -82.72,  -85.83,  -85.95/
      data p(2203),p(2204),p(2205)/  -88.50,  -88.04,  -90.30/
      data p(2206),p(2207),p(2208)/  -89.57,  -91.26,  -90.18/
      data p(2209),p(2210),p(2211)/  -91.43,  -89.91,  -90.92/
      data p(2212),p(2213),p(2214)/  -89.31,  -90.01,  -88.00/
      data p(2215),p(2216),p(2217)/  -88.49,  -86.19,  -86.36/
      data p(2218),p(2219),p(2220)/  -83.84,  -83.71,  -80.92/
      data p(2221),p(2222),p(2223)/  -80.55,  -77.56,  -76.41/
      data p(2224),p(2225),p(2226)/  -70.99,  -67.20,  -61.00/
      data p(2227),p(2228),p(2229)/  -56.67,  -50.21,  -45.70/
      data p(2230),p(2231),p(2232)/  -38.92,  -34.20,  -26.77/
      data p(2233),p(2234),p(2235)/  -21.90,  -14.24,   -9.49/
      data p(2236),p(2237),p(2238)/   -2.50,    2.60,    9.66/
      data p(2239),p(2240),p(2241)/   15.08,   22.20,   27.71/
      data p(2242),p(2243),p(2244)/   35.10,   40.91,   48.61/
      data p(2245),p(2246),p(2247)/   54.87,   62.90,   69.25/
      data p(2248),p(2249),p(2250)/   77.42,   84.04,   92.18/
      data p(2251),p(2252),p(2253)/   98.71,  107.28,  113.94/
      data p(2254),p(2255),p(2256)/  122.46,  129.33,  137.91/
      data p(2257),p(2258),p(2259)/  144.77,  153.39,  160.55/
      data p(2260),p(2261),p(2262)/  169.28,  -12.31,  -20.22/
      data p(2263),p(2264),p(2265)/  -30.29,  -37.33,  -46.60/
      data p(2266),p(2267),p(2268)/  -50.66,  -56.49,  -59.35/
      data p(2269),p(2270),p(2271)/  -63.92,  -66.33,  -70.32/
      data p(2272),p(2273),p(2274)/  -72.14,  -75.68,  -77.08/
      data p(2275),p(2276),p(2277)/  -80.07,  -80.92,  -83.52/
      data p(2278),p(2279),p(2280)/  -83.94,  -86.25,  -86.32/
      data p(2281),p(2282),p(2283)/  -88.25,  -87.90,  -89.34/
      data p(2284),p(2285),p(2286)/  -88.55,  -89.61,  -88.41/
      data p(2287),p(2288),p(2289)/  -89.18,  -87.71,  -88.26/
      data p(2290),p(2291),p(2292)/  -86.45,  -86.85,  -84.85/
      data p(2293),p(2294),p(2295)/  -85.12,  -82.83,  -82.64/
      data p(2296),p(2297),p(2298)/  -80.12,  -78.97,  -74.29/
      data p(2299),p(2300),p(2301)/  -70.44,  -64.92,  -60.69/
      data p(2302),p(2303),p(2304)/  -54.09,  -49.88,  -43.73/
      data p(2305),p(2306),p(2307)/  -39.25,  -32.36,  -27.86/
      data p(2308),p(2309),p(2310)/  -21.64,  -16.91,  -10.61/
      data p(2311),p(2312),p(2313)/   -5.62,    1.01,    6.28/
      data p(2314),p(2315),p(2316)/   12.99,   18.51,   25.41/
      data p(2317),p(2318),p(2319)/   31.19,   38.38,   44.58/
      data p(2320),p(2321),p(2322)/   52.09,   58.44,   66.18/
      data p(2323),p(2324),p(2325)/   72.77,   80.48,   87.15/
      data p(2326),p(2327),p(2328)/   95.16,  101.88,  109.92/
      data p(2329),p(2330),p(2331)/  116.68,  124.86,  131.61/
      data p(2332),p(2333),p(2334)/  139.89,  147.02,  155.59/
      data p(2335),p(2336),p(2337)/  163.20,  171.46,  -10.02/
      data p(2338),p(2339),p(2340)/  -21.09,  -27.92,  -38.03/
      data p(2341),p(2342),p(2343)/  -42.42,  -49.33,  -52.26/
      data p(2344),p(2345),p(2346)/  -57.94,  -60.36,  -65.25/
      data p(2347),p(2348),p(2349)/  -67.26,  -71.54,  -73.04/
      data p(2350),p(2351),p(2352)/  -76.80,  -77.93,  -81.15/
      data p(2353),p(2354),p(2355)/  -81.95,  -84.72,  -84.61/
      data p(2356),p(2357),p(2358)/  -87.18,  -86.97,  -89.07/
      data p(2359),p(2360),p(2361)/  -88.43,  -90.01,  -88.92/
      data p(2362),p(2363),p(2364)/  -90.29,  -88.87,  -89.96/
      data p(2365),p(2366),p(2367)/  -88.25,  -89.23,  -87.54/
      data p(2368),p(2369),p(2370)/  -88.03,  -85.90,  -86.26/
      data p(2371),p(2372),p(2373)/  -83.86,  -83.30,  -78.63/
      data p(2374),p(2375),p(2376)/  -75.50,  -69.96,  -66.31/
      data p(2377),p(2378),p(2379)/  -59.97,  -56.23,  -50.11/
      data p(2380),p(2381),p(2382)/  -46.36,  -40.39,  -36.51/
      data p(2383),p(2384),p(2385)/  -30.43,  -26.21,  -19.97/
      data p(2386),p(2387),p(2388)/  -15.50,   -9.02,   -4.24/
      data p(2389),p(2390),p(2391)/    2.49,    7.53,   14.37/
      data p(2392),p(2393),p(2394)/   19.62,   26.66,   32.41/
      data p(2395),p(2396),p(2397)/   39.93,   45.85,   53.57/
      data p(2398),p(2399),p(2400)/   59.71,   67.45,   73.69/
      data p(2401),p(2402),p(2403)/   81.56,   87.91,   96.07/
      data p(2404),p(2405),p(2406)/  102.40,  110.50,  117.15/
      data p(2407),p(2408),p(2409)/  125.08,  131.85,  140.56/
      data p(2410),p(2411),p(2412)/  147.23,  155.80,  162.51/
      data p(2413),p(2414),p(2415)/  170.64,  177.49,   -8.07/
      data p(2416),p(2417),p(2418)/  -15.83,  -25.60,  -31.23/
      data p(2419),p(2420),p(2421)/  -38.44,  -42.45,  -48.52/
      data p(2422),p(2423),p(2424)/  -51.95,  -57.01,  -59.87/
      data p(2425),p(2426),p(2427)/  -64.31,  -66.69,  -70.55/
      data p(2428),p(2429),p(2430)/  -72.53,  -75.85,  -77.28/
      data p(2431),p(2432),p(2433)/  -80.16,  -81.06,  -83.52/
      data p(2434),p(2435),p(2436)/  -83.97,  -85.78,  -85.76/
      data p(2437),p(2438),p(2439)/  -87.40,  -86.90,  -88.20/
      data p(2440),p(2441),p(2442)/  -87.41,  -88.41,  -87.38/
      data p(2443),p(2444),p(2445)/  -88.19,  -86.88,  -87.55/
      data p(2446),p(2447),p(2448)/  -86.08,  -86.57,  -84.68/
      data p(2449),p(2450),p(2451)/  -84.28,  -80.21,  -77.15/
      data p(2452),p(2453),p(2454)/  -71.50,  -68.25,  -63.15/
      data p(2455),p(2456),p(2457)/  -59.69,  -54.35,  -50.77/
      data p(2458),p(2459),p(2460)/  -45.37,  -41.55,  -36.14/
      data p(2461),p(2462),p(2463)/  -31.97,  -26.30,  -21.91/
      data p(2464),p(2465),p(2466)/  -15.91,  -11.24,   -5.16/
      data p(2467),p(2468),p(2469)/    -.18,    6.12,   11.34/
      data p(2470),p(2471),p(2472)/   17.78,   23.47,   30.54/
      data p(2473),p(2474),p(2475)/   36.41,   43.63,   49.67/
      data p(2476),p(2477),p(2478)/   57.01,   63.16,   70.68/
      data p(2479),p(2480),p(2481)/   77.16,   84.81,   91.25/
      data p(2482),p(2483),p(2484)/   98.83,  105.50,  113.35/
      data p(2485),p(2486),p(2487)/  119.75,  128.00,  134.85/
      data p(2488),p(2489),p(2490)/  142.97,  149.80,  157.41/
      data p(2491),p(2492),p(2493)/  164.26,  172.08,  179.34/
      data p(2494),p(2495),p(2496)/   -5.29,  -15.87,  -21.52/
      data p(2497),p(2498),p(2499)/  -29.50,  -34.24,  -41.38/
      data p(2500),p(2501),p(2502)/  -45.02,  -50.91,  -53.86/
      data p(2503),p(2504),p(2505)/  -59.20,  -61.76,  -66.46/
      data p(2506),p(2507),p(2508)/  -68.54,  -72.61,  -74.07/
      data p(2509),p(2510),p(2511)/  -77.67,  -78.66,  -81.79/
      data p(2512),p(2513),p(2514)/  -82.30,  -84.95,  -85.04/
      data p(2515),p(2516),p(2517)/  -87.10,  -86.77,  -88.42/
      data p(2518),p(2519),p(2520)/  -87.65,  -89.08,  -88.02/
      data p(2521),p(2522),p(2523)/  -89.24,  -87.98,  -89.20/
      data p(2524),p(2525),p(2526)/  -87.92,  -88.75,  -86.99/
      data p(2527),p(2528),p(2529)/  -87.16,  -83.23,  -80.61/
      data p(2530),p(2531),p(2532)/  -75.52,  -72.75,  -67.98/
      data p(2533),p(2534),p(2535)/  -65.22,  -60.19,  -57.05/
      data p(2536),p(2537),p(2538)/  -51.75,  -48.66,  -43.39/
      data p(2539),p(2540),p(2541)/  -39.79,  -34.15,  -30.24/
      data p(2542),p(2543),p(2544)/  -24.43,  -20.26,  -14.27/
      data p(2545),p(2546),p(2547)/   -9.91,   -3.76,     .92/
      data p(2548),p(2549),p(2550)/    7.48,   12.69,   19.70/
      data p(2551),p(2552),p(2553)/   25.14,   32.32,   37.90/
      data p(2554),p(2555),p(2556)/   45.23,   50.99,   58.50/
      data p(2557),p(2558),p(2559)/   64.39,   72.07,   78.24/
      data p(2560),p(2561),p(2562)/   85.94,   92.01,  100.01/
      data p(2563),p(2564),p(2565)/  106.28,  114.25,  120.75/
      data p(2566),p(2567),p(2568)/  128.77,  135.08,  142.86/
      data p(2569),p(2570),p(2571)/  149.35,  157.03,  164.04/
      data p(2572),p(2573),p(2574)/  174.40,  183.49,   -9.41/
      data p(2575),p(2576),p(2577)/  -17.67,  -23.33,  -30.69/
      data p(2578),p(2579),p(2580)/  -35.75,  -42.19,  -45.81/
      data p(2581),p(2582),p(2583)/  -51.16,  -54.42,  -59.48/
      data p(2584),p(2585),p(2586)/  -62.19,  -66.42,  -68.53/
      data p(2587),p(2588),p(2589)/  -72.20,  -73.86,  -77.10/
      data p(2590),p(2591),p(2592)/  -78.30,  -80.98,  -81.73/
      data p(2593),p(2594),p(2595)/  -83.72,  -83.98,  -85.68/
      data p(2596),p(2597),p(2598)/  -85.48,  -86.88,  -86.38/
      data p(2599),p(2600),p(2601)/  -87.43,  -86.60,  -87.67/
      data p(2602),p(2603),p(2604)/  -86.75,  -87.95,  -86.81/
      data p(2605),p(2606),p(2607)/  -87.03,  -83.75,  -81.11/
      data p(2608),p(2609),p(2610)/  -76.57,  -74.21,  -70.26/
      data p(2611),p(2612),p(2613)/  -67.60,  -63.32,  -60.28/
      data p(2614),p(2615),p(2616)/  -55.51,  -52.51,  -47.80/
      data p(2617),p(2618),p(2619)/  -44.23,  -39.19,  -35.35/
      data p(2620),p(2621),p(2622)/  -30.17,  -26.10,  -20.61/
      data p(2623),p(2624),p(2625)/  -16.37,  -10.76,   -6.15/
      data p(2626),p(2627),p(2628)/    -.09,    5.07,   11.66/
      data p(2629),p(2630),p(2631)/   16.99,   23.72,   29.27/
      data p(2632),p(2633),p(2634)/   36.17,   41.91,   48.99/
      data p(2635),p(2636),p(2637)/   54.79,   62.08,   68.18/
      data p(2638),p(2639),p(2640)/   75.50,   81.68,   89.03/
      data p(2641),p(2642),p(2643)/   95.35,  102.74,  109.59/
      data p(2644),p(2645),p(2646)/  117.18,  123.50,  130.82/
      data p(2647),p(2648),p(2649)/  137.28,  144.60,  151.48/
      data p(2650),p(2651),p(2652)/  161.46,  170.38,  180.69/
      data p(2653),p(2654),p(2655)/  189.70,   -7.99,  -13.81/
      data p(2656),p(2657),p(2658)/  -22.22,  -27.53,  -34.70/
      data p(2659),p(2660),p(2661)/  -38.58,  -44.94,  -48.50/
      data p(2662),p(2663),p(2664)/  -54.38,  -57.23,  -62.13/
      data p(2665),p(2666),p(2667)/  -64.36,  -68.68,  -70.41/
      data p(2668),p(2669),p(2670)/  -74.31,  -75.60,  -78.94/
      data p(2671),p(2672),p(2673)/  -79.75,  -82.49,  -82.75/
      data p(2674),p(2675),p(2676)/  -84.90,  -84.75,  -86.57/
      data p(2677),p(2678),p(2679)/  -86.07,  -87.63,  -86.80/
      data p(2680),p(2681),p(2682)/  -88.38,  -87.45,  -89.18/
      data p(2683),p(2684),p(2685)/  -88.09,  -88.92,  -85.60/
      data p(2686),p(2687),p(2688)/  -83.76,  -79.29,  -77.60/
      data p(2689),p(2690),p(2691)/  -73.83,  -71.92,  -67.67/
      data p(2692),p(2693),p(2694)/  -65.20,  -60.74,  -58.30/
      data p(2695),p(2696),p(2697)/  -53.78,  -50.82,  -45.94/
      data p(2698),p(2699),p(2700)/  -42.60,  -37.44,  -33.90/
      data p(2701),p(2702),p(2703)/  -28.51,  -24.74,  -19.21/
      data p(2704),p(2705),p(2706)/  -15.16,   -9.10,   -4.45/
      data p(2707),p(2708),p(2709)/    2.06,    6.95,   13.66/
      data p(2710),p(2711),p(2712)/   18.78,   25.62,   30.96/
      data p(2713),p(2714),p(2715)/   38.01,   43.45,   50.54/
      data p(2716),p(2717),p(2718)/   56.29,   63.62,   69.40/
      data p(2719),p(2720),p(2721)/   76.64,   82.69,   90.11/
      data p(2722),p(2723),p(2724)/   96.61,  104.03,  110.13/
      data p(2725),p(2726),p(2727)/  117.45,  123.51,  130.71/
      data p(2728),p(2729),p(2730)/  137.38,  147.29,  155.59/
      data p(2731),p(2732),p(2733)/  165.93,  174.64,  184.20/
      data p(2734),p(2735),p(2736)/  192.49,  201.88,   -2.10/
      data p(2737),p(2738),p(2739)/  -10.61,  -16.45,  -24.34/
      data p(2740),p(2741),p(2742)/  -29.40,  -36.14,  -40.53/
      data p(2743),p(2744),p(2745)/  -46.59,  -50.10,  -55.15/
      data p(2746),p(2747),p(2748)/  -57.92,  -62.31,  -64.68/
      data p(2749),p(2750),p(2751)/  -68.64,  -70.50,  -73.89/
      data p(2752),p(2753),p(2754)/  -75.27,  -78.02,  -78.84/
      data p(2755),p(2756),p(2757)/  -81.00,  -81.38,  -83.21/
      data p(2758),p(2759),p(2760)/  -83.24,  -84.84,  -84.57/
      data p(2761),p(2762),p(2763)/  -85.97,  -85.58,  -87.39/
      data p(2764),p(2765),p(2766)/  -86.84,  -87.78,  -84.92/
      data p(2767),p(2768),p(2769)/  -83.26,  -79.31,  -77.87/
      data p(2770),p(2771),p(2772)/  -74.78,  -73.05,  -69.24/
      data p(2773),p(2774),p(2775)/  -66.98,  -63.41,  -61.12/
      data p(2776),p(2777),p(2778)/  -57.23,  -54.36,  -50.01/
      data p(2779),p(2780),p(2781)/  -46.78,  -42.14,  -38.63/
      data p(2782),p(2783),p(2784)/  -33.72,  -30.01,  -24.98/
      data p(2785),p(2786),p(2787)/  -21.02,  -15.38,  -10.77/
      data p(2788),p(2789),p(2790)/   -4.70,     .18,    6.41/
      data p(2791),p(2792),p(2793)/   11.51,   17.98,   23.25/
      data p(2794),p(2795),p(2796)/   29.79,   35.20,   41.81/
      data p(2797),p(2798),p(2799)/   47.53,   54.42,   60.19/
      data p(2800),p(2801),p(2802)/   67.00,   73.03,   80.05/
      data p(2803),p(2804),p(2805)/   86.75,   93.62,   99.69/
      data p(2806),p(2807),p(2808)/  106.52,  112.62,  119.49/
      data p(2809),p(2810),p(2811)/  126.04,  135.32,  143.79/
      data p(2812),p(2813),p(2814)/  153.73,  162.31,  171.38/
      data p(2815),p(2816),p(2817)/  179.70,  188.78,  197.28/
      data p(2818),p(2819),p(2820)/  206.60,   -7.19,  -15.56/
      data p(2821),p(2822),p(2823)/  -21.22,  -29.21,  -33.80/
      data p(2824),p(2825),p(2826)/  -40.57,  -44.27,  -50.01/
      data p(2827),p(2828),p(2829)/  -52.95,  -57.99,  -60.41/
      data p(2830),p(2831),p(2832)/  -64.93,  -66.87,  -70.82/
      data p(2833),p(2834),p(2835)/  -72.24,  -75.54,  -76.39/
      data p(2836),p(2837),p(2838)/  -79.17,  -79.43,  -81.89/
      data p(2839),p(2840),p(2841)/  -81.96,  -84.02,  -83.76/
      data p(2842),p(2843),p(2844)/  -85.67,  -85.32,  -87.62/
      data p(2845),p(2846),p(2847)/  -87.15,  -88.68,  -85.88/
      data p(2848),p(2849),p(2850)/  -84.78,  -81.04,  -80.23/
      data p(2851),p(2852),p(2853)/  -77.19,  -76.00,  -72.33/
      data p(2854),p(2855),p(2856)/  -70.83,  -67.49,  -65.80/
      data p(2857),p(2858),p(2859)/  -62.05,  -59.78,  -55.56/
      data p(2860),p(2861),p(2862)/  -52.90,  -48.38,  -45.40/
      data p(2863),p(2864),p(2865)/  -40.55,  -37.29,  -32.32/
      data p(2866),p(2867),p(2868)/  -28.70,  -23.23,  -19.01/
      data p(2869),p(2870),p(2871)/  -13.04,   -8.62,   -2.43/
      data p(2872),p(2873),p(2874)/    2.23,    8.61,   13.43/
      data p(2875),p(2876),p(2877)/   20.03,   25.00,   31.56/
      data p(2878),p(2879),p(2880)/   36.82,   43.72,   49.07/
      data p(2881),p(2882),p(2883)/   55.93,   61.53,   68.90/
      data p(2884),p(2885),p(2886)/   74.94,   81.87,   87.48/
      data p(2887),p(2888),p(2889)/   94.39,   99.94,  106.82/
      data p(2890),p(2891),p(2892)/  112.90,  122.33,  130.13/
      data p(2893),p(2894),p(2895)/  140.24,  148.27,  157.28/
      data p(2896),p(2897),p(2898)/  165.15,  174.31,  182.80/
      data p(2899),p(2900),p(2901)/  191.68,  199.33,  208.78/
      data p(2902),p(2903),p(2904)/   -4.41,  -10.87,  -19.11/
      data p(2905),p(2906),p(2907)/  -24.69,  -31.87,  -36.33/
      data p(2908),p(2909),p(2910)/  -42.19,  -45.75,  -50.83/
      data p(2911),p(2912),p(2913)/  -53.85,  -58.42,  -60.93/
      data p(2914),p(2915),p(2916)/  -64.94,  -66.90,  -70.28/
      data p(2917),p(2918),p(2919)/  -71.62,  -74.36,  -75.26/
      data p(2920),p(2921),p(2922)/  -77.64,  -78.10,  -80.13/
      data p(2923),p(2924),p(2925)/  -80.46,  -82.35,  -82.54/
      data p(2926),p(2927),p(2928)/  -84.83,  -84.88,  -86.53/
      data p(2929),p(2930),p(2931)/  -84.30,  -83.28,  -80.25/
      data p(2932),p(2933),p(2934)/  -79.41,  -76.97,  -75.79/
      data p(2935),p(2936),p(2937)/  -72.98,  -71.86,  -69.09/
      data p(2938),p(2939),p(2940)/  -67.47,  -64.31,  -62.17/
      data p(2941),p(2942),p(2943)/  -58.51,  -55.93,  -51.91/
      data p(2944),p(2945),p(2946)/  -48.99,  -44.64,  -41.53/
      data p(2947),p(2948),p(2949)/  -36.93,  -33.35,  -28.36/
      data p(2950),p(2951),p(2952)/  -24.30,  -18.68,  -14.34/
      data p(2953),p(2954),p(2955)/   -8.58,   -3.95,    2.04/
      data p(2956),p(2957),p(2958)/    6.85,   13.00,   17.96/
      data p(2959),p(2960),p(2961)/   24.18,   29.23,   35.70/
      data p(2962),p(2963),p(2964)/   41.05,   47.50,   53.07/
      data p(2965),p(2966),p(2967)/   60.01,   66.04,   72.60/
      data p(2968),p(2969),p(2970)/   78.28,   84.66,   90.22/
      data p(2971),p(2972),p(2973)/   96.72,  102.75,  111.73/
      data p(2974),p(2975),p(2976)/  119.62,  129.22,  137.07/
      data p(2977),p(2978),p(2979)/  145.58,  153.46,  162.71/
      data p(2980),p(2981),p(2982)/  170.70,  179.17,  186.87/
      data p(2983),p(2984),p(2985)/  195.76,  203.76,  212.89/
      data p(2986),p(2987),p(2988)/  -10.69,  -16.66,  -24.83/
      data p(2989),p(2990),p(2991)/  -29.40,  -35.90,  -39.56/
      data p(2992),p(2993),p(2994)/  -45.30,  -48.36,  -53.54/
      data p(2995),p(2996),p(2997)/  -56.13,  -60.75,  -62.80/
      data p(2998),p(2999),p(3000)/  -66.76,  -68.17,  -71.49/
      data p(3001),p(3002),p(3003)/  -72.20,  -75.13,  -75.73/
      data p(3004),p(3005),p(3006)/  -78.32,  -78.62,  -81.01/
      data p(3007),p(3008),p(3009)/  -81.30,  -84.10,  -84.29/
      data p(3010),p(3011),p(3012)/  -86.48,  -84.33,  -83.82/
      data p(3013),p(3014),p(3015)/  -80.85,  -80.52,  -78.22/
      data p(3016),p(3017),p(3018)/  -77.71,  -75.16,  -74.70/
      data p(3019),p(3020),p(3021)/  -72.02,  -71.02,  -67.89/
      data p(3022),p(3023),p(3024)/  -66.40,  -62.80,  -60.82/
      data p(3025),p(3026),p(3027)/  -56.90,  -54.54,  -50.28/
      data p(3028),p(3029),p(3030)/  -47.66,  -43.19,  -40.19/
      data p(3031),p(3032),p(3033)/  -35.20,  -31.54,  -25.93/
      data p(3034),p(3035),p(3036)/  -21.93,  -16.24,  -12.08/
      data p(3037),p(3038),p(3039)/   -6.12,   -1.75,    4.34/
      data p(3040),p(3041),p(3042)/    8.84,   15.04,   19.68/
      data p(3043),p(3044),p(3045)/   26.15,   31.07,   37.70/
      data p(3046),p(3047),p(3048)/   42.76,   50.26,   55.31/
      data p(3049),p(3050),p(3051)/   61.95,   67.17,   73.55/
      data p(3052),p(3053),p(3054)/   78.66,   85.13,   90.81/
      data p(3055),p(3056),p(3057)/   99.77,  107.12,  116.69/
      data p(3058),p(3059),p(3060)/  124.06,  132.73,  140.25/
      data p(3061),p(3062),p(3063)/  149.41,  156.90,  165.55/
      data p(3064),p(3065),p(3066)/  172.75,  181.49,  189.06/
      data p(3067),p(3068),p(3069)/  198.12,  205.85,  215.01/
      data p(3070),p(3071),p(3072)/   -5.91,  -14.24,  -19.75/
      data p(3073),p(3074),p(3075)/  -26.63,  -30.93,  -36.77/
      data p(3076),p(3077),p(3078)/  -40.49,  -45.73,  -48.91/
      data p(3079),p(3080),p(3081)/  -53.60,  -56.27,  -60.30/
      data p(3082),p(3083),p(3084)/  -62.37,  -65.72,  -67.06/
      data p(3085),p(3086),p(3087)/  -69.88,  -71.07,  -73.61/
      data p(3088),p(3089),p(3090)/  -74.29,  -76.71,  -77.48/
      data p(3091),p(3092),p(3093)/  -80.31,  -81.01,  -83.33/
      data p(3094),p(3095),p(3096)/  -81.75,  -81.31,  -78.92/
      data p(3097),p(3098),p(3099)/  -78.78,  -77.10,  -76.77/
      data p(3100),p(3101),p(3102)/  -74.78,  -74.42,  -72.29/
      data p(3103),p(3104),p(3105)/  -71.40,  -68.87,  -67.47/
      data p(3106),p(3107),p(3108)/  -64.44,  -62.61,  -59.24/
      data p(3109),p(3110),p(3111)/  -57.02,  -53.31,  -50.77/
      data p(3112),p(3113),p(3114)/  -46.78,  -43.86,  -39.34/
      data p(3115),p(3116),p(3117)/  -35.76,  -30.61,  -26.65/
      data p(3118),p(3119),p(3120)/  -21.28,  -17.19,  -11.70/
      data p(3121),p(3122),p(3123)/   -7.32,   -1.60,    2.89/
      data p(3124),p(3125),p(3126)/    8.66,   13.28,   19.33/
      data p(3127),p(3128),p(3129)/   24.22,   30.49,   35.47/
      data p(3130),p(3131),p(3132)/   42.49,   47.54,   53.71/
      data p(3133),p(3134),p(3135)/   59.00,   65.05,   70.05/
      data p(3136),p(3137),p(3138)/   76.10,   81.76,   90.31/
      data p(3139),p(3140),p(3141)/   97.64,  106.53,  113.82/
      data p(3142),p(3143),p(3144)/  122.34,  129.78,  138.62/
      data p(3145),p(3146),p(3147)/  145.94,  154.04,  161.31/
      data p(3148),p(3149),p(3150)/  169.65,  177.20,  185.84/
      data p(3151),p(3152),p(3153)/  193.52,  202.32,  209.86/
      data p(3154),p(3155),p(3156)/  218.65,  226.49,  -11.09/
      data p(3157),p(3158),p(3159)/  -18.86,  -23.29,  -29.69/
      data p(3160),p(3161),p(3162)/  -33.54,  -39.44,  -42.68/
      data p(3163),p(3164),p(3165)/  -48.05,  -50.77,  -55.56/
      data p(3166),p(3167),p(3168)/  -57.62,  -61.59,  -63.07/
      data p(3169),p(3170),p(3171)/  -66.52,  -67.74,  -70.83/
      data p(3172),p(3173),p(3174)/  -71.55,  -74.51,  -75.34/
      data p(3175),p(3176),p(3177)/  -78.66,  -79.44,  -82.32/
      data p(3178),p(3179),p(3180)/  -80.79,  -80.90,  -78.62/
      data p(3181),p(3182),p(3183)/  -78.94,  -77.22,  -77.47/
      data p(3184),p(3185),p(3186)/  -75.50,  -75.77,  -73.72/
      data p(3187),p(3188),p(3189)/  -73.38,  -70.90,  -70.09/
      data p(3190),p(3191),p(3192)/  -67.13,  -65.82,  -62.62/
      data p(3193),p(3194),p(3195)/  -60.95,  -57.38,  -55.36/
      data p(3196),p(3197),p(3198)/  -51.45,  -49.05,  -44.58/
      data p(3199),p(3200),p(3201)/  -41.38,  -36.32,  -32.98/
      data p(3202),p(3203),p(3204)/  -27.77,  -24.17,  -18.73/
      data p(3205),p(3206),p(3207)/  -14.83,   -9.19,   -5.15/
      data p(3208),p(3209),p(3210)/     .59,    4.76,   10.77/
      data p(3211),p(3212),p(3213)/   15.33,   21.65,   26.21/
      data p(3214),p(3215),p(3216)/   33.19,   37.81,   44.06/
      data p(3217),p(3218),p(3219)/   48.88,   54.94,   59.57/
      data p(3220),p(3221),p(3222)/   65.65,   70.90,   79.42/
      data p(3223),p(3224),p(3225)/   86.32,   95.18,  102.04/
      data p(3226),p(3227),p(3228)/  110.64,  117.72,  126.42/
      data p(3229),p(3230),p(3231)/  133.39,  141.42,  148.21/
      data p(3232),p(3233),p(3234)/  156.66,  163.80,  172.34/
      data p(3235),p(3236),p(3237)/  179.75,  188.41,  195.92/
      data p(3238),p(3239),p(3240)/  204.27,  211.71,  220.34/
      data p(3241),p(3242),p(3243)/  228.05,   -7.59,  -12.81/
      data p(3244),p(3245),p(3246)/  -19.70,  -24.24,  -30.30/
      data p(3247),p(3248),p(3249)/  -34.22,  -39.75,  -43.16/
      data p(3250),p(3251),p(3252)/  -48.03,  -50.66,  -54.73/
      data p(3253),p(3254),p(3255)/  -56.74,  -60.23,  -62.01/
      data p(3256),p(3257),p(3258)/  -65.27,  -66.40,  -69.30/
      data p(3259),p(3260),p(3261)/  -70.65,  -73.96,  -75.19/
      data p(3262),p(3263),p(3264)/  -78.19,  -77.11,  -77.41/
      data p(3265),p(3266),p(3267)/  -75.78,  -76.29,  -75.08/
      data p(3268),p(3269),p(3270)/  -75.42,  -74.03,  -74.28/
      data p(3271),p(3272),p(3273)/  -72.71,  -72.46,  -70.47/
      data p(3274),p(3275),p(3276)/  -69.70,  -67.34,  -66.15/
      data p(3277),p(3278),p(3279)/  -63.48,  -61.95,  -58.87/
      data p(3280),p(3281),p(3282)/  -56.95,  -53.56,  -51.25/
      data p(3283),p(3284),p(3285)/  -47.34,  -44.37,  -39.87/
      data p(3286),p(3287),p(3288)/  -36.46,  -31.73,  -28.21/
      data p(3289),p(3290),p(3291)/  -23.22,  -19.35,  -14.11/
      data p(3292),p(3293),p(3294)/  -10.05,   -4.74,    -.56/
      data p(3295),p(3296),p(3297)/    4.97,    9.51,   15.38/
      data p(3298),p(3299),p(3300)/   20.00,   26.42,   31.00/
      data p(3301),p(3302),p(3303)/   36.86,   41.71,   47.39/
      data p(3304),p(3305),p(3306)/   52.11,   57.69,   62.91/
      data p(3307),p(3308),p(3309)/   71.03,   77.92,   86.18/
      data p(3310),p(3311),p(3312)/   93.00,  101.43,  108.40/
      data p(3313),p(3314),p(3315)/  116.71,  123.55,  131.24/
      data p(3316),p(3317),p(3318)/  138.07,  146.06,  153.18/
      data p(3319),p(3320),p(3321)/  161.38,  168.63,  176.91/
      data p(3322),p(3323),p(3324)/  184.01,  192.37,  199.79/
      data p(3325),p(3326),p(3327)/  208.00,  215.57,  224.44/
      data p(3328),p(3329),p(3330)/  232.48,  -11.35,  -16.06/
      data p(3331),p(3332),p(3333)/  -22.81,  -26.88,  -33.15/
      data p(3334),p(3335),p(3336)/  -36.68,  -42.20,  -44.94/
      data p(3337),p(3338),p(3339)/  -49.60,  -51.71,  -55.99/
      data p(3340),p(3341),p(3342)/  -57.68,  -61.56,  -62.03/
      data p(3343),p(3344),p(3345)/  -66.21,  -67.64,  -71.33/
      data p(3346),p(3347),p(3348)/  -72.78,  -76.25,  -75.24/
      data p(3349),p(3350),p(3351)/  -76.07,  -74.49,  -75.43/
      data p(3352),p(3353),p(3354)/  -74.22,  -75.10,  -73.68/
      data p(3355),p(3356),p(3357)/  -74.46,  -72.92,  -73.18/
      data p(3358),p(3359),p(3360)/  -71.24,  -71.02,  -68.74/
      data p(3361),p(3362),p(3363)/  -68.12,  -65.50,  -64.51/
      data p(3364),p(3365),p(3366)/  -61.54,  -60.18,  -56.87/
      data p(3367),p(3368),p(3369)/  -55.03,  -51.24,  -48.79/
      data p(3370),p(3371),p(3372)/  -44.40,  -41.71,  -37.12/
      data p(3373),p(3374),p(3375)/  -34.10,  -29.19,  -25.83/
      data p(3376),p(3377),p(3378)/  -20.64,  -17.05,  -11.76/
      data p(3379),p(3380),p(3381)/   -8.00,   -2.46,    1.67/
      data p(3382),p(3383),p(3384)/    7.49,   11.80,   18.13/
      data p(3385),p(3386),p(3387)/   22.27,   28.15,   32.60/
      data p(3388),p(3389),p(3390)/   38.32,   42.68,   48.26/
      data p(3391),p(3392),p(3393)/   53.09,   61.18,   67.64/
      data p(3394),p(3395),p(3396)/   75.96,   82.40,   90.76/
      data p(3397),p(3398),p(3399)/   97.33,  105.50,  112.08/
      data p(3400),p(3401),p(3402)/  119.79,  126.15,  134.18/
      data p(3403),p(3404),p(3405)/  140.88,  149.05,  155.87/
      data p(3406),p(3407),p(3408)/  164.12,  170.89,  179.21/
      data p(3409),p(3410),p(3411)/  186.13,  194.48,  201.74/
      data p(3412),p(3413),p(3414)/  210.42,  218.04,  227.25/
      data p(3415),p(3416),p(3417)/  235.17,   -5.60,  -12.75/
      data p(3418),p(3419),p(3420)/  -17.52,  -23.89,  -28.11/
      data p(3421),p(3422),p(3423)/  -33.76,  -37.11,  -41.80/
      data p(3424),p(3425),p(3426)/  -44.47,  -48.65,  -51.14/
      data p(3427),p(3428),p(3429)/  -54.99,  -55.96,  -60.09/
      data p(3430),p(3431),p(3432)/  -62.05,  -65.74,  -67.50/
      data p(3433),p(3434),p(3435)/  -71.18,  -70.56,  -71.59/
      data p(3436),p(3437),p(3438)/  -70.67,  -71.76,  -71.13/
      data p(3439),p(3440),p(3441)/  -72.06,  -71.16,  -71.97/
      data p(3442),p(3443),p(3444)/  -70.92,  -71.21,  -69.77/
      data p(3445),p(3446),p(3447)/  -69.64,  -67.83,  -67.35/
      data p(3448),p(3449),p(3450)/  -65.21,  -64.40,  -61.92/
      data p(3451),p(3452),p(3453)/  -60.63,  -57.82,  -56.13/
      data p(3454),p(3455),p(3456)/  -52.84,  -50.53,  -46.72/
      data p(3457),p(3458),p(3459)/  -44.13,  -40.03,  -37.08/
      data p(3460),p(3461),p(3462)/  -32.66,  -29.33,  -24.56/
      data p(3463),p(3464),p(3465)/  -20.92,  -16.17,  -12.39/
      data p(3466),p(3467),p(3468)/   -7.33,   -3.19,    2.26/
      data p(3469),p(3470),p(3471)/    6.59,   12.41,   16.52/
      data p(3472),p(3473),p(3474)/   21.96,   26.43,   31.85/
      data p(3475),p(3476),p(3477)/   36.20,   41.57,   46.17/
      data p(3478),p(3479),p(3480)/   53.98,   60.47,   68.28/
      data p(3481),p(3482),p(3483)/   74.75,   82.56,   89.07/
      data p(3484),p(3485),p(3486)/   96.85,  105.54,  110.69/
      data p(3487),p(3488),p(3489)/  117.04,  124.66,  131.30/
      data p(3490),p(3491),p(3492)/  139.11,  145.85,  153.73/
      data p(3493),p(3494),p(3495)/  160.72,  168.42,  175.25/
      data p(3496),p(3497),p(3498)/  183.29,  190.54,  198.95/
      data p(3499),p(3500),p(3501)/  206.54,  215.34,  223.18/
      data p(3502),p(3503),p(3504)/  231.88,  239.82,  248.91/
      data p(3505),p(3506),p(3507)/   -9.38,  -16.42,  -20.71/
      data p(3508),p(3509),p(3510)/  -27.02,  -30.48,  -35.79/
      data p(3511),p(3512),p(3513)/  -38.62,  -43.46,  -45.83/
      data p(3514),p(3515),p(3516)/  -50.28,  -51.27,  -56.03/
      data p(3517),p(3518),p(3519)/  -58.06,  -62.21,  -64.25/
      data p(3520),p(3521),p(3522)/  -68.31,  -67.96,  -69.43/
      data p(3523),p(3524),p(3525)/  -68.41,  -69.93,  -69.27/
      data p(3526),p(3527),p(3528)/  -70.72,  -69.84,  -71.11/
      data p(3529),p(3530),p(3531)/  -70.09,  -70.91,  -69.49/
      data p(3532),p(3533),p(3534)/  -69.90,  -68.16,  -68.24/
      data p(3535),p(3536),p(3537)/  -66.17,  -65.91,  -63.52/
      data p(3538),p(3539),p(3540)/  -62.78,  -60.06,  -58.90/
      data p(3541),p(3542),p(3543)/  -55.76,  -53.96,  -50.28/
      data p(3544),p(3545),p(3546)/  -48.22,  -44.24,  -41.85/
      data p(3547),p(3548),p(3549)/  -37.49,  -34.67,  -30.00/
      data p(3550),p(3551),p(3552)/  -26.92,  -22.08,  -18.77/
      data p(3553),p(3554),p(3555)/  -13.70,  -10.01,   -4.55/
      data p(3556),p(3557),p(3558)/    -.64,    5.13,    8.79/
      data p(3559),p(3560),p(3561)/   14.27,   18.33,   23.73/
      data p(3562),p(3563),p(3564)/   27.69,   32.98,   37.30/
      data p(3565),p(3566),p(3567)/   45.08,   50.95,   58.94/
      data p(3568),p(3569),p(3570)/   65.18,   73.01,   79.10/
      data p(3571),p(3572),p(3573)/   86.85,   92.93,  100.31/
      data p(3574),p(3575),p(3576)/  106.25,  113.87,  120.12/
      data p(3577),p(3578),p(3579)/  127.87,  134.21,  142.12/
      data p(3580),p(3581),p(3582)/  148.64,  156.62,  162.96/
      data p(3583),p(3584),p(3585)/  170.96,  177.70,  186.08/
      data p(3586),p(3587),p(3588)/  193.32,  201.99,  209.43/
      data p(3589),p(3590),p(3591)/  218.09,  225.61,  234.80/
      data p(3592),p(3593),p(3594)/  242.69,  252.07,  -11.27/
      data p(3595),p(3596),p(3597)/  -17.71,  -21.75,  -27.16/
      data p(3598),p(3599),p(3600)/  -30.52,  -35.28,  -38.43/
      data p(3601),p(3602),p(3603)/  -42.85,  -44.24,  -48.99/
      data p(3604),p(3605),p(3606)/  -51.57,  -55.76,  -58.00/
      data p(3607),p(3608),p(3609)/  -62.17,  -62.24,  -63.96/
      data p(3610),p(3611),p(3612)/  -63.64,  -65.25,  -65.08/
      data p(3613),p(3614),p(3615)/  -66.64,  -66.29,  -67.58/
      data p(3616),p(3617),p(3618)/  -67.03,  -67.85,  -66.98/
      data p(3619),p(3620),p(3621)/  -67.47,  -66.26,  -66.43/
      data p(3622),p(3623),p(3624)/  -64.89,  -64.72,  -62.88/
      data p(3625),p(3626),p(3627)/  -62.21,  -60.02,  -59.00/
      data p(3628),p(3629),p(3630)/  -56.34,  -54.66,  -51.53/
      data p(3631),p(3632),p(3633)/  -49.61,  -46.19,  -43.84/
      data p(3634),p(3635),p(3636)/  -39.95,  -37.17,  -32.97/
      data p(3637),p(3638),p(3639)/  -29.86,  -25.50,  -22.19/
      data p(3640),p(3641),p(3642)/  -17.56,  -13.88,   -8.90/
      data p(3643),p(3644),p(3645)/   -4.86,     .40,    4.02/
      data p(3646),p(3647),p(3648)/    9.15,   13.16,   18.14/
      data p(3649),p(3650),p(3651)/   22.10,   27.13,   31.35/
      data p(3652),p(3653),p(3654)/   38.71,   44.62,   52.39/
      data p(3655),p(3656),p(3657)/   58.51,   65.85,   71.88/
      data p(3658),p(3659),p(3660)/   79.23,   85.22,   92.22/
      data p(3661),p(3662),p(3663)/   98.17,  105.38,  111.59/
      data p(3664),p(3665),p(3666)/  118.96,  125.27,  132.77/
      data p(3667),p(3668),p(3669)/  139.37,  146.87,  153.22/
      data p(3670),p(3671),p(3672)/  160.84,  167.70,  175.62/
      data p(3673),p(3674),p(3675)/  182.73,  190.97,  198.31/
      data p(3676),p(3677),p(3678)/  206.55,  214.01,  222.69/
      data p(3679),p(3680),p(3681)/  230.64,  239.60,  247.63/
      data p(3682),p(3683),p(3684)/  256.62,   -9.87,  -14.06/
      data p(3685),p(3686),p(3687)/  -19.98,  -23.50,  -28.87/
      data p(3688),p(3689),p(3690)/  -31.96,  -36.92,  -38.51/
      data p(3691),p(3692),p(3693)/  -43.84,  -46.49,  -51.23/
      data p(3694),p(3695),p(3696)/  -53.58,  -58.27,  -58.42/
      data p(3697),p(3698),p(3699)/  -60.67,  -60.48,  -62.46/
      data p(3700),p(3701),p(3702)/  -62.24,  -64.22,  -63.86/
      data p(3703),p(3704),p(3705)/  -65.56,  -65.07,  -66.48/
      data p(3706),p(3707),p(3708)/  -65.62,  -66.64,  -65.50/
      data p(3709),p(3710),p(3711)/  -66.18,  -64.76,  -65.10/
      data p(3712),p(3713),p(3714)/  -63.35,  -63.24,  -61.15/
      data p(3715),p(3716),p(3717)/  -60.58,  -58.06,  -56.93/
      data p(3718),p(3719),p(3720)/  -53.92,  -52.52,  -49.21/
      data p(3721),p(3722),p(3723)/  -47.40,  -43.61,  -41.31/
      data p(3724),p(3725),p(3726)/  -37.23,  -34.62,  -30.33/
      data p(3727),p(3728),p(3729)/  -27.49,  -22.87,  -19.63/
      data p(3730),p(3731),p(3732)/  -14.68,  -11.05,   -5.88/
      data p(3733),p(3734),p(3735)/   -2.68,    2.44,    6.02/
      data p(3736),p(3737),p(3738)/   10.98,   14.54,   19.43/
      data p(3739),p(3740),p(3741)/   23.39,   30.73,   36.14/
      data p(3742),p(3743),p(3744)/   43.95,   49.71,   57.18/
      data p(3745),p(3746),p(3747)/   62.81,   70.14,   75.77/
      data p(3748),p(3749),p(3750)/   82.86,   88.44,   95.64/
      data p(3751),p(3752),p(3753)/  101.46,  108.84,  114.77/
      data p(3754),p(3755),p(3756)/  122.22,  128.40,  136.06/
      data p(3757),p(3758),p(3759)/  142.20,  149.63,  155.96/
      data p(3760),p(3761),p(3762)/  163.90,  170.58,  178.75/
      data p(3763),p(3764),p(3765)/  185.64,  193.84,  200.90/
      data p(3766),p(3767),p(3768)/  209.60,  217.05,  225.94/
      data p(3769),p(3770),p(3771)/  233.52,  242.53,  250.21/
      data p(3772),p(3773),p(3774)/  259.20,  -10.36,  -14.38/
      data p(3775),p(3776),p(3777)/  -19.78,  -23.60,  -28.63/
      data p(3778),p(3779),p(3780)/  -30.62,  -36.00,  -39.22/
      data p(3781),p(3782),p(3783)/  -44.02,  -46.62,  -51.30/
      data p(3784),p(3785),p(3786)/  -52.02,  -54.31,  -54.76/
      data p(3787),p(3788),p(3789)/  -56.82,  -57.16,  -59.18/
      data p(3790),p(3791),p(3792)/  -59.30,  -61.04,  -60.91/
      data p(3793),p(3794),p(3795)/  -62.40,  -62.06,  -63.12/
      data p(3796),p(3797),p(3798)/  -62.53,  -63.27,  -62.35/
      data p(3799),p(3800),p(3801)/  -62.79,  -61.58,  -61.53/
      data p(3802),p(3803),p(3804)/  -59.94,  -59.49,  -57.44/
      data p(3805),p(3806),p(3807)/  -56.45,  -53.96,  -52.70/
      data p(3808),p(3809),p(3810)/  -49.97,  -48.21,  -44.93/
      data p(3811),p(3812),p(3813)/  -42.72,  -39.08,  -36.52/
      data p(3814),p(3815),p(3816)/  -32.67,  -29.86,  -25.68/
      data p(3817),p(3818),p(3819)/  -22.52,  -17.98,  -14.37/
      data p(3820),p(3821),p(3822)/   -9.57,   -6.44,   -1.72/
      data p(3823),p(3824),p(3825)/    1.85,    6.36,    9.92/
      data p(3826),p(3827),p(3828)/   14.42,   18.28,   25.28/
      data p(3829),p(3830),p(3831)/   30.66,   38.11,   44.02/
      data p(3832),p(3833),p(3834)/   50.80,   56.47,   63.45/
      data p(3835),p(3836),p(3837)/   69.08,   75.80,   81.40/
      data p(3838),p(3839),p(3840)/   88.19,   93.98,  100.96/
      data p(3841),p(3842),p(3843)/  106.86,  113.92,  120.07/
      data p(3844),p(3845),p(3846)/  127.28,  133.39,  140.79/
      data p(3847),p(3848),p(3849)/  146.90,  154.32,  161.04/
      data p(3850),p(3851),p(3852)/  168.81,  175.67,  183.49/
      data p(3853),p(3854),p(3855)/  190.51,  198.80,  206.21/
      data p(3856),p(3857),p(3858)/  214.66,  222.23,  230.79/
      data p(3859),p(3860),p(3861)/  238.42,  247.05,  254.75/
      data p(3862),p(3863),p(3864)/  263.47,   -6.29,  -12.28/
      data p(3865),p(3866),p(3867)/  -16.12,  -20.17,  -23.95/
      data p(3868),p(3869),p(3870)/  -29.94,  -33.21,  -38.62/
      data p(3871),p(3872),p(3873)/  -41.28,  -46.54,  -47.30/
      data p(3874),p(3875),p(3876)/  -50.13,  -50.26,  -53.05/
      data p(3877),p(3878),p(3879)/  -53.45,  -55.81,  -55.93/
      data p(3880),p(3881),p(3882)/  -58.14,  -58.01,  -59.90/
      data p(3883),p(3884),p(3885)/  -59.64,  -61.25,  -60.65/
      data p(3886),p(3887),p(3888)/  -61.95,  -61.03,  -61.99/
      data p(3889),p(3890),p(3891)/  -60.80,  -61.29,  -59.73/
      data p(3892),p(3893),p(3894)/  -59.80,  -57.83,  -57.35/
      data p(3895),p(3896),p(3897)/  -55.06,  -54.29,  -51.65/
      data p(3898),p(3899),p(3900)/  -50.48,  -47.29,  -45.61/
      data p(3901),p(3902),p(3903)/  -42.08,  -40.10,  -36.19/
      data p(3904),p(3905),p(3906)/  -33.97,  -29.90,  -27.12/
      data p(3907),p(3908),p(3909)/  -22.65,  -19.54,  -14.73/
      data p(3910),p(3911),p(3912)/  -12.04,   -7.39,   -4.28/
      data p(3913),p(3914),p(3915)/     .16,    3.29,    7.75/
      data p(3916),p(3917),p(3918)/   11.25,   18.05,   23.13/
      data p(3919),p(3920),p(3921)/   30.69,   36.13,   43.01/
      data p(3922),p(3923),p(3924)/   48.33,   55.18,   60.62/
      data p(3925),p(3926),p(3927)/   67.44,   72.68,   79.47/
      data p(3928),p(3929),p(3930)/   84.88,   91.84,   97.36/
      data p(3931),p(3932),p(3933)/  104.46,  110.18,  117.37/
      data p(3934),p(3935),p(3936)/  123.25,  130.49,  136.26/
      data p(3937),p(3938),p(3939)/  143.78,  150.02,  157.71/
      data p(3940),p(3941),p(3942)/  164.18,  171.98,  178.63/
      data p(3943),p(3944),p(3945)/  186.91,  193.94,  202.36/
      data p(3946),p(3947),p(3948)/  209.50,  217.99,  225.24/
      data p(3949),p(3950),p(3951)/  233.72,  240.99,  249.63/
      data p(3952),p(3953),p(3954)/  257.10,  266.35,  274.47/
      data p(3955),p(3956),p(3957)/   -6.43,  -10.80,  -15.08/
      data p(3958),p(3959),p(3960)/  -21.14,  -24.92,  -30.34/
      data p(3961),p(3962),p(3963)/  -33.53,  -38.84,  -40.15/
      data p(3964),p(3965),p(3966)/  -43.04,  -43.79,  -46.59/
      data p(3967),p(3968),p(3969)/  -47.49,  -49.92,  -50.52/
      data p(3970),p(3971),p(3972)/  -52.72,  -53.04,  -54.90/
      data p(3973),p(3974),p(3975)/  -55.04,  -56.78,  -56.65/
      data p(3976),p(3977),p(3978)/  -57.91,  -57.46,  -58.49/
      data p(3979),p(3980),p(3981)/  -57.73,  -58.29,  -57.23/
      data p(3982),p(3983),p(3984)/  -57.32,  -55.90,  -55.53/
      data p(3985),p(3986),p(3987)/  -53.72,  -53.15,  -51.01/
      data p(3988),p(3989),p(3990)/  -49.94,  -47.24,  -45.69/
      data p(3991),p(3992),p(3993)/  -42.67,  -40.68,  -37.52/
      data p(3994),p(3995),p(3996)/  -35.20,  -31.63,  -28.98/
      data p(3997),p(3998),p(3999)/  -24.99,  -21.91,  -17.38/
      data p(4000),p(4001),p(4002)/  -14.75,  -10.56,   -7.50/
      data p(4003),p(4004),p(4005)/   -3.52,    -.41,    3.69/
      data p(4006),p(4007),p(4008)/    7.21,   13.47,   18.53/
      data p(4009),p(4010),p(4011)/   25.61,   31.13,   37.62/
      data p(4012),p(4013),p(4014)/   42.93,   49.43,   54.84/
      data p(4015),p(4016),p(4017)/   61.28,   66.56,   73.04/
      data p(4018),p(4019),p(4020)/   78.38,   84.94,   90.45/
      data p(4021),p(4022),p(4023)/   97.17,  102.84,  109.68/
      data p(4024),p(4025),p(4026)/  115.52,  122.41,  128.44/
      data p(4027),p(4028),p(4029)/  135.59,  141.46,  148.82/
      data p(4030),p(4031),p(4032)/  155.24,  162.66,  169.27/
      data p(4033),p(4034),p(4035)/  177.17,  184.14,  192.20/
      data p(4036),p(4037),p(4038)/  199.32,  207.44,  214.61/
      data p(4039),p(4040),p(4041)/  222.71,  229.91,  238.15/
      data p(4042),p(4043),p(4044)/  245.56,  254.49,  262.42/
      data p(4045),p(4046),p(4047)/  271.52,  279.64,   -7.26/
      data p(4048),p(4049),p(4050)/  -13.98,  -17.85,  -23.90/
      data p(4051),p(4052),p(4053)/  -27.26,  -33.25,  -34.53/
      data p(4054),p(4055),p(4056)/  -37.99,  -38.82,  -41.80/
      data p(4057),p(4058),p(4059)/  -42.83,  -45.74,  -46.32/
      data p(4060),p(4061),p(4062)/  -48.98,  -49.32,  -51.63/
      data p(4063),p(4064),p(4065)/  -51.73,  -53.82,  -53.74/
      data p(4066),p(4067),p(4068)/  -55.55,  -55.11,  -56.58/
      data p(4069),p(4070),p(4071)/  -55.85,  -56.89,  -55.82/
      data p(4072),p(4073),p(4074)/  -56.47,  -55.09,  -55.26/
      data p(4075),p(4076),p(4077)/  -53.54,  -53.45,  -51.40/
      data p(4078),p(4079),p(4080)/  -50.79,  -48.17,  -47.16/
      data p(4081),p(4082),p(4083)/  -44.23,  -42.82,  -39.50/
      data p(4084),p(4085),p(4086)/  -37.92,  -34.42,  -32.29/
      data p(4087),p(4088),p(4089)/  -28.30,  -26.01,  -21.47/
      data p(4090),p(4091),p(4092)/  -19.31,  -15.22,  -12.77/
      data p(4093),p(4094),p(4095)/   -8.74,   -6.09,   -2.00/
      data p(4096),p(4097),p(4098)/    1.06,    7.30,   11.93/
      data p(4099),p(4100),p(4101)/   18.79,   23.98,   30.78/
      data p(4102),p(4103),p(4104)/   35.71,   42.34,   47.18/
      data p(4105),p(4106),p(4107)/   53.89,   58.81,   65.27/
      data p(4108),p(4109),p(4110)/   70.30,   76.86,   81.96/
      data p(4111),p(4112),p(4113)/   88.67,   93.99,  100.81/
      data p(4114),p(4115),p(4116)/  106.25,  113.18,  118.82/
      data p(4117),p(4118),p(4119)/  125.97,  131.77,  138.85/
      data p(4120),p(4121),p(4122)/  144.85,  152.32,  158.48/
      data p(4123),p(4124),p(4125)/  166.48,  173.01,  181.33/
      data p(4126),p(4127),p(4128)/  187.99,  196.02,  202.56/
      data p(4129),p(4130),p(4131)/  210.60,  217.40,  225.59/
      data p(4132),p(4133),p(4134)/  232.60,  241.44,  249.11/
      data p(4135),p(4136),p(4137)/  258.02,  265.78,  274.82/
      data p(4138),p(4139),p(4140)/  284.42,   -4.33,   -8.78/
      data p(4141),p(4142),p(4143)/  -14.92,  -18.78,  -24.87/
      data p(4144),p(4145),p(4146)/  -26.64,  -30.22,  -31.44/
      data p(4147),p(4148),p(4149)/  -34.62,  -36.09,  -38.97/
      data p(4150),p(4151),p(4152)/  -40.09,  -42.75,  -43.55/
      data p(4153),p(4154),p(4155)/  -45.88,  -46.42,  -48.52/
      data p(4156),p(4157),p(4158)/  -48.80,  -50.67,  -50.69/
      data p(4159),p(4160),p(4161)/  -52.19,  -51.89,  -52.97/
      data p(4162),p(4163),p(4164)/  -52.32,  -53.04,  -52.14/
      data p(4165),p(4166),p(4167)/  -52.39,  -51.13,  -51.21/
      data p(4168),p(4169),p(4170)/  -49.59,  -49.09,  -47.00/
      data p(4171),p(4172),p(4173)/  -46.00,  -43.64,  -42.33/
      data p(4174),p(4175),p(4176)/  -39.64,  -38.15,  -35.03/
      data p(4177),p(4178),p(4179)/  -33.03,  -29.53,  -27.47/
      data p(4180),p(4181),p(4182)/  -23.15,  -21.05,  -17.44/
      data p(4183),p(4184),p(4185)/  -15.07,  -11.47,   -8.86/
      data p(4186),p(4187),p(4188)/   -5.17,   -2.12,    3.69/
      data p(4189),p(4190),p(4191)/    8.27,   14.81,   19.88/
      data p(4192),p(4193),p(4194)/   26.22,   31.21,   37.40/
      data p(4195),p(4196),p(4197)/   42.29,   48.66,   53.58/
      data p(4198),p(4199),p(4200)/   59.71,   64.78,   70.91/
      data p(4201),p(4202),p(4203)/   76.01,   82.34,   87.64/
      data p(4204),p(4205),p(4206)/   94.14,   99.55,  106.22/
      data p(4207),p(4208),p(4209)/  111.83,  118.56,  124.34/
      data p(4210),p(4211),p(4212)/  131.25,  137.23,  144.36/
      data p(4213),p(4214),p(4215)/  150.26,  158.12,  164.57/
      data p(4216),p(4217),p(4218)/  172.37,  178.98,  186.62/
      data p(4219),p(4220),p(4221)/  193.28,  200.78,  207.51/
      data p(4222),p(4223),p(4224)/  215.35,  222.30,  230.76/
      data p(4225),p(4226),p(4227)/  238.24,  246.86,  254.57/
      data p(4228),p(4229),p(4230)/  263.86,  272.55,  281.49/
      data p(4231),p(4232),p(4233)/  289.21,   -7.65,  -11.70/
      data p(4234),p(4235),p(4236)/  -18.17,  -20.16,  -24.28/
      data p(4237),p(4238),p(4239)/  -25.42,  -29.04,  -30.43/
      data p(4240),p(4241),p(4242)/  -33.85,  -35.00,  -38.11/
      data p(4243),p(4244),p(4245)/  -38.95,  -41.74,  -42.31/
      data p(4246),p(4247),p(4248)/  -44.83,  -45.11,  -47.40/
      data p(4249),p(4250),p(4251)/  -47.40,  -49.31,  -49.02/
      data p(4252),p(4253),p(4254)/  -50.55,  -49.90,  -51.14/
      data p(4255),p(4256),p(4257)/  -50.22,  -51.05,  -49.83/
      data p(4258),p(4259),p(4260)/  -50.41,  -48.85,  -48.84/
      data p(4261),p(4262),p(4263)/  -46.83,  -46.39,  -44.03/
      data p(4264),p(4265),p(4266)/  -43.33,  -40.73,  -39.60/
      data p(4267),p(4268),p(4269)/  -36.68,  -35.11,  -32.17/
      data p(4270),p(4271),p(4272)/  -30.47,  -26.17,  -24.55/
      data p(4273),p(4274),p(4275)/  -21.04,  -19.22,  -15.68/
      data p(4276),p(4277),p(4278)/  -13.61,  -10.01,   -7.34/
      data p(4279),p(4280),p(4281)/   -1.53,    2.56,    8.94/
      data p(4282),p(4283),p(4284)/   13.62,   20.22,   24.84/
      data p(4285),p(4286),p(4287)/   31.24,   35.71,   41.97/
      data p(4288),p(4289),p(4290)/   46.72,   52.92,   57.58/
      data p(4291),p(4292),p(4293)/   63.81,   68.54,   74.88/
      data p(4294),p(4295),p(4296)/   79.81,   86.29,   91.33/
      data p(4297),p(4298),p(4299)/   97.92,  103.21,  109.92/
      data p(4300),p(4301),p(4302)/  115.36,  122.25,  127.87/
      data p(4303),p(4304),p(4305)/  135.00,  140.85,  148.38/
      data p(4306),p(4307),p(4308)/  154.59,  162.19,  168.40/
      data p(4309),p(4310),p(4311)/  176.02,  182.30,  189.91/
      data p(4312),p(4313),p(4314)/  196.29,  204.09,  210.65/
      data p(4315),p(4316),p(4317)/  218.95,  226.16,  234.84/
      data p(4318),p(4319),p(4320)/  242.39,  251.19,  259.53/
      data p(4321),p(4322),p(4323)/  268.15,  275.33,  286.50/
      data p(4324),p(4325),p(4326)/  293.78,  303.29,   -2.46/
      data p(4327),p(4328),p(4329)/   -9.06,  -11.49,  -15.71/
      data p(4330),p(4331),p(4332)/  -17.48,  -21.03,  -22.96/
      data p(4333),p(4334),p(4335)/  -26.33,  -27.89,  -31.03/
      data p(4336),p(4337),p(4338)/  -32.30,  -35.04,  -36.11/
      data p(4339),p(4340),p(4341)/  -38.63,  -39.36,  -41.65/
      data p(4342),p(4343),p(4344)/  -42.12,  -44.02,  -44.24/
      data p(4345),p(4346),p(4347)/  -45.81,  -45.69,  -46.92/
      data p(4348),p(4349),p(4350)/  -46.47,  -47.41,  -46.62/
      data p(4351),p(4352),p(4353)/  -47.24,  -46.18,  -46.33/
      data p(4354),p(4355),p(4356)/  -44.74,  -44.33,  -42.44/
      data p(4357),p(4358),p(4359)/  -41.71,  -39.61,  -38.51/
      data p(4360),p(4361),p(4362)/  -36.13,  -34.95,  -32.49/
      data p(4363),p(4364),p(4365)/  -30.90,  -27.60,  -25.41/
      data p(4366),p(4367),p(4368)/  -22.34,  -20.66,  -17.53/
      data p(4369),p(4370),p(4371)/  -15.50,  -12.13,   -9.53/
      data p(4372),p(4373),p(4374)/   -4.19,     .00,    6.05/
      data p(4375),p(4376),p(4377)/   10.56,   16.57,   21.18/
      data p(4378),p(4379),p(4380)/   27.16,   31.72,   37.61/
      data p(4381),p(4382),p(4383)/   42.40,   48.26,   52.95/
      data p(4384),p(4385),p(4386)/   58.83,   63.56,   69.51/
      data p(4387),p(4388),p(4389)/   74.44,   80.56,   85.59/
      data p(4390),p(4391),p(4392)/   91.84,   97.05,  103.46/
      data p(4393),p(4394),p(4395)/  108.86,  115.37,  121.01/
      data p(4396),p(4397),p(4398)/  127.72,  133.55,  140.75/
      data p(4399),p(4400),p(4401)/  146.82,  154.05,  160.26/
      data p(4402),p(4403),p(4404)/  167.61,  173.85,  181.15/
      data p(4405),p(4406),p(4407)/  187.42,  194.94,  201.42/
      data p(4408),p(4409),p(4410)/  209.40,  216.63,  224.90/
      data p(4411),p(4412),p(4413)/  232.80,  241.49,  248.80/
      data p(4414),p(4415),p(4416)/  257.09,  265.14,  275.02/
      data p(4417),p(4418),p(4419)/  282.39,  291.34,  298.72/
      data p(4420),p(4421),p(4422)/  307.22,   -4.33,   -9.07/
      data p(4423),p(4424),p(4425)/  -10.71,  -14.69,  -16.41/
      data p(4426),p(4427),p(4428)/  -20.24,  -21.84,  -25.44/
      data p(4429),p(4430),p(4431)/  -26.77,  -30.02,  -30.97/
      data p(4432),p(4433),p(4434)/  -33.98,  -34.77,  -37.45/
      data p(4435),p(4436),p(4437)/  -37.92,  -40.34,  -40.35/
      data p(4438),p(4439),p(4440)/  -42.45,  -42.30,  -44.04/
      data p(4441),p(4442),p(4443)/  -43.56,  -45.06,  -44.26/
      data p(4444),p(4445),p(4446)/  -45.39,  -44.33,  -45.02/
      data p(4447),p(4448),p(4449)/  -43.45,  -43.56,  -41.72/
      data p(4450),p(4451),p(4452)/  -41.35,  -39.26,  -38.69/
      data p(4453),p(4454),p(4455)/  -36.53,  -36.02,  -33.62/
      data p(4456),p(4457),p(4458)/  -32.62,  -29.61,  -27.97/
      data p(4459),p(4460),p(4461)/  -25.09,  -23.90,  -20.85/
      data p(4462),p(4463),p(4464)/  -19.29,  -16.14,  -13.90/
      data p(4465),p(4466),p(4467)/   -8.64,   -4.89,    1.11/
      data p(4468),p(4469),p(4470)/    5.25,   11.39,   15.66/
      data p(4471),p(4472),p(4473)/   21.82,   26.04,   31.94/
      data p(4474),p(4475),p(4476)/   36.26,   42.33,   46.68/
      data p(4477),p(4478),p(4479)/   52.60,   57.00,   63.03/
      data p(4480),p(4481),p(4482)/   67.58,   73.74,   78.36/
      data p(4483),p(4484),p(4485)/   84.62,   89.48,   95.84/
      data p(4486),p(4487),p(4488)/  100.85,  107.40,  112.64/
      data p(4489),p(4490),p(4491)/  119.39,  124.86,  132.04/
      data p(4492),p(4493),p(4494)/  137.76,  145.00,  150.89/
      data p(4495),p(4496),p(4497)/  158.30,  164.19,  171.49/
      data p(4498),p(4499),p(4500)/  177.43,  184.90,  190.99/
      data p(4501),p(4502),p(4503)/  199.02,  205.99,  214.46/
      data p(4504),p(4505),p(4506)/  221.93,  230.19,  237.37/
      data p(4507),p(4508),p(4509)/  247.15,  254.94,  262.36/
      data p(4510),p(4511),p(4512)/  269.33,  278.66,  285.71/
      data p(4513),p(4514),p(4515)/  294.13,  301.56,  309.85/
      data p(4516),p(4517),p(4518)/   -2.20,   -6.12,   -8.16/
      data p(4519),p(4520),p(4521)/  -11.88,  -13.83,  -17.37/
      data p(4522),p(4523),p(4524)/  -19.15,  -22.34,  -23.76/
      data p(4525),p(4526),p(4527)/  -26.70,  -27.81,  -30.40/
      data p(4528),p(4529),p(4530)/  -31.29,  -33.66,  -34.51/
      data p(4531),p(4532),p(4533)/  -36.33,  -36.81,  -38.70/
      data p(4534),p(4535),p(4536)/  -38.63,  -40.17,  -39.67/
      data p(4537),p(4538),p(4539)/  -40.92,  -40.26,  -41.10/
      data p(4540),p(4541),p(4542)/  -39.97,  -39.92,  -38.41/
      data p(4543),p(4544),p(4545)/  -38.28,  -36.82,  -36.53/
      data p(4546),p(4547),p(4548)/  -34.80,  -34.41,  -32.39/
      data p(4549),p(4550),p(4551)/  -31.68,  -29.22,  -27.92/
      data p(4552),p(4553),p(4554)/  -25.77,  -24.52,  -21.89/
      data p(4555),p(4556),p(4557)/  -20.39,  -17.62,  -15.43/
      data p(4558),p(4559),p(4560)/  -10.43,   -6.88,   -1.25/
      data p(4561),p(4562),p(4563)/    2.80,    8.64,   12.89/
      data p(4564),p(4565),p(4566)/   18.71,   22.93,   28.50/
      data p(4567),p(4568),p(4569)/   32.80,   38.61,   42.93/
      data p(4570),p(4571),p(4572)/   48.61,   52.97,   58.62/
      data p(4573),p(4574),p(4575)/   63.16,   68.96,   73.68/
      data p(4576),p(4577),p(4578)/   79.57,   84.44,   90.41/
      data p(4579),p(4580),p(4581)/   95.43,  101.56,  106.79/
      data p(4582),p(4583),p(4584)/  113.18,  118.67,  125.51/
      data p(4585),p(4586),p(4587)/  131.31,  138.35,  144.20/
      data p(4588),p(4589),p(4590)/  151.35,  157.22,  164.22/
      data p(4591),p(4592),p(4593)/  170.13,  177.14,  183.28/
      data p(4594),p(4595),p(4596)/  190.97,  197.88,  206.21/
      data p(4597),p(4598),p(4599)/  213.16,  221.12,  229.40/
      data p(4600),p(4601),p(4602)/  237.59,  245.03,  251.82/
      data p(4603),p(4604),p(4605)/  258.80,  267.75,  275.06/
      data p(4606),p(4607),p(4608)/  283.15,  290.38,  298.28/
      data p(4609),p(4610),p(4611)/  305.96,  315.23,    -.81/
      data p(4612),p(4613),p(4614)/   -5.00,   -6.77,  -10.63/
      data p(4615),p(4616),p(4617)/  -12.53,  -16.11,  -17.53/
      data p(4618),p(4619),p(4620)/  -20.93,  -22.18,  -25.25/
      data p(4621),p(4622),p(4623)/  -26.25,  -29.00,  -29.58/
      data p(4624),p(4625),p(4626)/  -32.18,  -32.41,  -34.58/
      data p(4627),p(4628),p(4629)/  -34.64,  -36.47,  -36.20/
      data p(4630),p(4631),p(4632)/  -37.78,  -37.15,  -38.22/
      data p(4633),p(4634),p(4635)/  -37.25,  -37.14,  -35.88/
      data p(4636),p(4637),p(4638)/  -36.56,  -35.09,  -35.54/
      data p(4639),p(4640),p(4641)/  -33.88,  -34.13,  -32.29/
      data p(4642),p(4643),p(4644)/  -32.27,  -30.01,  -29.64/
      data p(4645),p(4646),p(4647)/  -27.49,  -26.73,  -24.16/
      data p(4648),p(4649),p(4650)/  -23.06,  -20.35,  -18.54/
      data p(4651),p(4652),p(4653)/  -13.71,  -10.43,   -4.80/
      data p(4654),p(4655),p(4656)/   -1.12,    4.53,    8.44/
      data p(4657),p(4658),p(4659)/   14.23,   18.21,   23.85/
      data p(4660),p(4661),p(4662)/   27.85,   33.54,   37.53/
      data p(4663),p(4664),p(4665)/   43.29,   47.35,   53.06/
      data p(4666),p(4667),p(4668)/   57.27,   63.08,   67.39/
      data p(4669),p(4670),p(4671)/   73.27,   77.79,   83.82/
      data p(4672),p(4673),p(4674)/   88.48,   94.68,   99.56/
      data p(4675),p(4676),p(4677)/  105.94,  111.08,  117.93/
      data p(4678),p(4679),p(4680)/  123.36,  130.26,  135.90/
      data p(4681),p(4682),p(4683)/  142.98,  148.59,  155.59/
      data p(4684),p(4685),p(4686)/  161.18,  168.20,  174.01/
      data p(4687),p(4688),p(4689)/  181.68,  188.15,  196.49/
      data p(4690),p(4691),p(4692)/  203.11,  213.16,  218.80/
      data p(4693),p(4694),p(4695)/  227.03,  233.85,  241.76/
      data p(4696),p(4697),p(4698)/  248.14,  256.18,  262.89/
      data p(4699),p(4700),p(4701)/  271.06,  277.93,  285.36/
      data p(4702),p(4703),p(4704)/  292.68,  301.92,  309.21/
      data p(4705),p(4706),p(4707)/  317.96,  325.59,    3.73/
      data p(4708),p(4709),p(4710)/    1.51,   -2.35,   -4.29/
      data p(4711),p(4712),p(4713)/   -7.89,   -9.55,  -12.87/
      data p(4714),p(4715),p(4716)/  -14.30,  -17.34,  -18.52/
      data p(4717),p(4718),p(4719)/  -21.32,  -22.28,  -24.82/
      data p(4720),p(4721),p(4722)/  -25.53,  -27.81,  -28.24/
      data p(4723),p(4724),p(4725)/  -30.25,  -30.37,  -32.01/
      data p(4726),p(4727),p(4728)/  -31.82,  -33.13,  -32.55/
      data p(4729),p(4730),p(4731)/  -33.57,  -32.80,  -33.56/
      data p(4732),p(4733),p(4734)/  -32.55,  -33.10,  -31.86/
      data p(4735),p(4736),p(4737)/  -32.19,  -30.76,  -30.81/
      data p(4738),p(4739),p(4740)/  -29.10,  -28.72,  -27.04/
      data p(4741),p(4742),p(4743)/  -26.32,  -24.14,  -23.14/
      data p(4744),p(4745),p(4746)/  -20.86,  -19.18,  -14.62/
      data p(4747),p(4748),p(4749)/  -11.47,   -6.39,   -2.60/
      data p(4750),p(4751),p(4752)/    2.69,    6.55,   11.83/
      data p(4753),p(4754),p(4755)/   15.79,   21.24,   25.23/
      data p(4756),p(4757),p(4758)/   30.71,   34.71,   40.17/
      data p(4759),p(4760),p(4761)/   44.23,   49.60,   53.86/
      data p(4762),p(4763),p(4764)/   59.34,   63.62,   69.19/
      data p(4765),p(4766),p(4767)/   73.69,   79.40,   84.06/
      data p(4768),p(4769),p(4770)/   89.91,   94.77,  100.84/
      data p(4771),p(4772),p(4773)/  105.94,  112.47,  117.89/
      data p(4774),p(4775),p(4776)/  124.45,  130.04,  136.76/
      data p(4777),p(4778),p(4779)/  142.31,  149.22,  154.63/
      data p(4780),p(4781),p(4782)/  161.41,  167.18,  174.55/
      data p(4783),p(4784),p(4785)/  181.31,  191.25,  197.39/
      data p(4786),p(4787),p(4788)/  204.69,  210.56,  218.20/
      data p(4789),p(4790),p(4791)/  224.54,  230.82,  237.45/
      data p(4792),p(4793),p(4794)/  245.17,  253.03,  260.85/
      data p(4795),p(4796),p(4797)/  266.77,  274.74,  281.97/
      data p(4798),p(4799),p(4800)/  290.84,  298.14,  306.56/
      data p(4801),p(4802),p(4803)/  314.17,  322.81,  330.90/
      data p(4804),p(4805),p(4806)/    4.84,    2.89,   -1.16/
      data p(4807),p(4808),p(4809)/   -2.88,   -6.64,   -8.11/
      data p(4810),p(4811),p(4812)/  -11.61,  -12.79,  -16.01/
      data p(4813),p(4814),p(4815)/  -16.99,  -19.94,  -20.68/
      data p(4816),p(4817),p(4818)/  -23.41,  -23.86,  -26.33/
      data p(4819),p(4820),p(4821)/  -26.52,  -28.58,  -28.48/
      data p(4822),p(4823),p(4824)/  -30.27,  -29.81,  -31.33/
      data p(4825),p(4826),p(4827)/  -30.64,  -31.89,  -30.94/
      data p(4828),p(4829),p(4830)/  -31.94,  -30.80,  -31.66/
      data p(4831),p(4832),p(4833)/  -30.17,  -30.75,  -29.12/
      data p(4834),p(4835),p(4836)/  -29.30,  -27.45,  -27.28/
      data p(4837),p(4838),p(4839)/  -25.19,  -24.66,  -22.52/
      data p(4840),p(4841),p(4842)/  -21.20,  -16.78,  -13.99/
      data p(4843),p(4844),p(4845)/   -8.95,   -5.58,    -.32/
      data p(4846),p(4847),p(4848)/    3.13,    8.51,   12.02/
      data p(4849),p(4850),p(4851)/   17.64,   21.35,   27.01/
      data p(4852),p(4853),p(4854)/   30.71,   36.12,   39.80/
      data p(4855),p(4856),p(4857)/   45.08,   48.98,   54.46/
      data p(4858),p(4859),p(4860)/   58.38,   63.93,   68.09/
      data p(4861),p(4862),p(4863)/   73.77,   78.07,   83.92/
      data p(4864),p(4865),p(4866)/   88.46,   94.53,   99.29/
      data p(4867),p(4868),p(4869)/  105.83,  110.91,  117.58/
      data p(4870),p(4871),p(4872)/  122.73,  129.44,  134.67/
      data p(4873),p(4874),p(4875)/  141.45,  146.62,  153.48/
      data p(4876),p(4877),p(4878)/  158.99,  166.22,  174.31/
      data p(4879),p(4880),p(4881)/  181.55,  187.02,  194.06/
      data p(4882),p(4883),p(4884)/  199.57,  206.79,  212.82/
      data p(4885),p(4886),p(4887)/  220.37,  226.60,  234.34/
      data p(4888),p(4889),p(4890)/  240.85,  248.57,  255.16/
      data p(4891),p(4892),p(4893)/  263.17,  270.06,  278.76/
      data p(4894),p(4895),p(4896)/  285.76,  294.19,  301.45/
      data p(4897),p(4898),p(4899)/  310.04,  317.82,  327.93/
      data p(4900),p(4901),p(4902)/  336.39,    8.00,    5.92/
      data p(4903),p(4904),p(4905)/    2.12,     .30,   -3.24/
      data p(4906),p(4907),p(4908)/   -4.87,   -8.17,   -9.50/
      data p(4909),p(4910),p(4911)/  -12.57,  -13.65,  -16.44/
      data p(4912),p(4913),p(4914)/  -17.26,  -19.74,  -20.36/
      data p(4915),p(4916),p(4917)/  -22.51,  -22.88,  -24.76/
      data p(4918),p(4919),p(4920)/  -24.84,  -26.49,  -26.30/
      data p(4921),p(4922),p(4923)/  -27.71,  -27.19,  -28.42/
      data p(4924),p(4925),p(4926)/  -27.75,  -28.59,  -27.68/
      data p(4927),p(4928),p(4929)/  -28.22,  -27.10,  -27.33/
      data p(4930),p(4931),p(4932)/  -26.04,  -25.90,  -24.19/
      data p(4933),p(4934),p(4935)/  -23.78,  -21.92,  -20.71/
      data p(4936),p(4937),p(4938)/  -16.64,  -13.89,   -9.19/
      data p(4939),p(4940),p(4941)/   -5.97,   -1.22,    2.25/
      data p(4942),p(4943),p(4944)/    7.20,   10.79,   15.99/
      data p(4945),p(4946),p(4947)/   19.59,   24.49,   28.27/
      data p(4948),p(4949),p(4950)/   33.67,   37.68,   42.63/
      data p(4951),p(4952),p(4953)/   46.54,   51.67,   55.60/
      data p(4954),p(4955),p(4956)/   60.85,   65.00,   70.30/
      data p(4957),p(4958),p(4959)/   74.60,   80.08,   84.59/
      data p(4960),p(4961),p(4962)/   90.31,   95.07,  101.26/
      data p(4963),p(4964),p(4965)/  106.37,  112.64,  117.82/
      data p(4966),p(4967),p(4968)/  124.19,  129.43,  135.79/
      data p(4969),p(4970),p(4971)/  142.95,  149.60,  154.92/
      data p(4972),p(4973),p(4974)/  161.71,  167.21,  174.17/
      data p(4975),p(4976),p(4977)/  179.92,  186.81,  192.57/
      data p(4978),p(4979),p(4980)/  199.73,  205.79,  213.09/
      data p(4981),p(4982),p(4983)/  219.19,  226.63,  232.99/
      data p(4984),p(4985),p(4986)/  240.47,  246.56,  254.41/
      data p(4987),p(4988),p(4989)/  261.17,  268.89,  275.88/
      data p(4990),p(4991),p(4992)/  283.92,  291.14,  299.52/
      data p(4993),p(4994),p(4995)/  307.30,  317.11,  325.54/
      data p(4996),p(4997),p(4998)/  335.77,  344.56,   13.72/
      data p(4999),p(5000),p(5001)/    9.42,    7.45,    3.43/
      data p(5002),p(5003),p(5004)/    1.77,   -2.03,   -3.43/
      data p(5005),p(5006),p(5007)/   -6.93,   -8.09,  -11.24/
      data p(5008),p(5009),p(5010)/  -12.09,  -14.99,  -15.52/
      data p(5011),p(5012),p(5013)/  -18.18,  -18.52,  -20.87/
      data p(5014),p(5015),p(5016)/  -20.88,  -23.09,  -22.83/
      data p(5017),p(5018),p(5019)/  -24.79,  -24.30,  -25.96/
      data p(5020),p(5021),p(5022)/  -25.26,  -26.61,  -25.67/
      data p(5023),p(5024),p(5025)/  -26.71,  -25.61,  -26.30/
      data p(5026),p(5027),p(5028)/  -24.99,  -25.44,  -23.90/
      data p(5029),p(5030),p(5031)/  -23.98,  -22.02,  -21.15/
      data p(5032),p(5033),p(5034)/  -17.17,  -14.80,  -10.16/
      data p(5035),p(5036),p(5037)/   -7.39,   -2.52,     .41/
      data p(5038),p(5039),p(5040)/    5.32,    8.34,   13.27/
      data p(5041),p(5042),p(5043)/   16.48,   21.60,   25.00/
      data p(5044),p(5045),p(5046)/   30.97,   34.32,   39.22/
      data p(5047),p(5048),p(5049)/   42.66,   47.86,   51.37/
      data p(5050),p(5051),p(5052)/   56.54,   60.31,   65.59/
      data p(5053),p(5054),p(5055)/   69.54,   75.01,   79.18/
      data p(5056),p(5057),p(5058)/   84.85,   89.32,   95.51/
      data p(5059),p(5060),p(5061)/  100.26,  106.57,  111.45/
      data p(5062),p(5063),p(5064)/  117.79,  122.71,  129.10/
      data p(5065),p(5066),p(5067)/  135.49,  142.10,  147.08/
      data p(5068),p(5069),p(5070)/  153.85,  158.81,  165.92/
      data p(5071),p(5072),p(5073)/  171.32,  178.19,  183.64/
      data p(5074),p(5075),p(5076)/  190.79,  196.46,  203.74/
      data p(5077),p(5078),p(5079)/  209.64,  217.07,  223.13/
      data p(5080),p(5081),p(5082)/  230.65,  236.76,  244.28/
      data p(5083),p(5084),p(5085)/  250.57,  258.31,  265.00/
      data p(5086),p(5087),p(5088)/  272.99,  279.93,  288.32/
      data p(5089),p(5090),p(5091)/  295.78,  305.61,  313.71/
      data p(5092),p(5093),p(5094)/  323.86,  332.27,  342.06/
      data p(5095),p(5096),p(5097)/  350.38,  360.04,   18.31/
      data p(5098),p(5099),p(5100)/   14.27,   12.10,    8.53/
      data p(5101),p(5102),p(5103)/    6.41,    3.02,    1.39/
      data p(5104),p(5105),p(5106)/   -1.93,   -3.30,   -6.28/
      data p(5107),p(5108),p(5109)/   -7.35,  -10.05,  -10.88/
      data p(5110),p(5111),p(5112)/  -13.31,  -13.86,  -16.05/
      data p(5113),p(5114),p(5115)/  -16.32,  -18.25,  -18.23/
      data p(5116),p(5117),p(5118)/  -19.94,  -19.75,  -21.14/
      data p(5119),p(5120),p(5121)/  -20.68,  -21.73,  -21.06/
      data p(5122),p(5123),p(5124)/  -21.81,  -20.90,  -21.31/
      data p(5125),p(5126),p(5127)/  -20.11,  -20.20,  -18.74/
      data p(5128),p(5129),p(5130)/  -17.99,  -14.43,  -12.05/
      data p(5131),p(5132),p(5133)/   -7.87,   -5.18,    -.66/
      data p(5134),p(5135),p(5136)/    2.14,    6.55,    9.48/
      data p(5137),p(5138),p(5139)/   13.94,   17.17,   21.81/
      data p(5140),p(5141),p(5142)/   25.08,   29.89,   33.19/
      data p(5143),p(5144),p(5145)/   37.74,   41.29,   46.03/
      data p(5146),p(5147),p(5148)/   49.54,   54.34,   58.13/
      data p(5149),p(5150),p(5151)/   63.04,   66.99,   72.09/
      data p(5152),p(5153),p(5154)/   76.27,   81.61,   86.04/
      data p(5155),p(5156),p(5157)/   91.89,   96.63,  102.60/
      data p(5158),p(5159),p(5160)/  107.45,  113.47,  118.38/
      data p(5161),p(5162),p(5163)/  124.44,  130.81,  137.18/
      data p(5164),p(5165),p(5166)/  142.12,  148.51,  153.72/
      data p(5167),p(5168),p(5169)/  160.18,  165.60,  172.09/
      data p(5170),p(5171),p(5172)/  177.56,  184.38,  190.12/
      data p(5173),p(5174),p(5175)/  197.04,  202.88,  210.00/
      data p(5176),p(5177),p(5178)/  216.07,  223.26,  229.21/
      data p(5179),p(5180),p(5181)/  236.65,  243.05,  250.39/
      data p(5182),p(5183),p(5184)/  257.04,  264.77,  271.72/
      data p(5185),p(5186),p(5187)/  279.79,  287.29,  296.79/
      data p(5188),p(5189),p(5190)/  304.87,  314.72,  323.08/
      data p(5191),p(5192),p(5193)/  332.57,  340.92,  350.23/
      data p(5194),p(5195),p(5196)/  358.71,  370.62,   20.06/
      data p(5197),p(5198),p(5199)/   15.55,   13.24,    9.13/
      data p(5200),p(5201),p(5202)/    7.20,    3.63,    2.22/
      data p(5203),p(5204),p(5205)/    -.77,   -1.66,   -4.43/
      data p(5206),p(5207),p(5208)/   -5.06,   -8.06,   -8.57/
      data p(5209),p(5210),p(5211)/  -10.85,  -11.19,  -13.40/
      data p(5212),p(5213),p(5214)/  -13.54,  -15.53,  -15.32/
      data p(5215),p(5216),p(5217)/  -17.17,  -16.70,  -18.22/
      data p(5218),p(5219),p(5220)/  -17.57,  -18.74,  -17.86/
      data p(5221),p(5222),p(5223)/  -18.83,  -17.72,  -18.23/
      data p(5224),p(5225),p(5226)/  -16.78,  -16.33,  -12.84/
      data p(5227),p(5228),p(5229)/  -10.94,   -6.77,   -4.46/
      data p(5230),p(5231),p(5232)/    -.09,    2.29,    6.39/
      data p(5233),p(5234),p(5235)/    8.88,   13.47,   16.24/
      data p(5236),p(5237),p(5238)/   20.76,   23.61,   27.99/
      data p(5239),p(5240),p(5241)/   30.89,   35.35,   38.45/
      data p(5242),p(5243),p(5244)/   43.12,   46.24,   51.00/
      data p(5245),p(5246),p(5247)/   54.40,   59.22,   62.81/
      data p(5248),p(5249),p(5250)/   67.91,   71.72,   77.01/
      data p(5251),p(5252),p(5253)/   81.12,   86.95,   91.38/
      data p(5254),p(5255),p(5256)/   97.37,  101.92,  107.96/
      data p(5257),p(5258),p(5259)/  112.56,  118.61,  123.27/
      data p(5260),p(5261),p(5262)/  129.45,  134.37,  142.14/
      data p(5263),p(5264),p(5265)/  146.84,  153.41,  158.51/
      data p(5266),p(5267),p(5268)/  164.98,  170.12,  176.96/
      data p(5269),p(5270),p(5271)/  182.35,  189.27,  194.19/
      data p(5272),p(5273),p(5274)/  201.90,  207.65,  214.77/
      data p(5275),p(5276),p(5277)/  220.53,  227.92,  234.01/
      data p(5278),p(5279),p(5280)/  241.36,  247.62,  255.37/
      data p(5281),p(5282),p(5283)/  261.99,  270.07,  277.24/
      data p(5284),p(5285),p(5286)/  286.75,  294.49,  304.23/
      data p(5287),p(5288),p(5289)/  312.30,  321.64,  329.64/
      data p(5290),p(5291),p(5292)/  338.90,  349.46,  358.45/
      data p(5293),p(5294),p(5295)/  366.19,  375.51,   22.63/
      data p(5296),p(5297),p(5298)/   18.32,   15.97,   12.34/
      data p(5299),p(5300),p(5301)/   10.59,    7.44,    6.14/
      data p(5302),p(5303),p(5304)/    3.59,    2.28,    -.47/
      data p(5305),p(5306),p(5307)/   -1.43,   -3.78,   -4.30/
      data p(5308),p(5309),p(5310)/   -6.37,   -6.69,   -8.64/
      data p(5311),p(5312),p(5313)/   -8.90,  -10.62,  -10.66/
      data p(5314),p(5315),p(5316)/  -12.09,  -12.06,  -12.96/
      data p(5317),p(5318),p(5319)/  -12.77,  -13.58,  -12.77/
      data p(5320),p(5321),p(5322)/  -13.28,  -12.27,  -11.87/
      data p(5323),p(5324),p(5325)/   -8.75,   -6.99,   -3.23/
      data p(5326),p(5327),p(5328)/    -.96,    2.94,    4.89/
      data p(5329),p(5330),p(5331)/    8.46,   10.94,   14.61/
      data p(5332),p(5333),p(5334)/   17.20,   21.35,   24.14/
      data p(5335),p(5336),p(5337)/   28.09,   30.90,   34.95/
      data p(5338),p(5339),p(5340)/   37.98,   42.25,   45.33/
      data p(5341),p(5342),p(5343)/   49.71,   53.07,   57.54/
      data p(5344),p(5345),p(5346)/   61.14,   65.86,   69.68/
      data p(5347),p(5348),p(5349)/   74.60,   78.55,   84.22/
      data p(5350),p(5351),p(5352)/   88.61,   94.35,   98.86/
      data p(5353),p(5354),p(5355)/  104.56,  109.14,  114.87/
      data p(5356),p(5357),p(5358)/  119.52,  125.40,  130.27/
      data p(5359),p(5360),p(5361)/  137.69,  142.60,  148.83/
      data p(5362),p(5363),p(5364)/  153.87,  160.07,  165.14/
      data p(5365),p(5366),p(5367)/  171.59,  177.02,  183.61/
      data p(5368),p(5369),p(5370)/  188.29,  195.95,  201.68/
      data p(5371),p(5372),p(5373)/  208.53,  214.22,  221.32/
      data p(5374),p(5375),p(5376)/  227.40,  234.61,  240.89/
      data p(5377),p(5378),p(5379)/  248.31,  254.96,  262.70/
      data p(5380),p(5381),p(5382)/  269.90,  279.08,  286.78/
      data p(5383),p(5384),p(5385)/  296.28,  304.32,  313.44/
      data p(5386),p(5387),p(5388)/  321.30,  332.15,  339.79/
      data p(5389),p(5390),p(5391)/  348.48,  356.23,  365.01/
      data p(5392),p(5393),p(5394)/  373.06,  382.03,   25.91/
      data p(5395),p(5396),p(5397)/   23.49,   19.43,   17.57/
      data p(5398),p(5399),p(5400)/   14.04,   12.79,    9.69/
      data p(5401),p(5402),p(5403)/    8.70,    5.75,    4.74/
      data p(5404),p(5405),p(5406)/    1.93,    1.27,   -1.13/
      data p(5407),p(5408),p(5409)/   -1.53,   -3.66,   -3.82/
      data p(5410),p(5411),p(5412)/   -6.10,   -6.14,   -8.06/
      data p(5413),p(5414),p(5415)/   -7.92,   -9.28,   -8.93/
      data p(5416),p(5417),p(5418)/  -10.06,   -9.30,  -10.27/
      data p(5419),p(5420),p(5421)/   -9.28,   -9.26,   -6.17/
      data p(5422),p(5423),p(5424)/   -4.77,   -1.04,     .70/
      data p(5425),p(5426),p(5427)/    4.14,    5.92,    9.20/
      data p(5428),p(5429),p(5430)/   11.07,   14.60,   16.93/
      data p(5431),p(5432),p(5433)/   20.93,   23.23,   27.08/
      data p(5434),p(5435),p(5436)/   29.47,   33.43,   36.00/
      data p(5437),p(5438),p(5439)/   40.16,   42.87,   47.17/
      data p(5440),p(5441),p(5442)/   50.15,   54.60,   57.82/
      data p(5443),p(5444),p(5445)/   62.56,   66.00,   70.92/
      data p(5446),p(5447),p(5448)/   74.51,   80.22,   84.24/
      data p(5449),p(5450),p(5451)/   89.91,   94.15,   99.88/
      data p(5452),p(5453),p(5454)/  104.15,  109.88,  114.19/
      data p(5455),p(5456),p(5457)/  120.04,  124.59,  130.74/
      data p(5458),p(5459),p(5460)/  136.77,  143.18,  147.86/
      data p(5461),p(5462),p(5463)/  153.93,  158.73,  165.13/
      data p(5464),p(5465),p(5466)/  170.23,  176.82,  181.16/
      data p(5467),p(5468),p(5469)/  188.87,  194.31,  201.16/
      data p(5470),p(5471),p(5472)/  206.37,  213.44,  219.40/
      data p(5473),p(5474),p(5475)/  226.59,  232.60,  240.09/
      data p(5476),p(5477),p(5478)/  246.45,  254.19,  261.08/
      data p(5479),p(5480),p(5481)/  270.26,  277.61,  287.05/
      data p(5482),p(5483),p(5484)/  294.65,  303.68,  311.29/
      data p(5485),p(5486),p(5487)/  321.35,  328.68,  337.33/
      data p(5488),p(5489),p(5490)/  344.75,  353.67,  361.37/
      data p(5491),p(5492),p(5493)/  370.38,  377.82,  386.97/
      data p(5494),p(5495),p(5496)/  394.85,   28.99,   26.71/
      data p(5497),p(5498),p(5499)/   23.09,   21.23,   18.12/
      data p(5500),p(5501),p(5502)/   16.90,   13.92,   13.01/
      data p(5503),p(5504),p(5505)/   10.15,    9.04,    6.52/
      data p(5506),p(5507),p(5508)/    5.77,    3.55,    3.02/
      data p(5509),p(5510),p(5511)/    1.00,     .67,   -1.45/
      data p(5512),p(5513),p(5514)/   -1.69,   -3.18,   -2.96/
      data p(5515),p(5516),p(5517)/   -4.09,   -3.67,   -4.64/
      data p(5518),p(5519),p(5520)/   -4.03,   -4.01,   -1.35/
      data p(5521),p(5522),p(5523)/    -.07,    3.24,    5.00/
      data p(5524),p(5525),p(5526)/    7.45,    8.84,   11.72/
      data p(5527),p(5528),p(5529)/   13.40,   16.73,   18.80/
      data p(5530),p(5531),p(5532)/   22.28,   24.41,   27.92/
      data p(5533),p(5534),p(5535)/   30.28,   33.90,   36.37/
      data p(5536),p(5537),p(5538)/   40.14,   42.82,   46.74/
      data p(5539),p(5540),p(5541)/   49.67,   53.79,   57.01/
      data p(5542),p(5543),p(5544)/   61.36,   64.82,   69.35/
      data p(5545),p(5546),p(5547)/   72.91,   78.18,   82.36/
      data p(5548),p(5549),p(5550)/   87.70,   91.91,   97.35/
      data p(5551),p(5552),p(5553)/  101.64,  107.00,  111.31/
      data p(5554),p(5555),p(5556)/  116.81,  121.38,  127.18/
      data p(5557),p(5558),p(5559)/  133.34,  139.31,  144.00/
      data p(5560),p(5561),p(5562)/  149.87,  154.58,  160.69/
      data p(5563),p(5564),p(5565)/  165.72,  171.97,  176.41/
      data p(5566),p(5567),p(5568)/  183.75,  189.28,  195.75/
      data p(5569),p(5570),p(5571)/  200.91,  207.69,  213.77/
      data p(5572),p(5573),p(5574)/  220.65,  226.72,  233.82/
      data p(5575),p(5576),p(5577)/  240.21,  247.62,  254.51/
      data p(5578),p(5579),p(5580)/  263.37,  270.71,  279.88/
      data p(5581),p(5582),p(5583)/  287.50,  297.14,  304.34/
      data p(5584),p(5585),p(5586)/  312.65,  319.95,  328.30/
      data p(5587),p(5588),p(5589)/  335.70,  344.44,  352.00/
      data p(5590),p(5591),p(5592)/  361.10,  369.18,  376.95/
      data p(5593),p(5594),p(5595)/  384.87,  395.70,  403.74/
      data p(5596),p(5597),p(5598)/   30.70,   28.93,   25.37/
      data p(5599),p(5600),p(5601)/   24.02,   20.70,   19.44/
      data p(5602),p(5603),p(5604)/   16.76,   15.60,   12.76/
      data p(5605),p(5606),p(5607)/   11.91,    9.34,    8.77/
      data p(5608),p(5609),p(5610)/    6.31,    5.93,    3.47/
      data p(5611),p(5612),p(5613)/    3.26,    1.38,    1.59/
      data p(5614),p(5615),p(5616)/     .15,     .53,    -.81/
      data p(5617),p(5618),p(5619)/    -.17,    -.62,    1.93/
      data p(5620),p(5621),p(5622)/    2.85,    6.05,    7.36/
      data p(5623),p(5624),p(5625)/    9.36,   10.48,   13.13/
      data p(5626),p(5627),p(5628)/   14.34,   17.74,   19.38/
      data p(5629),p(5630),p(5631)/   22.47,   24.24,   27.68/
      data p(5632),p(5633),p(5634)/   29.62,   33.12,   35.15/
      data p(5635),p(5636),p(5637)/   38.86,   41.14,   45.02/
      data p(5638),p(5639),p(5640)/   47.63,   51.63,   54.46/
      data p(5641),p(5642),p(5643)/   58.78,   61.88,   66.51/
      data p(5644),p(5645),p(5646)/   69.71,   74.98,   78.85/
      data p(5647),p(5648),p(5649)/   84.18,   87.99,   93.41/
      data p(5650),p(5651),p(5652)/   97.41,  102.78,  106.79/
      data p(5653),p(5654),p(5655)/  112.29,  116.49,  122.34/
      data p(5656),p(5657),p(5658)/  126.99,  134.26,  138.77/
      data p(5659),p(5660),p(5661)/  144.51,  148.98,  154.98/
      data p(5662),p(5663),p(5664)/  159.74,  165.99,  169.94/
      data p(5665),p(5666),p(5667)/  177.48,  182.65,  189.16/
      data p(5668),p(5669),p(5670)/  193.90,  200.79,  206.46/
      data p(5671),p(5672),p(5673)/  213.51,  219.24,  226.41/
      data p(5674),p(5675),p(5676)/  232.47,  239.91,  246.49/
      data p(5677),p(5678),p(5679)/  255.35,  262.35,  271.45/
      data p(5680),p(5681),p(5682)/  278.74,  287.65,  294.55/
      data p(5683),p(5684),p(5685)/  302.79,  309.74,  318.10/
      data p(5686),p(5687),p(5688)/  325.40,  334.03,  341.32/
      data p(5689),p(5690),p(5691)/  350.58,  358.02,  366.85/
      data p(5692),p(5693),p(5694)/  373.41,  384.15,  391.86/
      data p(5695),p(5696),p(5697)/  398.87,  406.70,   34.82/
      data p(5698),p(5699),p(5700)/   32.90,   29.58,   28.05/
      data p(5701),p(5702),p(5703)/   25.38,   24.33,   21.42/
      data p(5704),p(5705),p(5706)/   20.17,   17.52,   16.52/
      data p(5707),p(5708),p(5709)/   14.05,   13.27,   11.01/
      data p(5710),p(5711),p(5712)/   10.50,    8.34,    8.24/
      data p(5713),p(5714),p(5715)/    6.86,    6.93,    5.60/
      data p(5716),p(5717),p(5718)/    5.80,    5.28,    7.48/
      data p(5719),p(5720),p(5721)/    8.35,   10.90,   12.24/
      data p(5722),p(5723),p(5724)/   13.43,   14.34,   16.53/
      data p(5725),p(5726),p(5727)/   17.92,   20.69,   22.05/
      data p(5728),p(5729),p(5730)/   24.74,   26.40,   29.40/
      data p(5731),p(5732),p(5733)/   31.28,   34.32,   36.30/
      data p(5734),p(5735),p(5736)/   39.63,   41.86,   45.41/
      data p(5737),p(5738),p(5739)/   48.00,   51.64,   54.46/
      data p(5740),p(5741),p(5742)/   58.40,   61.48,   65.58/
      data p(5743),p(5744),p(5745)/   68.94,   73.87,   77.59/
      data p(5746),p(5747),p(5748)/   82.74,   86.59,   91.69/
      data p(5749),p(5750),p(5751)/   95.63,  100.69,  104.69/
      data p(5752),p(5753),p(5754)/  109.89,  114.12,  119.61/
      data p(5755),p(5756),p(5757)/  124.26,  131.31,  135.91/
      data p(5758),p(5759),p(5760)/  141.45,  145.76,  151.54/
      data p(5761),p(5762),p(5763)/  156.23,  162.23,  166.06/
      data p(5764),p(5765),p(5766)/  173.25,  178.42,  184.59/
      data p(5767),p(5768),p(5769)/  189.47,  195.92,  201.59/
      data p(5770),p(5771),p(5772)/  208.40,  214.14,  220.99/
      data p(5773),p(5774),p(5775)/  227.09,  234.20,  240.79/
      data p(5776),p(5777),p(5778)/  249.30,  256.30,  265.08/
      data p(5779),p(5780),p(5781)/  272.35,  280.23,  287.06/
      data p(5782),p(5783),p(5784)/  295.06,  301.99,  309.98/
      data p(5785),p(5786),p(5787)/  317.17,  325.39,  332.81/
      data p(5788),p(5789),p(5790)/  341.42,  348.86,  356.74/
      data p(5791),p(5792),p(5793)/  364.33,  374.70,  382.37/
      data p(5794),p(5795),p(5796)/  389.17,  397.03,  405.88/
      data p(5797),p(5798),p(5799)/  413.93,   37.16,   35.54/
      data p(5800),p(5801),p(5802)/   32.23,   31.36,   28.40/
      data p(5803),p(5804),p(5805)/   27.14,   24.10,   23.07/
      data p(5806),p(5807),p(5808)/   20.17,   19.32,   16.58/
      data p(5809),p(5810),p(5811)/   16.01,   13.66,   13.50/
      data p(5812),p(5813),p(5814)/   11.76,   11.75,   10.12/
      data p(5815),p(5816),p(5817)/   10.30,    9.42,   11.52/
      data p(5818),p(5819),p(5820)/   11.96,   14.40,   15.10/
      data p(5821),p(5822),p(5823)/   16.37,   16.85,   19.01/
      data p(5824),p(5825),p(5826)/   20.20,   22.51,   23.78/
      data p(5827),p(5828),p(5829)/   26.21,   27.33,   30.07/
      data p(5830),p(5831),p(5832)/   31.39,   34.36,   35.94/
      data p(5833),p(5834),p(5835)/   39.22,   41.09,   44.62/
      data p(5836),p(5837),p(5838)/   46.79,   50.40,   52.85/
      data p(5839),p(5840),p(5841)/   56.81,   59.52,   63.59/
      data p(5842),p(5843),p(5844)/   66.59,   71.51,   74.87/
      data p(5845),p(5846),p(5847)/   80.03,   83.53,   88.54/
      data p(5848),p(5849),p(5850)/   92.23,   97.27,  100.93/
      data p(5851),p(5852),p(5853)/  106.12,  109.99,  115.55/
      data p(5854),p(5855),p(5856)/  119.90,  125.91,  131.18/
      data p(5857),p(5858),p(5859)/  136.72,  140.86,  146.44/
      data p(5860),p(5861),p(5862)/  150.96,  156.88,  160.60/
      data p(5863),p(5864),p(5865)/  167.72,  172.61,  178.78/
      data p(5866),p(5867),p(5868)/  183.39,  189.84,  195.16/
      data p(5869),p(5870),p(5871)/  202.06,  207.46,  214.33/
      data p(5872),p(5873),p(5874)/  220.09,  227.26,  233.53/
      data p(5875),p(5876),p(5877)/  242.07,  248.71,  257.41/
      data p(5878),p(5879),p(5880)/  264.23,  271.66,  278.18/
      data p(5881),p(5882),p(5883)/  286.18,  292.88,  300.84/
      data p(5884),p(5885),p(5886)/  307.65,  315.87,  322.96/
      data p(5887),p(5888),p(5889)/  331.55,  338.23,  346.65/
      data p(5890),p(5891),p(5892)/  355.49,  364.01,  371.40/
      data p(5893),p(5894),p(5895)/  378.38,  385.93,  394.77/
      data p(5896),p(5897),p(5898)/  402.52,  411.69,  419.97/
      data p(5899),p(5900),p(5901)/  428.76,   44.94,   41.61/
      data p(5902),p(5903),p(5904)/   40.40,   37.18,   35.65/
      data p(5905),p(5906),p(5907)/   32.78,   31.34,   28.68/
      data p(5908),p(5909),p(5910)/   27.41,   24.67,   23.73/
      data p(5911),p(5912),p(5913)/   21.37,   20.93,   19.17/
      data p(5914),p(5915),p(5916)/   18.83,   17.19,   17.01/
      data p(5917),p(5918),p(5919)/   16.08,   17.83,   18.21/
      data p(5920),p(5921),p(5922)/   20.70,   21.47,   21.25/
      data p(5923),p(5924),p(5925)/   21.76,   23.67,   24.38/
      data p(5926),p(5927),p(5928)/   26.64,   27.19,   29.25/
      data p(5929),p(5930),p(5931)/   30.33,   32.60,   33.90/
      data p(5932),p(5933),p(5934)/   36.49,   38.01,   40.86/
      data p(5935),p(5936),p(5937)/   42.73,   45.85,   48.06/
      data p(5938),p(5939),p(5940)/   51.26,   53.69,   57.31/
      data p(5941),p(5942),p(5943)/   59.99,   63.88,   66.62/
      data p(5944),p(5945),p(5946)/   71.01,   74.56,   79.44/
      data p(5947),p(5948),p(5949)/   82.89,   87.57,   91.20/
      data p(5950),p(5951),p(5952)/   95.95,   99.62,  104.48/
      data p(5953),p(5954),p(5955)/  108.38,  113.58,  117.95/
      data p(5956),p(5957),p(5958)/  123.75,  128.02,  134.18/
      data p(5959),p(5960),p(5961)/  138.34,  143.82,  148.19/
      data p(5962),p(5963),p(5964)/  153.87,  157.57,  164.41/
      data p(5965),p(5966),p(5967)/  169.29,  175.22,  179.75/
      data p(5968),p(5969),p(5970)/  185.89,  191.21,  197.80/
      data p(5971),p(5972),p(5973)/  203.22,  209.77,  215.56/
      data p(5974),p(5975),p(5976)/  222.43,  228.71,  236.92/
      data p(5977),p(5978),p(5979)/  243.54,  251.86,  257.73/
      data p(5980),p(5981),p(5982)/  265.19,  271.80,  279.43/
      data p(5983),p(5984),p(5985)/  286.06,  293.68,  300.50/
      data p(5986),p(5987),p(5988)/  308.34,  315.35,  323.38/
      data p(5989),p(5990),p(5991)/  330.46,  338.62,  347.19/
      data p(5992),p(5993),p(5994)/  355.38,  362.74,  371.18/
      data p(5995),p(5996),p(5997)/  377.29,  385.80,  393.71/
      data p(5998),p(5999),p(6000)/  402.65,  410.66,  420.19/
      data p(6001),p(6002),p(6003)/  426.83,  435.92,   48.07/
      data p(6004),p(6005),p(6006)/   44.58,   43.06,   39.87/
      data p(6007),p(6008),p(6009)/   38.37,   35.33,   34.26/
      data p(6010),p(6011),p(6012)/   31.08,   30.11,   27.35/
      data p(6013),p(6014),p(6015)/   26.82,   24.75,   24.39/
      data p(6016),p(6017),p(6018)/   22.38,   22.17,   20.87/
      data p(6019),p(6020),p(6021)/   22.64,   22.50,   23.98/
      data p(6022),p(6023),p(6024)/   24.12,   25.12,   25.22/
      data p(6025),p(6026),p(6027)/   27.14,   27.45,   29.08/
      data p(6028),p(6029),p(6030)/   29.29,   31.21,   31.85/
      data p(6031),p(6032),p(6033)/   34.08,   34.90,   37.40/
      data p(6034),p(6035),p(6036)/   38.52,   41.34,   42.84/
      data p(6037),p(6038),p(6039)/   45.93,   47.77,   50.95/
      data p(6040),p(6041),p(6042)/   53.01,   56.59,   58.90/
      data p(6043),p(6044),p(6045)/   62.75,   65.16,   69.48/
      data p(6046),p(6047),p(6048)/   72.72,   77.54,   80.63/
      data p(6049),p(6050),p(6051)/   85.32,   88.60,   93.31/
      data p(6052),p(6053),p(6054)/   96.63,  101.48,  105.04/
      data p(6055),p(6056),p(6057)/  110.28,  114.35,  119.79/
      data p(6058),p(6059),p(6060)/  124.13,  129.57,  133.89/
      data p(6061),p(6062),p(6063)/  139.49,  143.75,  149.42/
      data p(6064),p(6065),p(6066)/  152.90,  159.56,  164.14/
      data p(6067),p(6068),p(6069)/  170.02,  174.40,  180.55/
      data p(6070),p(6071),p(6072)/  185.52,  192.16,  197.27/
      data p(6073),p(6074),p(6075)/  203.82,  209.32,  216.17/
      data p(6076),p(6077),p(6078)/  222.13,  230.37,  236.67/
      data p(6079),p(6080),p(6081)/  244.89,  250.18,  257.60/
      data p(6082),p(6083),p(6084)/  263.79,  271.39,  277.80/
      data p(6085),p(6086),p(6087)/  285.48,  291.97,  299.80/
      data p(6088),p(6089),p(6090)/  306.58,  314.63,  321.38/
      data p(6091),p(6092),p(6093)/  329.57,  337.51,  345.73/
      data p(6094),p(6095),p(6096)/  352.64,  361.00,  368.28/
      data p(6097),p(6098),p(6099)/  377.08,  383.52,  392.31/
      data p(6100),p(6101),p(6102)/  400.18,  408.10,  415.60/
      data p(6103),p(6104),p(6105)/  424.67,  434.44,  441.78/
      data p(6106),p(6107),p(6108)/   52.26,   49.04,   47.41/
      data p(6109),p(6110),p(6111)/   44.31,   42.85,   39.93/
      data p(6112),p(6113),p(6114)/   38.55,   35.82,   34.88/
      data p(6115),p(6116),p(6117)/   32.85,   32.15,   30.21/
      data p(6118),p(6119),p(6120)/   29.73,   28.29,   29.70/
      data p(6121),p(6122),p(6123)/   29.47,   31.48,   29.80/
      data p(6124),p(6125),p(6126)/   31.09,   31.22,   32.45/
      data p(6127),p(6128),p(6129)/   32.32,   33.55,   33.69/
      data p(6130),p(6131),p(6132)/   35.22,   35.76,   37.54/
      data p(6133),p(6134),p(6135)/   38.28,   40.38,   41.42/
      data p(6136),p(6137),p(6138)/   43.90,   45.33,   48.08/
      data p(6139),p(6140),p(6141)/   49.69,   52.65,   54.68/
      data p(6142),p(6143),p(6144)/   57.90,   60.15,   63.67/
      data p(6145),p(6146),p(6147)/   66.01,   70.02,   73.19/
      data p(6148),p(6149),p(6150)/   77.49,   80.82,   85.16/
      data p(6151),p(6152),p(6153)/   88.44,   92.82,   96.15/
      data p(6154),p(6155),p(6156)/  100.66,  104.19,  109.11/
      data p(6157),p(6158),p(6159)/  113.15,  118.30,  122.71/
      data p(6160),p(6161),p(6162)/  127.85,  132.09,  137.42/
      data p(6163),p(6164),p(6165)/  141.79,  147.07,  150.66/
      data p(6166),p(6167),p(6168)/  156.99,  161.62,  167.19/
      data p(6169),p(6170),p(6171)/  171.55,  177.38,  182.37/
      data p(6172),p(6173),p(6174)/  188.77,  193.95,  200.22/
      data p(6175),p(6176),p(6177)/  205.76,  212.23,  218.20/
      data p(6178),p(6179),p(6180)/  226.08,  232.35,  238.88/
      data p(6181),p(6182),p(6183)/  244.93,  251.97,  258.12/
      data p(6184),p(6185),p(6186)/  265.49,  271.77,  279.16/
      data p(6187),p(6188),p(6189)/  285.70,  293.27,  300.10/
      data p(6190),p(6191),p(6192)/  308.21,  315.01,  323.52/
      data p(6193),p(6194),p(6195)/  330.19,  337.95,  344.94/
      data p(6196),p(6197),p(6198)/  352.88,  360.13,  368.35/
      data p(6199),p(6200),p(6201)/  375.83,  383.51,  390.80/
      data p(6202),p(6203),p(6204)/  399.15,  406.65,  415.45/
      data p(6205),p(6206),p(6207)/  425.18,  432.29,  440.34/
      data p(6208),p(6209),p(6210)/  449.62,   55.05,   51.65/
      data p(6211),p(6212),p(6213)/   50.09,   46.92,   45.63/
      data p(6214),p(6215),p(6216)/   42.50,   41.55,   39.12/
      data p(6217),p(6218),p(6219)/   38.38,   36.04,   35.46/
      data p(6220),p(6221),p(6222)/   33.72,   35.05,   34.45/
      data p(6223),p(6224),p(6225)/   35.15,   34.48,   35.58/
      data p(6226),p(6227),p(6228)/   35.22,   36.49,   35.90/
      data p(6229),p(6230),p(6231)/   37.11,   36.81,   38.31/
      data p(6232),p(6233),p(6234)/   38.38,   40.12,   40.45/
      data p(6235),p(6236),p(6237)/   42.48,   43.10,   45.51/
      data p(6238),p(6239),p(6240)/   46.53,   49.08,   50.44/
      data p(6241),p(6242),p(6243)/   53.37,   54.99,   58.11/
      data p(6244),p(6245),p(6246)/   59.98,   63.19,   65.39/
      data p(6247),p(6248),p(6249)/   69.33,   72.19,   76.46/
      data p(6250),p(6251),p(6252)/   79.39,   83.68,   86.59/
      data p(6253),p(6254),p(6255)/   90.97,   93.94,   98.44/
      data p(6256),p(6257),p(6258)/  101.63,  106.54,  110.27/
      data p(6259),p(6260),p(6261)/  115.46,  119.59,  124.75/
      data p(6262),p(6263),p(6264)/  128.48,  134.08,  138.13/
      data p(6265),p(6266),p(6267)/  143.38,  146.74,  152.98/
      data p(6268),p(6269),p(6270)/  157.22,  162.84,  166.83/
      data p(6271),p(6272),p(6273)/  172.76,  177.41,  183.80/
      data p(6274),p(6275),p(6276)/  188.66,  194.90,  200.10/
      data p(6277),p(6278),p(6279)/  206.67,  212.32,  220.13/
      data p(6280),p(6281),p(6282)/  226.12,  233.74,  238.44/
      data p(6283),p(6284),p(6285)/  245.40,  251.34,  258.46/
      data p(6286),p(6287),p(6288)/  264.53,  271.93,  278.28/
      data p(6289),p(6290),p(6291)/  286.19,  292.54,  300.27/
      data p(6292),p(6293),p(6294)/  307.15,  314.90,  321.43/
      data p(6295),p(6296),p(6297)/  329.12,  335.70,  343.78/
      data p(6298),p(6299),p(6300)/  350.55,  358.93,  365.57/
      data p(6301),p(6302),p(6303)/  373.73,  380.72,  389.07/
      data p(6304),p(6305),p(6306)/  396.25,  405.07,  412.70/
      data p(6307),p(6308),p(6309)/  421.54,  429.41,  438.44/
      data p(6310),p(6311),p(6312)/  446.28,  455.37,  463.11/
      data p(6313),p(6314),p(6315)/   59.43,   56.16,   54.83/
      data p(6316),p(6317),p(6318)/   51.72,   50.44,   47.94/
      data p(6319),p(6320),p(6321)/   46.86,   44.56,   43.72/
      data p(6322),p(6323),p(6324)/   41.81,   42.89,   42.08/
      data p(6325),p(6326),p(6327)/   43.62,   41.70,   42.45/
      data p(6328),p(6329),p(6330)/   41.77,   42.34,   41.67/
      data p(6331),p(6332),p(6333)/   42.49,   42.15,   43.26/
      data p(6334),p(6335),p(6336)/   43.23,   44.57,   44.79/
      data p(6337),p(6338),p(6339)/   46.44,   46.99,   48.99/
      data p(6340),p(6341),p(6342)/   49.98,   52.12,   53.40/
      data p(6343),p(6344),p(6345)/   55.94,   57.52,   60.27/
      data p(6346),p(6347),p(6348)/   62.11,   64.96,   67.14/
      data p(6349),p(6350),p(6351)/   70.72,   73.55,   77.50/
      data p(6352),p(6353),p(6354)/   80.40,   84.34,   87.23/
      data p(6355),p(6356),p(6357)/   91.24,   94.21,   98.40/
      data p(6358),p(6359),p(6360)/  101.58,  106.16,  109.88/
      data p(6361),p(6362),p(6363)/  114.76,  118.92,  123.71/
      data p(6364),p(6365),p(6366)/  127.51,  132.64,  136.95/
      data p(6367),p(6368),p(6369)/  141.88,  145.30,  151.10/
      data p(6370),p(6371),p(6372)/  155.43,  160.72,  164.74/
      data p(6373),p(6374),p(6375)/  170.26,  175.02,  181.15/
      data p(6376),p(6377),p(6378)/  186.03,  192.01,  197.22/
      data p(6379),p(6380),p(6381)/  203.51,  209.18,  216.47/
      data p(6382),p(6383),p(6384)/  222.43,  228.50,  234.18/
      data p(6385),p(6386),p(6387)/  240.91,  246.72,  253.58/
      data p(6388),p(6389),p(6390)/  260.77,  266.77,  273.27/
      data p(6391),p(6392),p(6393)/  280.52,  287.16,  294.50/
      data p(6394),p(6395),p(6396)/  300.81,  308.24,  314.75/
      data p(6397),p(6398),p(6399)/  322.21,  328.71,  336.52/
      data p(6400),p(6401),p(6402)/  343.25,  351.10,  358.07/
      data p(6403),p(6404),p(6405)/  365.99,  372.99,  381.04/
      data p(6406),p(6407),p(6408)/  388.23,  396.75,  404.39/
      data p(6409),p(6410),p(6411)/  412.96,  420.77,  429.41/
      data p(6412),p(6413),p(6414)/  437.38,  445.97,  453.73/
      data p(6415),p(6416),p(6417)/  462.59,  470.48,   62.34/
      data p(6418),p(6419),p(6420)/   59.13,   57.80,   54.87/
      data p(6421),p(6422),p(6423)/   53.77,   51.05,   50.10/
      data p(6424),p(6425),p(6426)/   47.88,   48.81,   47.42/
      data p(6427),p(6428),p(6429)/   49.22,   46.91,   47.76/
      data p(6430),p(6431),p(6432)/   46.63,   47.20,   46.13/
      data p(6433),p(6434),p(6435)/   46.93,   46.18,   47.25/
      data p(6436),p(6437),p(6438)/   46.82,   48.12,   47.92/
      data p(6439),p(6440),p(6441)/   49.55,   49.69,   51.63/
      data p(6442),p(6443),p(6444)/   52.04,   54.24,   55.12/
      data p(6445),p(6446),p(6447)/   57.39,   58.52,   61.21/
      data p(6448),p(6449),p(6450)/   62.59,   65.61,   67.32/
      data p(6451),p(6452),p(6453)/   70.89,   73.35,   77.24/
      data p(6454),p(6455),p(6456)/   79.65,   83.75,   86.25/
      data p(6457),p(6458),p(6459)/   90.25,   92.85,   96.99/
      data p(6460),p(6461),p(6462)/   99.82,  104.37,  107.78/
      data p(6463),p(6464),p(6465)/  112.65,  116.26,  121.41/
      data p(6466),p(6467),p(6468)/  124.85,  129.74,  134.02/
      data p(6469),p(6470),p(6471)/  138.96,  142.19,  147.82/
      data p(6472),p(6473),p(6474)/  151.82,  157.10,  160.93/
      data p(6475),p(6476),p(6477)/  166.43,  170.87,  176.93/
      data p(6478),p(6479),p(6480)/  181.49,  187.47,  192.36/
      data p(6481),p(6482),p(6483)/  198.65,  203.99,  211.33/
      data p(6484),p(6485),p(6486)/  216.91,  224.15,  229.88/
      data p(6487),p(6488),p(6489)/  236.41,  241.71,  248.53/
      data p(6490),p(6491),p(6492)/  254.05,  261.06,  266.77/
      data p(6493),p(6494),p(6495)/  273.98,  279.85,  287.15/
      data p(6496),p(6497),p(6498)/  293.15,  300.55,  306.72/
      data p(6499),p(6500),p(6501)/  314.25,  320.56,  328.13/
      data p(6502),p(6503),p(6504)/  334.68,  342.54,  349.22/
      data p(6505),p(6506),p(6507)/  357.15,  363.84,  371.88/
      data p(6508),p(6509),p(6510)/  378.78,  387.30,  394.61/
      data p(6511),p(6512),p(6513)/  403.17,  410.67,  419.30/
      data p(6514),p(6515),p(6516)/  426.83,  435.49,  442.94/
      data p(6517),p(6518),p(6519)/  451.83,  459.44,  468.46/
      data p(6520),p(6521),p(6522)/  476.48,   67.33,   64.39/
      data p(6523),p(6524),p(6525)/   62.90,   60.21,   59.00/
      data p(6526),p(6527),p(6528)/   56.63,   57.27,   55.55/
      data p(6529),p(6530),p(6531)/   57.01,   54.97,   54.92/
      data p(6532),p(6533),p(6534)/   53.54,   53.82,   52.70/
      data p(6535),p(6536),p(6537)/   53.13,   52.36,   53.04/
      data p(6538),p(6539),p(6540)/   52.53,   53.45,   53.19/
      data p(6541),p(6542),p(6543)/   54.45,   54.49,   55.89/
      data p(6544),p(6545),p(6546)/   56.39,   58.19,   58.80/
      data p(6547),p(6548),p(6549)/   60.83,   61.91,   64.21/
      data p(6550),p(6551),p(6552)/   65.54,   68.15,   69.82/
      data p(6553),p(6554),p(6555)/   73.02,   75.19,   79.00/
      data p(6556),p(6557),p(6558)/   81.38,   85.15,   87.64/
      data p(6559),p(6560),p(6561)/   91.29,   93.88,   97.68/
      data p(6562),p(6563),p(6564)/  100.49,  104.70,  108.08/
      data p(6565),p(6566),p(6567)/  112.67,  116.21,  121.17/
      data p(6568),p(6569),p(6570)/  124.63,  129.20,  133.41/
      data p(6571),p(6572),p(6573)/  138.23,  141.51,  146.74/
      data p(6574),p(6575),p(6576)/  150.70,  155.71,  159.60/
      data p(6577),p(6578),p(6579)/  164.78,  169.23,  175.04/
      data p(6580),p(6581),p(6582)/  179.59,  185.27,  190.20/
      data p(6583),p(6584),p(6585)/  196.21,  201.56,  208.40/
      data p(6586),p(6587),p(6588)/  213.93,  220.76,  226.05/
      data p(6589),p(6590),p(6591)/  232.40,  237.69,  244.19/
      data p(6592),p(6593),p(6594)/  249.70,  256.40,  262.09/
      data p(6595),p(6596),p(6597)/  268.96,  274.81,  281.74/
      data p(6598),p(6599),p(6600)/  287.79,  294.79,  300.89/
      data p(6601),p(6602),p(6603)/  308.11,  314.45,  321.69/
      data p(6604),p(6605),p(6606)/  328.22,  335.75,  342.67/
      data p(6607),p(6608),p(6609)/  350.36,  357.02,  364.75/
      data p(6610),p(6611),p(6612)/  371.65,  379.69,  386.97/
      data p(6613),p(6614),p(6615)/  395.38,  402.82,  411.21/
      data p(6616),p(6617),p(6618)/  418.72,  427.02,  434.47/
      data p(6619),p(6620),p(6621)/  443.11,  450.73,  459.46/
      data p(6622),p(6623),p(6624)/  467.46,  476.41,  484.61/
      data p(6625),p(6626),p(6627)/   70.47,   67.36,   66.11/
      data p(6628),p(6629),p(6630)/   63.38,   63.87,   61.92/
      data p(6631),p(6632),p(6633)/   63.26,   60.91,   60.87/
      data p(6634),p(6635),p(6636)/   59.17,   59.38,   57.92/
      data p(6637),p(6638),p(6639)/   58.39,   57.21,   57.85/
      data p(6640),p(6641),p(6642)/   56.97,   57.84,   57.20/
      data p(6643),p(6644),p(6645)/   58.42,   58.05,   59.39/
      data p(6646),p(6647),p(6648)/   59.44,   61.01,   61.37/
      data p(6649),p(6650),p(6651)/   63.37,   64.04,   66.26/
      data p(6652),p(6653),p(6654)/   67.21,   69.74,   70.89/
      data p(6655),p(6656),p(6657)/   74.18,   76.00,   79.76/
      data p(6658),p(6659),p(6660)/   81.77,   85.30,   87.59/
      data p(6661),p(6662),p(6663)/   91.21,   93.42,   97.19/
      data p(6664),p(6665),p(6666)/   99.61,  103.76,  106.84/
      data p(6667),p(6668),p(6669)/  111.44,  114.69,  119.66/
      data p(6670),p(6671),p(6672)/  122.72,  127.37,  131.25/
      data p(6673),p(6674),p(6675)/  136.03,  139.16,  144.20/
      data p(6676),p(6677),p(6678)/  147.82,  152.84,  156.51/
      data p(6679),p(6680),p(6681)/  161.68,  165.79,  171.53/
      data p(6682),p(6683),p(6684)/  175.78,  181.46,  186.07/
      data p(6685),p(6686),p(6687)/  192.09,  197.13,  204.00/
      data p(6688),p(6689),p(6690)/  209.20,  215.92,  221.02/
      data p(6691),p(6692),p(6693)/  227.35,  232.32,  238.81/
      data p(6694),p(6695),p(6696)/  244.01,  250.67,  256.04/
      data p(6697),p(6698),p(6699)/  262.88,  268.42,  275.40/
      data p(6700),p(6701),p(6702)/  281.01,  288.05,  293.80/
      data p(6703),p(6704),p(6705)/  300.96,  306.98,  314.31/
      data p(6706),p(6707),p(6708)/  320.57,  328.03,  334.51/
      data p(6709),p(6710),p(6711)/  342.26,  348.90,  356.53/
      data p(6712),p(6713),p(6714)/  363.22,  371.24,  378.23/
      data p(6715),p(6716),p(6717)/  386.60,  393.73,  402.07/
      data p(6718),p(6719),p(6720)/  409.30,  417.51,  424.93/
      data p(6721),p(6722),p(6723)/  433.28,  440.55,  449.26/
      data p(6724),p(6725),p(6726)/  457.04,  465.91,  473.83/
      data p(6727),p(6728),p(6729)/  482.94,  494.22,  502.69/
      data p(6730),p(6731),p(6732)/   75.58,   72.85,   72.93/
      data p(6733),p(6734),p(6735)/   70.75,   71.80,   69.02/
      data p(6736),p(6737),p(6738)/   68.60,   66.88,   66.72/
      data p(6739),p(6740),p(6741)/   65.29,   65.34,   64.13/
      data p(6742),p(6743),p(6744)/   64.42,   63.44,   63.96/
      data p(6745),p(6746),p(6747)/   63.22,   64.05,   63.58/
      data p(6748),p(6749),p(6750)/   64.67,   64.69,   65.82/
      data p(6751),p(6752),p(6753)/   66.13,   67.73,   68.34/
      data p(6754),p(6755),p(6756)/   70.18,   71.03,   73.01/
      data p(6757),p(6758),p(6759)/   74.28,   77.23,   79.00/
      data p(6760),p(6761),p(6762)/   82.39,   84.39,   87.54/
      data p(6763),p(6764),p(6765)/   89.68,   93.09,   95.28/
      data p(6766),p(6767),p(6768)/   98.66,  101.06,  104.91/
      data p(6769),p(6770),p(6771)/  107.91,  112.21,  115.42/
      data p(6772),p(6773),p(6774)/  120.20,  123.25,  127.59/
      data p(6775),p(6776),p(6777)/  131.33,  135.81,  139.39/
      data p(6778),p(6779),p(6780)/  143.86,  147.48,  152.15/
      data p(6781),p(6782),p(6783)/  156.15,  160.79,  164.89/
      data p(6784),p(6785),p(6786)/  170.29,  174.61,  179.98/
      data p(6787),p(6788),p(6789)/  184.65,  190.31,  195.33/
      data p(6790),p(6791),p(6792)/  201.66,  206.90,  213.50/
      data p(6793),p(6794),p(6795)/  218.22,  224.24,  229.20/
      data p(6796),p(6797),p(6798)/  235.38,  240.54,  246.88/
      data p(6799),p(6800),p(6801)/  252.24,  258.76,  264.27/
      data p(6802),p(6803),p(6804)/  270.85,  276.51,  283.17/
      data p(6805),p(6806),p(6807)/  288.95,  295.76,  301.76/
      data p(6808),p(6809),p(6810)/  308.79,  315.04,  322.34/
      data p(6811),p(6812),p(6813)/  328.80,  336.31,  342.88/
      data p(6814),p(6815),p(6816)/  350.30,  357.02,  364.70/
      data p(6817),p(6818),p(6819)/  371.68,  379.62,  386.59/
      data p(6820),p(6821),p(6822)/  394.77,  401.95,  409.89/
      data p(6823),p(6824),p(6825)/  417.33,  425.41,  432.67/
      data p(6826),p(6827),p(6828)/  441.07,  448.81,  457.44/
      data p(6829),p(6830),p(6831)/  465.34,  474.14,  482.19/
      data p(6832),p(6833),p(6834)/  493.92,  500.95,  509.65/
      data p(6835),p(6836),p(6837)/   80.20,   80.22,   77.89/
      data p(6838),p(6839),p(6840)/   78.71,   75.75,   75.28/
      data p(6841),p(6842),p(6843)/   73.20,   72.97,   71.18/
      data p(6844),p(6845),p(6846)/   71.31,   69.72,   70.01/
      data p(6847),p(6848),p(6849)/   68.64,   69.14,   68.10/
      data p(6850),p(6851),p(6852)/   68.88,   68.05,   69.08/
      data p(6853),p(6854),p(6855)/   68.69,   69.77,   69.69/
      data p(6856),p(6857),p(6858)/   71.23,   71.43,   73.22/
      data p(6859),p(6860),p(6861)/   73.66,   75.56,   76.43/
      data p(6862),p(6863),p(6864)/   79.34,   80.71,   83.79/
      data p(6865),p(6866),p(6867)/   85.66,   88.77,   90.51/
      data p(6868),p(6869),p(6870)/   93.69,   95.61,   98.98/
      data p(6871),p(6872),p(6873)/  101.00,  104.79,  107.45/
      data p(6874),p(6875),p(6876)/  111.78,  114.64,  119.42/
      data p(6877),p(6878),p(6879)/  122.18,  126.49,  129.89/
      data p(6880),p(6881),p(6882)/  134.38,  137.62,  142.04/
      data p(6883),p(6884),p(6885)/  145.33,  150.00,  153.69/
      data p(6886),p(6887),p(6888)/  158.42,  162.19,  167.52/
      data p(6889),p(6890),p(6891)/  171.52,  176.88,  181.29/
      data p(6892),p(6893),p(6894)/  186.94,  191.63,  198.01/
      data p(6895),p(6896),p(6897)/  203.51,  209.32,  214.13/
      data p(6898),p(6899),p(6900)/  220.14,  224.76,  230.91/
      data p(6901),p(6902),p(6903)/  235.78,  242.10,  247.14/
      data p(6904),p(6905),p(6906)/  253.63,  258.84,  265.38/
      data p(6907),p(6908),p(6909)/  270.74,  277.36,  282.74/
      data p(6910),p(6911),p(6912)/  289.57,  295.29,  302.23/
      data p(6913),p(6914),p(6915)/  308.19,  315.76,  321.72/
      data p(6916),p(6917),p(6918)/  329.40,  335.71,  343.13/
      data p(6919),p(6920),p(6921)/  349.57,  357.23,  363.86/
      data p(6922),p(6923),p(6924)/  371.98,  378.43,  386.57/
      data p(6925),p(6926),p(6927)/  393.38,  401.60,  408.41/
      data p(6928),p(6929),p(6930)/  416.44,  423.40,  431.78/
      data p(6931),p(6932),p(6933)/  439.24,  447.82,  455.43/
      data p(6934),p(6935),p(6936)/  464.22,  471.96,  483.60/
      data p(6937),p(6938),p(6939)/  490.35,  499.07,  506.73/
      data p(6940),p(6941),p(6942)/  515.87,   87.43,   87.92/
      data p(6943),p(6944),p(6945)/   84.91,   84.01,   81.87/
      data p(6946),p(6947),p(6948)/   81.26,   79.38,   79.16/
      data p(6949),p(6950),p(6951)/   77.60,   77.55,   76.26/
      data p(6952),p(6953),p(6954)/   76.38,   75.22,   75.62/
      data p(6955),p(6956),p(6957)/   74.77,   75.43,   75.00/
      data p(6958),p(6959),p(6960)/   75.96,   75.56,   76.71/
      data p(6961),p(6962),p(6963)/   76.83,   78.24,   78.58/
      data p(6964),p(6965),p(6966)/   80.12,   80.91,   83.40/
      data p(6967),p(6968),p(6969)/   84.72,   87.36,   89.20/
      data p(6970),p(6971),p(6972)/   91.87,   93.54,   96.34/
      data p(6973),p(6974),p(6975)/   98.23,  101.23,  103.21/
      data p(6976),p(6977),p(6978)/  106.65,  109.30,  113.30/
      data p(6979),p(6980),p(6981)/  116.15,  120.35,  123.51/
      data p(6982),p(6983),p(6984)/  127.51,  130.57,  135.12/
      data p(6985),p(6986),p(6987)/  138.15,  142.44,  145.71/
      data p(6988),p(6989),p(6990)/  150.07,  153.74,  158.26/
      data p(6991),p(6992),p(6993)/  162.01,  167.06,  171.05/
      data p(6994),p(6995),p(6996)/  176.13,  180.53,  185.86/
      data p(6997),p(6998),p(6999)/  190.50,  197.20,  201.38/
      data p(7000),p(7001),p(7002)/  207.42,  212.22,  217.92/
      data p(7003),p(7004),p(7005)/  222.51,  228.35,  233.19/
      data p(7006),p(7007),p(7008)/  239.21,  244.23,  250.41/
      data p(7009),p(7010),p(7011)/  255.61,  261.85,  267.12/
      data p(7012),p(7013),p(7014)/  273.45,  278.83,  285.33/
      data p(7015),p(7016),p(7017)/  291.00,  297.75,  303.72/
      data p(7018),p(7019),p(7020)/  310.98,  317.03,  324.22/
      data p(7021),p(7022),p(7023)/  330.56,  337.89,  344.31/
      data p(7024),p(7025),p(7026)/  351.66,  358.43,  365.89/
      data p(7027),p(7028),p(7029)/  372.47,  380.20,  387.00/
      data p(7030),p(7031),p(7032)/  394.60,  401.71,  409.42/
      data p(7033),p(7034),p(7035)/  416.43,  424.47,  431.85/
      data p(7036),p(7037),p(7038)/  440.17,  447.75,  456.29/
      data p(7039),p(7040),p(7041)/  464.03,  475.54,  482.30/
      data p(7042),p(7043),p(7044)/  490.73,  498.43,  507.28/
      data p(7045),p(7046),p(7047)/  515.09,  523.88,   93.03/
      data p(7048),p(7049),p(7050)/   91.63,   89.12,   88.47/
      data p(7051),p(7052),p(7053)/   86.22,   85.89,   83.98/
      data p(7054),p(7055),p(7056)/   84.03,   82.29,   82.43/
      data p(7057),p(7058),p(7059)/   80.98,   81.37,   80.13/
      data p(7060),p(7061),p(7062)/   80.76,   79.95,   80.86/
      data p(7063),p(7064),p(7065)/   80.08,   81.21,   80.93/
      data p(7066),p(7067),p(7068)/   82.30,   82.20,   83.84/
      data p(7069),p(7070),p(7071)/   84.05,   86.55,   87.42/
      data p(7072),p(7073),p(7074)/   90.03,   91.44,   94.05/
      data p(7075),p(7076),p(7077)/   95.32,   98.17,   99.52/
      data p(7078),p(7079),p(7080)/  102.45,  104.04,  107.45/
      data p(7081),p(7082),p(7083)/  109.74,  113.74,  116.21/
      data p(7084),p(7085),p(7086)/  120.35,  123.20,  127.18/
      data p(7087),p(7088),p(7089)/  129.92,  134.41,  137.14/
      data p(7090),p(7091),p(7092)/  141.39,  144.33,  148.66/
      data p(7093),p(7094),p(7095)/  152.01,  156.66,  160.09/
      data p(7096),p(7097),p(7098)/  165.02,  168.69,  173.81/
      data p(7099),p(7100),p(7101)/  177.83,  183.22,  187.62/
      data p(7102),p(7103),p(7104)/  193.55,  198.16,  204.22/
      data p(7105),p(7106),p(7107)/  210.66,  214.69,  218.98/
      data p(7108),p(7109),p(7110)/  224.81,  229.32,  235.32/
      data p(7111),p(7112),p(7113)/  240.05,  246.22,  251.08/
      data p(7114),p(7115),p(7116)/  257.29,  262.26,  268.56/
      data p(7117),p(7118),p(7119)/  273.64,  280.11,  285.50/
      data p(7120),p(7121),p(7122)/  292.28,  297.95,  305.18/
      data p(7123),p(7124),p(7125)/  311.22,  318.43,  324.49/
      data p(7126),p(7127),p(7128)/  331.83,  337.97,  345.36/
      data p(7129),p(7130),p(7131)/  351.55,  358.99,  365.25/
      data p(7132),p(7133),p(7134)/  372.93,  379.38,  386.99/
      data p(7135),p(7136),p(7137)/  393.47,  401.44,  407.85/
      data p(7138),p(7139),p(7140)/  416.10,  423.04,  431.38/
      data p(7141),p(7142),p(7143)/  438.70,  447.15,  454.59/
      data p(7144),p(7145),p(7146)/  465.94,  472.46,  480.94/
      data p(7147),p(7148),p(7149)/  488.31,  497.20,  504.80/
      data p(7150),p(7151),p(7152)/  513.56,  521.31,  530.11/
      data p(7153),p(7154),p(7155)/  537.99,   98.57,   97.54/
      data p(7156),p(7157),p(7158)/   95.24,   94.54,   92.55/
      data p(7159),p(7160),p(7161)/   92.13,   90.48,   90.33/
      data p(7162),p(7163),p(7164)/   88.87,   88.86,   87.62/
      data p(7165),p(7166),p(7167)/   87.89,   87.01,   87.55/
      data p(7168),p(7169),p(7170)/   86.74,   87.46,   87.09/
      data p(7171),p(7172),p(7173)/   88.09,   87.89,   89.15/
      data p(7174),p(7175),p(7176)/   89.30,   91.42,   92.20/
      data p(7177),p(7178),p(7179)/   94.42,   95.71,   97.96/
      data p(7180),p(7181),p(7182)/   99.16,  101.64,  102.91/
      data p(7183),p(7184),p(7185)/  105.51,  107.04,  110.05/
      data p(7186),p(7187),p(7188)/  112.32,  115.99,  118.50/
      data p(7189),p(7190),p(7191)/  122.39,  125.24,  128.86/
      data p(7192),p(7193),p(7194)/  131.54,  135.62,  138.38/
      data p(7195),p(7196),p(7197)/  142.50,  145.43,  149.45/
      data p(7198),p(7199),p(7200)/  152.79,  157.22,  160.62/
      data p(7201),p(7202),p(7203)/  165.25,  168.92,  173.73/
      data p(7204),p(7205),p(7206)/  177.76,  182.84,  187.13/
      data p(7207),p(7208),p(7209)/  192.73,  197.31,  204.67/
      data p(7210),p(7211),p(7212)/  209.63,  213.35,  217.60/
      data p(7213),p(7214),p(7215)/  223.11,  227.62,  233.33/
      data p(7216),p(7217),p(7218)/  238.05,  243.85,  248.69/
      data p(7219),p(7220),p(7221)/  254.66,  259.50,  265.55/
      data p(7222),p(7223),p(7224)/  270.53,  276.71,  282.00/
      data p(7225),p(7226),p(7227)/  288.49,  294.23,  301.14/
      data p(7228),p(7229),p(7230)/  307.03,  314.00,  319.99/
      data p(7231),p(7232),p(7233)/  327.11,  333.16,  340.36/
      data p(7234),p(7235),p(7236)/  346.62,  353.82,  360.04/
      data p(7237),p(7238),p(7239)/  367.42,  373.82,  381.12/
      data p(7240),p(7241),p(7242)/  387.58,  394.99,  401.68/
      data p(7243),p(7244),p(7245)/  409.41,  416.54,  424.53/
      data p(7246),p(7247),p(7248)/  431.85,  440.01,  447.45/
      data p(7249),p(7250),p(7251)/  458.62,  465.16,  473.35/
      data p(7252),p(7253),p(7254)/  480.74,  489.33,  496.95/
      data p(7255),p(7256),p(7257)/  505.50,  513.13,  521.70/
      data p(7258),p(7259),p(7260)/  529.59,  102.93,  102.09/
      data p(7261),p(7262),p(7263)/   99.85,   99.41,   97.47/
      data p(7264),p(7265),p(7266)/   97.32,   95.46,   95.45/
      data p(7267),p(7268),p(7269)/   93.83,   94.09,   92.81/
      data p(7270),p(7271),p(7272)/   93.31,   92.12,   92.81/
      data p(7273),p(7274),p(7275)/   92.05,   92.96,   92.39/
      data p(7276),p(7277),p(7278)/   93.46,   93.38,   95.37/
      data p(7279),p(7280),p(7281)/   95.80,   97.95,   98.81/
      data p(7282),p(7283),p(7284)/  100.98,  101.79,  104.07/
      data p(7285),p(7286),p(7287)/  105.07,  107.59,  108.68/
      data p(7288),p(7289),p(7290)/  111.71,  113.62,  117.26/
      data p(7291),p(7292),p(7293)/  119.45,  123.33,  125.86/
      data p(7294),p(7295),p(7296)/  129.44,  131.81,  135.98/
      data p(7297),p(7298),p(7299)/  138.33,  142.21,  144.78/
      data p(7300),p(7301),p(7302)/  148.81,  151.81,  156.35/
      data p(7303),p(7304),p(7305)/  159.41,  163.96,  167.40/
      data p(7306),p(7307),p(7308)/  172.14,  175.80,  180.88/
      data p(7309),p(7310),p(7311)/  184.93,  190.59,  195.49/
      data p(7312),p(7313),p(7314)/  202.05,  205.13,  211.01/
      data p(7315),p(7316),p(7317)/  214.92,  220.41,  224.61/
      data p(7318),p(7319),p(7320)/  230.30,  234.65,  240.49/
      data p(7321),p(7322),p(7323)/  245.01,  250.86,  255.49/
      data p(7324),p(7325),p(7326)/  261.48,  266.14,  272.34/
      data p(7327),p(7328),p(7329)/  277.33,  283.85,  289.29/
      data p(7330),p(7331),p(7332)/  296.06,  301.66,  308.62/
      data p(7333),p(7334),p(7335)/  314.35,  321.37,  327.18/
      data p(7336),p(7337),p(7338)/  334.30,  340.26,  347.39/
      data p(7339),p(7340),p(7341)/  353.53,  360.74,  366.96/
      data p(7342),p(7343),p(7344)/  374.25,  380.42,  387.81/
      data p(7345),p(7346),p(7347)/  394.19,  401.91,  408.72/
      data p(7348),p(7349),p(7350)/  416.74,  423.76,  431.92/
      data p(7351),p(7352),p(7353)/  438.98,  449.82,  456.05/
      data p(7354),p(7355),p(7356)/  464.27,  471.41,  480.01/
      data p(7357),p(7358),p(7359)/  487.40,  495.91,  503.40/
      data p(7360),p(7361),p(7362)/  511.99,  109.27,  108.41/
      data p(7363),p(7364),p(7365)/  106.45,  105.95,  104.08/
      data p(7366),p(7367),p(7368)/  103.70,  102.06,  101.91/
      data p(7369),p(7370),p(7371)/  100.60,  100.72,   99.50/
      data p(7372),p(7373),p(7374)/   99.80,   98.94,   99.54/
      data p(7375),p(7376),p(7377)/   98.83,   99.55,   99.40/
      data p(7378),p(7379),p(7380)/  100.97,  101.34,  103.07/
      data p(7381),p(7382),p(7383)/  103.85,  105.66,  106.41/
      data p(7384),p(7385),p(7386)/  108.33,  109.16,  111.42/
      data p(7387),p(7388),p(7389)/  112.42,  115.12,  117.04/
      data p(7390),p(7391),p(7392)/  120.32,  122.53,  126.05/
      data p(7393),p(7394),p(7395)/  128.68,  131.94,  134.26/
      data p(7396),p(7397),p(7398)/  137.95,  140.46,  144.03/
      data p(7399),p(7400),p(7401)/  146.57,  150.27,  153.26/
      data p(7402),p(7403),p(7404)/  157.62,  160.68,  164.88/
      data p(7405),p(7406),p(7407)/  168.17,  172.80,  176.46/
      data p(7408),p(7409),p(7410)/  181.21,  185.23,  191.28/
      data p(7411),p(7412),p(7413)/  195.51,  200.21,  204.69/
      data p(7414),p(7415),p(7416)/  210.48,  214.37,  219.55/
      data p(7417),p(7418),p(7419)/  223.72,  229.08,  233.43/
      data p(7420),p(7421),p(7422)/  238.94,  243.41,  248.97/
      data p(7423),p(7424),p(7425)/  253.53,  259.25,  263.91/
      data p(7426),p(7427),p(7428)/  269.77,  274.82,  281.07/
      data p(7429),p(7430),p(7431)/  286.38,  292.85,  298.47/
      data p(7432),p(7433),p(7434)/  305.10,  310.76,  317.45/
      data p(7435),p(7436),p(7437)/  323.20,  329.93,  335.91/
      data p(7438),p(7439),p(7440)/  342.77,  348.71,  355.71/
      data p(7441),p(7442),p(7443)/  361.77,  368.89,  375.30/
      data p(7444),p(7445),p(7446)/  382.42,  388.77,  396.20/
      data p(7447),p(7448),p(7449)/  402.98,  410.77,  417.67/
      data p(7450),p(7451),p(7452)/  425.54,  432.66,  443.15/
      data p(7453),p(7454),p(7455)/  449.46,  457.40,  464.56/
      data p(7456),p(7457),p(7458)/  472.89,  480.30,  488.52/
      data p(7459),p(7460),p(7461)/  496.02,  113.98,  113.66/
      data p(7462),p(7463),p(7464)/  111.44,  111.01,  109.02/
      data p(7465),p(7466),p(7467)/  108.87,  107.16,  107.26/
      data p(7468),p(7469),p(7470)/  105.64,  105.89,  104.66/
      data p(7471),p(7472),p(7473)/  105.12,  104.00,  104.79/
      data p(7474),p(7475),p(7476)/  104.27,  105.67,  105.73/
      data p(7477),p(7478),p(7479)/  107.43,  107.83,  109.57/
      data p(7480),p(7481),p(7482)/  109.94,  111.78,  112.24/
      data p(7483),p(7484),p(7485)/  114.35,  115.09,  117.74/
      data p(7486),p(7487),p(7488)/  119.26,  122.54,  124.43/
      data p(7489),p(7490),p(7491)/  127.95,  130.19,  133.43/
      data p(7492),p(7493),p(7494)/  135.48,  139.30,  141.24/
      data p(7495),p(7496),p(7497)/  144.62,  146.79,  150.42/
      data p(7498),p(7499),p(7500)/  153.10,  157.46,  160.10/
      data p(7501),p(7502),p(7503)/  164.27,  167.38,  171.80/
      data p(7504),p(7505),p(7506)/  175.16,  179.89,  183.68/
      data p(7507),p(7508),p(7509)/  189.66,  193.13,  198.59/
      data p(7510),p(7511),p(7512)/  202.81,  208.30,  212.56/
      data p(7513),p(7514),p(7515)/  217.78,  221.59,  226.94/
      data p(7516),p(7517),p(7518)/  230.98,  236.45,  240.59/
      data p(7519),p(7520),p(7521)/  246.15,  250.39,  256.05/
      data p(7522),p(7523),p(7524)/  260.40,  266.30,  270.96/
      data p(7525),p(7526),p(7527)/  277.22,  282.21,  288.70/
      data p(7528),p(7529),p(7530)/  293.96,  300.55,  305.91/
      data p(7531),p(7532),p(7533)/  312.52,  317.94,  324.67/
      data p(7534),p(7535),p(7536)/  330.17,  337.08,  342.90/
      data p(7537),p(7538),p(7539)/  350.05,  355.94,  363.31/
      data p(7540),p(7541),p(7542)/  368.97,  376.01,  382.21/
      data p(7543),p(7544),p(7545)/  389.64,  396.26,  403.86/
      data p(7546),p(7547),p(7548)/  410.53,  418.39,  427.96/
      data p(7549),p(7550),p(7551)/  435.12,  441.05,  449.06/
      data p(7552),p(7553),p(7554)/  455.95,  464.21,  471.51/
      data p(7555),p(7556),p(7557)/  479.82,  120.61,  120.06/
      data p(7558),p(7559),p(7560)/  118.01,  117.50,  115.61/
      data p(7561),p(7562),p(7563)/  115.32,  113.79,  113.69/
      data p(7564),p(7565),p(7566)/  112.34,  112.51,  111.38/
      data p(7567),p(7568),p(7569)/  111.77,  111.13,  112.24/
      data p(7570),p(7571),p(7572)/  112.15,  113.45,  113.68/
      data p(7573),p(7574),p(7575)/  115.14,  115.43,  116.90/
      data p(7576),p(7577),p(7578)/  117.30,  119.04,  119.71/
      data p(7579),p(7580),p(7581)/  122.03,  123.50,  126.43/
      data p(7582),p(7583),p(7584)/  128.30,  131.45,  133.76/
      data p(7585),p(7586),p(7587)/  136.68,  138.63,  142.20/
      data p(7588),p(7589),p(7590)/  144.12,  147.17,  149.34/
      data p(7591),p(7592),p(7593)/  152.63,  155.31,  159.15/
      data p(7594),p(7595),p(7596)/  162.04,  165.85,  168.97/
      data p(7597),p(7598),p(7599)/  173.06,  176.39,  180.82/
      data p(7600),p(7601),p(7602)/  184.59,  189.79,  193.76/
      data p(7603),p(7604),p(7605)/  198.93,  203.15,  208.35/
      data p(7606),p(7607),p(7608)/  212.92,  217.76,  221.58/
      data p(7609),p(7610),p(7611)/  226.61,  230.66,  235.80/
      data p(7612),p(7613),p(7614)/  239.94,  245.18,  249.38/
      data p(7615),p(7616),p(7617)/  254.75,  259.11,  264.67/
      data p(7618),p(7619),p(7620)/  269.34,  275.31,  280.29/
      data p(7621),p(7622),p(7623)/  286.45,  291.70,  297.95/
      data p(7624),p(7625),p(7626)/  303.27,  309.56,  314.95/
      data p(7627),p(7628),p(7629)/  321.30,  326.84,  333.45/
      data p(7630),p(7631),p(7632)/  339.30,  346.24,  352.13/
      data p(7633),p(7634),p(7635)/  359.21,  365.16,  371.71/
      data p(7636),p(7637),p(7638)/  377.88,  384.99,  391.53/
      data p(7639),p(7640),p(7641)/  398.87,  405.46,  412.99/
      data p(7642),p(7643),p(7644)/  422.26,  429.14,  435.05/
      data p(7645),p(7646),p(7647)/  442.80,  449.71,  457.71/
      data p(7648),p(7649),p(7650)/  465.09,  125.82,  125.31/
      data p(7651),p(7652),p(7653)/  123.16,  122.85,  120.83/
      data p(7654),p(7655),p(7656)/  120.71,  119.03,  119.17/
      data p(7657),p(7658),p(7659)/  117.67,  118.05,  117.07/
      data p(7660),p(7661),p(7662)/  118.05,  117.57,  118.80/
      data p(7663),p(7664),p(7665)/  118.73,  120.02,  119.94/
      data p(7666),p(7667),p(7668)/  121.34,  121.36,  123.05/
      data p(7669),p(7670),p(7671)/  123.36,  125.60,  126.72/
      data p(7672),p(7673),p(7674)/  129.59,  131.15,  134.36/
      data p(7675),p(7676),p(7677)/  136.18,  139.12,  141.14/
      data p(7678),p(7679),p(7680)/  143.95,  145.47,  148.47/
      data p(7681),p(7682),p(7683)/  150.34,  153.61,  155.90/
      data p(7684),p(7685),p(7686)/  159.68,  162.27,  165.99/
      data p(7687),p(7688),p(7689)/  168.74,  172.79,  175.89/
      data p(7690),p(7691),p(7692)/  180.32,  183.79,  189.20/
      data p(7693),p(7694),p(7695)/  192.91,  198.18,  202.13/
      data p(7696),p(7697),p(7698)/  207.41,  212.97,  216.76/
      data p(7699),p(7700),p(7701)/  220.32,  225.36,  229.04/
      data p(7702),p(7703),p(7704)/  234.18,  238.01,  243.25/
      data p(7705),p(7706),p(7707)/  247.17,  252.53,  256.61/
      data p(7708),p(7709),p(7710)/  262.17,  266.55,  272.51/
      data p(7711),p(7712),p(7713)/  277.20,  283.35,  288.30/
      data p(7714),p(7715),p(7716)/  294.54,  299.56,  305.83/
      data p(7717),p(7718),p(7719)/  310.90,  317.26,  322.51/
      data p(7720),p(7721),p(7722)/  329.09,  334.68,  341.61/
      data p(7723),p(7724),p(7725)/  347.46,  354.32,  360.05/
      data p(7726),p(7727),p(7728)/  366.55,  375.46,  382.71/
      data p(7729),p(7730),p(7731)/  388.52,  395.62,  399.43/
      data p(7732),p(7733),p(7734)/  409.43,  414.97,  421.83/
      data p(7735),p(7736),p(7737)/  427.46,  435.21,  441.88/
      data p(7738),p(7739),p(7740)/  449.89,  132.66,  131.99/
      data p(7741),p(7742),p(7743)/  130.05,  129.61,  127.75/
      data p(7744),p(7745),p(7746)/  127.55,  126.01,  126.04/
      data p(7747),p(7748),p(7749)/  125.02,  125.82,  125.23/
      data p(7750),p(7751),p(7752)/  126.03,  125.72,  126.65/
      data p(7753),p(7754),p(7755)/  126.59,  127.60,  127.48/
      data p(7756),p(7757),p(7758)/  128.85,  129.03,  130.89/
      data p(7759),p(7760),p(7761)/  131.96,  134.51,  135.99/
      data p(7762),p(7763),p(7764)/  138.78,  140.57,  143.25/
      data p(7765),p(7766),p(7767)/  145.12,  147.55,  149.14/
      data p(7768),p(7769),p(7770)/  151.85,  153.63,  156.60/
      data p(7771),p(7772),p(7773)/  158.94,  162.42,  164.85/
      data p(7774),p(7775),p(7776)/  168.18,  170.95,  174.68/
      data p(7777),p(7778),p(7779)/  177.76,  181.88,  185.34/
      data p(7780),p(7781),p(7782)/  190.49,  194.19,  199.24/
      data p(7783),p(7784),p(7785)/  203.21,  209.47,  212.27/
      data p(7786),p(7787),p(7788)/  217.33,  221.10,  225.84/
      data p(7789),p(7790),p(7791)/  229.52,  234.36,  238.20/
      data p(7792),p(7793),p(7794)/  243.17,  247.08,  252.15/
      data p(7795),p(7796),p(7797)/  256.28,  261.45,  265.95/
      data p(7798),p(7799),p(7800)/  271.61,  276.30,  282.13/
      data p(7801),p(7802),p(7803)/  287.05,  292.97,  297.97/
      data p(7804),p(7805),p(7806)/  303.91,  308.97,  315.03/
      data p(7807),p(7808),p(7809)/  320.27,  326.59,  332.19/
      data p(7810),p(7811),p(7812)/  338.82,  344.47,  351.04/
      data p(7813),p(7814),p(7815)/  356.80,  365.92,  371.83/
      data p(7816),p(7817),p(7818)/  378.82,  384.62,  391.48/
      data p(7819),p(7820),p(7821)/  397.42,  404.44,  409.92/
      data p(7822),p(7823),p(7824)/  416.50,  422.11,  429.60/
      data p(7825),p(7826),p(7827)/  436.29,  137.92,  137.46/
      data p(7828),p(7829),p(7830)/  135.36,  135.08,  133.30/
      data p(7831),p(7832),p(7833)/  133.34,  131.99,  132.57/
      data p(7834),p(7835),p(7836)/  131.59,  132.37,  131.78/
      data p(7837),p(7838),p(7839)/  132.64,  132.10,  133.08/
      data p(7840),p(7841),p(7842)/  132.68,  133.94,  133.82/
      data p(7843),p(7844),p(7845)/  135.57,  136.29,  138.76/
      data p(7846),p(7847),p(7848)/  139.87,  142.71,  143.98/
      data p(7849),p(7850),p(7851)/  146.47,  147.65,  150.09/
      data p(7852),p(7853),p(7854)/  151.32,  153.99,  155.46/
      data p(7855),p(7856),p(7857)/  158.40,  160.37,  163.87/
      data p(7858),p(7859),p(7860)/  165.68,  169.05,  171.49/
      data p(7861),p(7862),p(7863)/  175.21,  177.99,  182.11/
      data p(7864),p(7865),p(7866)/  185.26,  190.54,  193.85/
      data p(7867),p(7868),p(7869)/  199.17,  203.07,  208.04/
      data p(7870),p(7871),p(7872)/  212.49,  216.97,  220.78/
      data p(7873),p(7874),p(7875)/  225.28,  228.73,  233.58/
      data p(7876),p(7877),p(7878)/  237.13,  242.07,  245.72/
      data p(7879),p(7880),p(7881)/  250.75,  254.55,  259.81/
      data p(7882),p(7883),p(7884)/  264.00,  269.65,  274.05/
      data p(7885),p(7886),p(7887)/  279.89,  284.52,  290.46/
      data p(7888),p(7889),p(7890)/  295.14,  301.11,  305.89/
      data p(7891),p(7892),p(7893)/  311.95,  316.93,  323.24/
      data p(7894),p(7895),p(7896)/  328.55,  335.18,  340.47/
      data p(7897),p(7898),p(7899)/  347.14,  354.30,  361.18/
      data p(7900),p(7901),p(7902)/  366.73,  373.40,  378.91/
      data p(7903),p(7904),p(7905)/  385.79,  391.61,  398.29/
      data p(7906),p(7907),p(7908)/  403.39,  409.96,  415.28/
      data p(7909),p(7910),p(7911)/  422.79,  144.95,  144.39/
      data p(7912),p(7913),p(7914)/  142.55,  142.23,  140.87/
      data p(7915),p(7916),p(7917)/  141.11,  140.11,  140.51/
      data p(7918),p(7919),p(7920)/  139.80,  140.34,  139.77/
      data p(7921),p(7922),p(7923)/  140.42,  140.02,  140.93/
      data p(7924),p(7925),p(7926)/  140.79,  142.14,  142.77/
      data p(7927),p(7928),p(7929)/  144.84,  145.89,  148.32/
      data p(7930),p(7931),p(7932)/  149.34,  151.34,  152.36/
      data p(7933),p(7934),p(7935)/  154.46,  155.64,  158.00/
      data p(7936),p(7937),p(7938)/  159.44,  162.05,  163.94/
      data p(7939),p(7940),p(7941)/  167.06,  168.78,  171.87/
      data p(7942),p(7943),p(7944)/  174.30,  177.73,  180.49/
      data p(7945),p(7946),p(7947)/  184.34,  187.46,  192.39/
      data p(7948),p(7949),p(7950)/  195.71,  201.00,  204.52/
      data p(7951),p(7952),p(7953)/  209.95,  213.30,  218.24/
      data p(7954),p(7955),p(7956)/  222.08,  227.07,  229.97/
      data p(7957),p(7958),p(7959)/  234.55,  238.09,  242.72/
      data p(7960),p(7961),p(7962)/  246.37,  251.16,  254.95/
      data p(7963),p(7964),p(7965)/  259.95,  264.15,  269.52/
      data p(7966),p(7967),p(7968)/  273.91,  279.46,  284.12/
      data p(7969),p(7970),p(7971)/  289.77,  294.50,  300.23/
      data p(7972),p(7973),p(7974)/  305.01,  310.83,  315.77/
      data p(7975),p(7976),p(7977)/  321.85,  327.30,  333.51/
      data p(7978),p(7979),p(7980)/  338.76,  345.42,  351.19/
      data p(7981),p(7982),p(7983)/  357.80,  363.33,  369.90/
      data p(7984),p(7985),p(7986)/  375.39,  382.11,  387.61/
      data p(7987),p(7988),p(7989)/  394.09,  399.02,  405.30/
      data p(7990),p(7991),p(7992)/  410.60,  150.53,  150.23/
      data p(7993),p(7994),p(7995)/  148.55,  148.72,  147.39/
      data p(7996),p(7997),p(7998)/  147.76,  146.70,  147.22/
      data p(7999),p(8000),p(8001)/  146.30,  146.90,  146.13/
      data p(8002),p(8003),p(8004)/  147.01,  146.50,  147.86/
      data p(8005),p(8006),p(8007)/  148.09,  150.08,  151.01/
      data p(8008),p(8009),p(8010)/  153.00,  153.42,  155.27/
      data p(8011),p(8012),p(8013)/  155.82,  157.91,  158.77/
      data p(8014),p(8015),p(8016)/  161.11,  162.23,  164.82/
      data p(8017),p(8018),p(8019)/  166.23,  169.03,  170.44/
      data p(8020),p(8021),p(8022)/  173.53,  175.61,  178.99/
      data p(8023),p(8024),p(8025)/  181.44,  185.29,  188.11/
      data p(8026),p(8027),p(8028)/  192.96,  196.03,  201.26/
      data p(8029),p(8030),p(8031)/  204.60,  209.84,  213.37/
      data p(8032),p(8033),p(8034)/  218.49,  222.07,  227.19/
      data p(8035),p(8036),p(8037)/  231.38,  234.53,  237.73/
      data p(8038),p(8039),p(8040)/  242.40,  245.79,  250.52/
      data p(8041),p(8042),p(8043)/  254.02,  258.98,  262.83/
      data p(8044),p(8045),p(8046)/  268.23,  272.50,  278.05/
      data p(8047),p(8048),p(8049)/  282.41,  288.05,  292.49/
      data p(8050),p(8051),p(8052)/  298.19,  302.71,  308.45/
      data p(8053),p(8054),p(8055)/  313.74,  319.70,  324.39/
      data p(8056),p(8057),p(8058)/  330.53,  335.52,  341.87/
      data p(8059),p(8060),p(8061)/  347.10,  353.80,  358.97/
      data p(8062),p(8063),p(8064)/  365.51,  370.70,  377.34/
      data p(8065),p(8066),p(8067)/  382.32,  388.68,  393.27/
      data p(8068),p(8069),p(8070)/  399.54,  158.26,  156.83/
      data p(8071),p(8072),p(8073)/  156.80,  155.67,  155.83/
      data p(8074),p(8075),p(8076)/  154.84,  155.11,  154.30/
      data p(8077),p(8078),p(8079)/  154.82,  154.34,  155.25/
      data p(8080),p(8081),p(8082)/  155.37,  157.12,  157.82/
      data p(8083),p(8084),p(8085)/  158.73,  159.01,  160.52/
      data p(8086),p(8087),p(8088)/  161.12,  162.91,  163.76/
      data p(8089),p(8090),p(8091)/  165.79,  166.89,  169.18/
      data p(8092),p(8093),p(8094)/  170.32,  172.92,  174.27/
      data p(8095),p(8096),p(8097)/  177.07,  179.20,  182.33/
      data p(8098),p(8099),p(8100)/  184.81,  188.35,  191.16/
      data p(8101),p(8102),p(8103)/  195.88,  198.75,  203.72/
      data p(8104),p(8105),p(8106)/  206.99,  211.92,  215.44/
      data p(8107),p(8108),p(8109)/  220.33,  223.92,  229.20/
      data p(8110),p(8111),p(8112)/  232.45,  236.01,  239.48/
      data p(8113),p(8114),p(8115)/  243.87,  247.22,  251.68/
      data p(8116),p(8117),p(8118)/  255.20,  259.91,  263.66/
      data p(8119),p(8120),p(8121)/  268.85,  273.01,  278.44/
      data p(8122),p(8123),p(8124)/  282.81,  288.17,  292.61/
      data p(8125),p(8126),p(8127)/  298.06,  302.59,  308.02/
      data p(8128),p(8129),p(8130)/  313.26,  318.96,  323.52/
      data p(8131),p(8132),p(8133)/  329.29,  334.18,  340.34/
      data p(8134),p(8135),p(8136)/  345.44,  351.69,  356.82/
      data p(8137),p(8138),p(8139)/  362.93,  368.06,  374.19/
      data p(8140),p(8141),p(8142)/  379.17,  385.19,  389.80/
      data p(8143),p(8144),p(8145)/  164.74,  163.23,  163.38/
      data p(8146),p(8147),p(8148)/  162.06,  162.34,  161.21/
      data p(8149),p(8150),p(8151)/  161.78,  160.89,  161.76/
      data p(8152),p(8153),p(8154)/  161.57,  162.33,  162.12/
      data p(8155),p(8156),p(8157)/  163.44,  163.44,  165.00/
      data p(8158),p(8159),p(8160)/  165.28,  167.04,  167.64/
      data p(8161),p(8162),p(8163)/  169.64,  170.36,  172.40/
      data p(8164),p(8165),p(8166)/  173.15,  175.69,  176.91/
      data p(8167),p(8168),p(8169)/  179.70,  181.48,  184.59/
      data p(8170),p(8171),p(8172)/  186.72,  190.28,  192.78/
      data p(8173),p(8174),p(8175)/  197.50,  200.05,  205.02/
      data p(8176),p(8177),p(8178)/  207.96,  213.00,  216.10/
      data p(8179),p(8180),p(8181)/  221.21,  224.40,  229.58/
      data p(8182),p(8183),p(8184)/  232.84,  238.09,  241.42/
      data p(8185),p(8186),p(8187)/  244.12,  247.23,  251.75/
      data p(8188),p(8189),p(8190)/  254.94,  259.65,  263.15/
      data p(8191),p(8192),p(8193)/  268.25,  272.23,  277.55/
      data p(8194),p(8195),p(8196)/  281.80,  287.18,  291.37/
      data p(8197),p(8198),p(8199)/  296.83,  301.08,  306.47/
      data p(8200),p(8201),p(8202)/  311.26,  316.94,  321.21/
      data p(8203),p(8204),p(8205)/  326.98,  331.71,  337.79/
      data p(8206),p(8207),p(8208)/  342.54,  348.76,  353.48/
      data p(8209),p(8210),p(8211)/  359.62,  364.23,  370.21/
      data p(8212),p(8213),p(8214)/  374.66,  380.64,  172.65/
      data p(8215),p(8216),p(8217)/  171.29,  171.28,  170.11/
      data p(8218),p(8219),p(8220)/  170.29,  169.37,  169.91/
      data p(8221),p(8222),p(8223)/  169.04,  169.68,  169.37/
      data p(8224),p(8225),p(8226)/  170.34,  170.32,  171.49/
      data p(8227),p(8228),p(8229)/  171.75,  173.19,  173.79/
      data p(8230),p(8231),p(8232)/  175.46,  176.21,  178.13/
      data p(8233),p(8234),p(8235)/  178.97,  181.14,  182.22/
      data p(8236),p(8237),p(8238)/  184.58,  186.34,  189.18/
      data p(8239),p(8240),p(8241)/  191.36,  194.61,  197.10/
      data p(8242),p(8243),p(8244)/  201.50,  204.03,  208.67/
      data p(8245),p(8246),p(8247)/  211.60,  216.31,  219.40/
      data p(8248),p(8249),p(8250)/  224.19,  227.37,  232.12/
      data p(8251),p(8252),p(8253)/  235.43,  238.65,  241.95/
      data p(8254),p(8255),p(8256)/  246.13,  249.27,  253.55/
      data p(8257),p(8258),p(8259)/  256.79,  261.19,  264.69/
      data p(8260),p(8261),p(8262)/  269.52,  273.47,  278.54/
      data p(8263),p(8264),p(8265)/  282.79,  287.91,  292.28/
      data p(8266),p(8267),p(8268)/  297.33,  301.61,  306.92/
      data p(8269),p(8270),p(8271)/  311.19,  316.70,  321.03/
      data p(8272),p(8273),p(8274)/  326.64,  331.11,  336.88/
      data p(8275),p(8276),p(8277)/  341.62,  347.42,  352.11/
      data p(8278),p(8279),p(8280)/  357.95,  362.53,  368.15/
      data p(8281),p(8282),p(8283)/  372.79,  179.26,  177.77/
      data p(8284),p(8285),p(8286)/  177.93,  176.67,  177.20/
      data p(8287),p(8288),p(8289)/  175.74,  176.35,  175.65/
      data p(8290),p(8291),p(8292)/  176.56,  176.15,  177.32/
      data p(8293),p(8294),p(8295)/  177.28,  178.72,  179.02/
      data p(8296),p(8297),p(8298)/  180.73,  181.18,  183.18/
      data p(8299),p(8300),p(8301)/  183.61,  185.76,  186.55/
      data p(8302),p(8303),p(8304)/  188.96,  190.44,  193.29/
      data p(8305),p(8306),p(8307)/  195.13,  198.37,  200.55/
      data p(8308),p(8309),p(8310)/  204.72,  207.15,  211.76/
      data p(8311),p(8312),p(8313)/  214.39,  219.06,  221.84/
      data p(8314),p(8315),p(8316)/  226.54,  229.54,  234.11/
      data p(8317),p(8318),p(8319)/  237.23,  240.27,  243.07/
      data p(8320),p(8321),p(8322)/  247.46,  249.95,  254.19/
      data p(8323),p(8324),p(8325)/  257.19,  261.61,  264.80/
      data p(8326),p(8327),p(8328)/  269.62,  273.28,  278.42/
      data p(8329),p(8330),p(8331)/  282.30,  287.54,  291.48/
      data p(8332),p(8333),p(8334)/  296.56,  300.58,  305.84/
      data p(8335),p(8336),p(8337)/  310.10,  315.50,  319.61/
      data p(8338),p(8339),p(8340)/  325.14,  329.51,  335.30/
      data p(8341),p(8342),p(8343)/  339.56,  345.30,  349.71/
      data p(8344),p(8345),p(8346)/  355.51,  359.95,  365.40/
      data p(8347),p(8348),p(8349)/  187.18,  185.55,  186.17/
      data p(8350),p(8351),p(8352)/  184.42,  184.65,  183.96/
      data p(8353),p(8354),p(8355)/  184.51,  184.08,  184.94/
      data p(8356),p(8357),p(8358)/  184.83,  185.93,  186.15/
      data p(8359),p(8360),p(8361)/  187.51,  187.94,  189.59/
      data p(8362),p(8363),p(8364)/  190.31,  192.23,  192.98/
      data p(8365),p(8366),p(8367)/  194.93,  196.39,  198.94/
      data p(8368),p(8369),p(8370)/  200.79,  203.74,  205.91/
      data p(8371),p(8372),p(8373)/  209.77,  212.17,  216.45/
      data p(8374),p(8375),p(8376)/  219.08,  223.47,  226.21/
      data p(8377),p(8378),p(8379)/  230.52,  231.88,  237.98/
      data p(8380),p(8381),p(8382)/  240.88,  243.45,  246.51/
      data p(8383),p(8384),p(8385)/  250.86,  252.64,  256.67/
      data p(8386),p(8387),p(8388)/  259.64,  263.83,  266.95/
      data p(8389),p(8390),p(8391)/  271.55,  275.22,  280.07/
      data p(8392),p(8393),p(8394)/  283.96,  288.92,  292.89/
      data p(8395),p(8396),p(8397)/  297.74,  301.80,  306.80/
      data p(8398),p(8399),p(8400)/  310.94,  316.09,  320.23/
      data p(8401),p(8402),p(8403)/  325.46,  329.77,  335.09/
      data p(8404),p(8405),p(8406)/  339.35,  344.80,  349.21/
      data p(8407),p(8408),p(8409)/  354.69,  359.12,  194.15/
      data p(8410),p(8411),p(8412)/  192.01,  192.33,  191.26/
      data p(8413),p(8414),p(8415)/  191.84,  191.12,  191.86/
      data p(8416),p(8417),p(8418)/  191.45,  192.50,  192.51/
      data p(8419),p(8420),p(8421)/  193.70,  193.81,  195.43/
      data p(8422),p(8423),p(8424)/  195.88,  197.79,  198.32/
      data p(8425),p(8426),p(8427)/  200.29,  201.48,  204.02/
      data p(8428),p(8429),p(8430)/  205.58,  208.54,  210.40/
      data p(8431),p(8432),p(8433)/  214.43,  216.31,  220.59/
      data p(8434),p(8435),p(8436)/  222.88,  227.14,  229.66/
      data p(8437),p(8438),p(8439)/  233.86,  236.66,  240.60/
      data p(8440),p(8441),p(8442)/  243.15,  241.27,  243.77/
      data p(8443),p(8444),p(8445)/  247.65,  253.91,  258.05/
      data p(8446),p(8447),p(8448)/  260.74,  264.90,  267.87/
      data p(8449),p(8450),p(8451)/  272.33,  275.71,  280.56/
      data p(8452),p(8453),p(8454)/  284.18,  289.12,  292.81/
      data p(8455),p(8456),p(8457)/  297.79,  301.59,  305.24/
      data p(8458),p(8459),p(8460)/  309.00,  314.23,  319.58/
      data p(8461),p(8462),p(8463)/  324.84,  328.92,  334.20/
      data p(8464),p(8465),p(8466)/  338.17,  343.60,  347.69/
      data p(8467),p(8468),p(8469)/  353.15,  201.62,  200.64/
      data p(8470),p(8471),p(8472)/  200.81,  199.83,  200.32/
      data p(8473),p(8474),p(8475)/  200.05,  200.73,  200.46/
      data p(8476),p(8477),p(8478)/  201.52,  201.46,  202.74/
      data p(8479),p(8480),p(8481)/  203.25,  205.09,  205.48/
      data p(8482),p(8483),p(8484)/  207.16,  208.20,  210.50/
      data p(8485),p(8486),p(8487)/  212.08,  214.74,  216.59/
      data p(8488),p(8489),p(8490)/  220.31,  222.18,  226.16/
      data p(8491),p(8492),p(8493)/  228.41,  232.31,  234.82/
      data p(8494),p(8495),p(8496)/  238.65,  241.12,  245.06/
      data p(8497),p(8498),p(8499)/  247.56,  245.07,  247.43/
      data p(8500),p(8501),p(8502)/  251.02,  257.08,  261.12/
      data p(8503),p(8504),p(8505)/  263.81,  267.77,  270.77/
      data p(8506),p(8507),p(8508)/  274.97,  278.36,  282.97/
      data p(8509),p(8510),p(8511)/  286.58,  291.22,  294.94/
      data p(8512),p(8513),p(8514)/  299.61,  303.39,  306.40/
      data p(8515),p(8516),p(8517)/  310.25,  315.21,  321.18/
      data p(8518),p(8519),p(8520)/  326.09,  330.08,  335.04/
      data p(8521),p(8522),p(8523)/  338.96,  344.06,  348.14/
      data p(8524),p(8525),p(8526)/  208.74,  207.61,  208.15/
      data p(8527),p(8528),p(8529)/  207.32,  208.20,  207.76/
      data p(8530),p(8531),p(8532)/  208.61,  208.23,  209.48/
      data p(8533),p(8534),p(8535)/  209.92,  211.39,  211.66/
      data p(8536),p(8537),p(8538)/  213.32,  214.14,  216.38/
      data p(8539),p(8540),p(8541)/  217.62,  220.29,  221.83/
      data p(8542),p(8543),p(8544)/  225.44,  227.09,  231.00/
      data p(8545),p(8546),p(8547)/  233.04,  236.74,  238.94/
      data p(8548),p(8549),p(8550)/  242.67,  244.76,  248.54/
      data p(8551),p(8552),p(8553)/  250.67,  247.69,  249.74/
      data p(8554),p(8555),p(8556)/  253.31,  255.71,  263.23/
      data p(8557),p(8558),p(8559)/  265.72,  269.58,  272.28/
      data p(8560),p(8561),p(8562)/  276.47,  279.61,  284.17/
      data p(8563),p(8564),p(8565)/  287.48,  292.12,  295.53/
      data p(8566),p(8567),p(8568)/  300.23,  303.83,  308.60/
      data p(8569),p(8570),p(8571)/  312.25,  315.22,  321.24/
      data p(8572),p(8573),p(8574)/  326.47,  330.02,  335.09/
      data p(8575),p(8576),p(8577)/  338.73,  343.82,  217.46/
      data p(8578),p(8579),p(8580)/  216.59,  217.07,  216.61/
      data p(8581),p(8582),p(8583)/  217.31,  217.09,  218.04/
      data p(8584),p(8585),p(8586)/  218.24,  219.51,  219.69/
      data p(8587),p(8588),p(8589)/  221.01,  221.76,  223.76/
      data p(8590),p(8591),p(8592)/  225.00,  227.37,  228.90/
      data p(8593),p(8594),p(8595)/  232.47,  233.90,  237.40/
      data p(8596),p(8597),p(8598)/  239.36,  242.61,  244.73/
      data p(8599),p(8600),p(8601)/  248.04,  250.07,  253.48/
      data p(8602),p(8603),p(8604)/  255.58,  252.06,  254.25/
      data p(8605),p(8606),p(8607)/  257.40,  259.80,  266.97/
      data p(8608),p(8609),p(8610)/  269.51,  273.17,  275.77/
      data p(8611),p(8612),p(8613)/  279.80,  282.89,  287.25/
      data p(8614),p(8615),p(8616)/  290.50,  294.89,  298.52/
      data p(8617),p(8618),p(8619)/  302.73,  306.21,  310.79/
      data p(8620),p(8621),p(8622)/  314.42,  317.18,  323.36/
      data p(8623),p(8624),p(8625)/  328.12,  332.07,  336.78/
      data p(8626),p(8627),p(8628)/  340.59,  224.38,  225.13/
      data p(8629),p(8630),p(8631)/  224.69,  225.84,  225.57/
      data p(8632),p(8633),p(8634)/  226.90,  226.33,  227.71/
      data p(8635),p(8636),p(8637)/  228.13,  230.45,  231.38/
      data p(8638),p(8639),p(8640)/  233.74,  234.97,  238.29/
      data p(8641),p(8642),p(8643)/  239.70,  242.92,  244.62/
      data p(8644),p(8645),p(8646)/  247.68,  249.40,  252.64/
      data p(8647),p(8648),p(8649)/  254.30,  257.61,  259.37/
      data p(8650),p(8651),p(8652)/  255.40,  257.14,  260.41/
      data p(8653),p(8654),p(8655)/  262.52,  265.98,  272.03/
      data p(8656),p(8657),p(8658)/  275.68,  277.98,  281.98/
      data p(8659),p(8660),p(8661)/  284.78,  289.11,  292.11/
      data p(8662),p(8663),p(8664)/  296.46,  299.59,  304.03/
      data p(8665),p(8666),p(8667)/  307.22,  311.78,  315.15/
      data p(8668),p(8669),p(8670)/  320.04,  324.05,  328.83/
      data p(8671),p(8672),p(8673)/  332.33,  337.36,  234.01/
      data p(8674),p(8675),p(8676)/  235.01,  234.65,  235.62/
      data p(8677),p(8678),p(8679)/  234.93,  235.87,  235.79/
      data p(8680),p(8681),p(8682)/  238.76,  239.66,  241.72/
      data p(8683),p(8684),p(8685)/  242.97,  245.96,  247.31/
      data p(8686),p(8687),p(8688)/  250.04,  251.60,  254.25/
      data p(8689),p(8690),p(8691)/  255.90,  258.77,  260.38/
      data p(8692),p(8693),p(8694)/  263.36,  265.08,  260.46/
      data p(8695),p(8696),p(8697)/  262.33,  265.18,  267.26/
      data p(8698),p(8699),p(8700)/  270.44,  276.47,  279.96/
      data p(8701),p(8702),p(8703)/  282.23,  285.93,  288.73/
      data p(8704),p(8705),p(8706)/  292.77,  295.75,  299.85/
      data p(8707),p(8708),p(8709)/  302.97,  307.19,  310.38/
      data p(8710),p(8711),p(8712)/  314.67,  318.00,  322.62/
      data p(8713),p(8714),p(8715)/  326.67,  331.28,  334.76/
      data p(8716),p(8717),p(8718)/  242.74,  243.53,  241.88/
      data p(8719),p(8720),p(8721)/  242.78,  242.39,  243.57/
      data p(8722),p(8723),p(8724)/  246.88,  248.93,  249.94/
      data p(8725),p(8726),p(8727)/  252.65,  253.72,  256.22/
      data p(8728),p(8729),p(8730)/  257.42,  259.99,  261.29/
      data p(8731),p(8732),p(8733)/  264.09,  265.34,  261.91/
      data p(8734),p(8735),p(8736)/  261.74,  264.49,  265.93/
      data p(8737),p(8738),p(8739)/  268.87,  270.65,  273.80/
      data p(8740),p(8741),p(8742)/  275.80,  283.21,  285.28/
      data p(8743),p(8744),p(8745)/  288.88,  291.40,  295.40/
      data p(8746),p(8747),p(8748)/  298.09,  302.13,  304.98/
      data p(8749),p(8750),p(8751)/  309.17,  312.07,  316.35/
      data p(8752),p(8753),p(8754)/  319.38,  324.00,  326.86/
      data p(8755),p(8756),p(8757)/  332.59,  250.56,  251.22/
      data p(8758),p(8759),p(8760)/  250.73,  255.51,  256.12/
      data p(8761),p(8762),p(8763)/  257.95,  258.95,  261.21/
      data p(8764),p(8765),p(8766)/  262.37,  264.23,  265.28/
      data p(8767),p(8768),p(8769)/  267.49,  268.73,  271.11/
      data p(8770),p(8771),p(8772)/  272.40,  267.90,  267.79/
      data p(8773),p(8774),p(8775)/  270.26,  271.78,  274.30/
      data p(8776),p(8777),p(8778)/  276.06,  278.92,  280.90/
      data p(8779),p(8780),p(8781)/  288.19,  286.41,  293.54/
      data p(8782),p(8783),p(8784)/  296.05,  299.76,  302.36/
      data p(8785),p(8786),p(8787)/  306.20,  308.94,  312.95/
      data p(8788),p(8789),p(8790)/  315.87,  319.89,  322.90/
      data p(8791),p(8792),p(8793)/  327.21,  330.26,  257.99/
      data p(8794),p(8795),p(8796)/  258.83,  264.13,  265.90/
      data p(8797),p(8798),p(8799)/  266.31,  268.43,  268.89/
      data p(8800),p(8801),p(8802)/  271.04,  271.83,  273.97/
      data p(8803),p(8804),p(8805)/  274.88,  277.17,  278.17/
      data p(8806),p(8807),p(8808)/  272.96,  274.40,  274.99/
      data p(8809),p(8810),p(8811)/  276.08,  278.67,  280.11/
      data p(8812),p(8813),p(8814)/  282.94,  284.63,  292.15/
      data p(8815),p(8816),p(8817)/  293.92,  297.23,  299.42/
      data p(8818),p(8819),p(8820)/  303.11,  305.47,  309.23/
      data p(8821),p(8822),p(8823)/  311.83,  315.64,  318.26/
      data p(8824),p(8825),p(8826)/  322.26,  325.00,  329.34/
      data p(8827),p(8828),p(8829)/  275.64,  275.96,  277.61/
      data p(8830),p(8831),p(8832)/  277.98,  279.79,  280.39/
      data p(8833),p(8834),p(8835)/  282.32,  283.17,  276.14/
      data p(8836),p(8837),p(8838)/  277.25,  279.70,  281.12/
      data p(8839),p(8840),p(8841)/  281.46,  282.50,  284.81/
      data p(8842),p(8843),p(8844)/  286.24,  288.80,  290.46/
      data p(8845),p(8846),p(8847)/  293.35,  295.36,  302.60/
      data p(8848),p(8849),p(8850)/  304.77,  308.17,  310.52/
      data p(8851),p(8852),p(8853)/  314.02,  316.46,  320.05/
      data p(8854),p(8855),p(8856)/  322.65,  326.43,  329.15/
      data p(8857),p(8858),p(8859)/  285.38,  285.56,  287.19/
      data p(8860),p(8861),p(8862)/  287.61,  289.35,  289.89/
      data p(8863),p(8864),p(8865)/  282.37,  283.24,  285.61/
      data p(8866),p(8867),p(8868)/  286.75,  289.49,  287.60/
      data p(8869),p(8870),p(8871)/  289.89,  290.99,  293.48/
      data p(8872),p(8873),p(8874)/  294.86,  297.73,  299.45/
      data p(8875),p(8876),p(8877)/  307.10,  308.94,  312.25/
      data p(8878),p(8879),p(8880)/  314.35,  317.76,  319.98/
      data p(8881),p(8882),p(8883)/  323.59,  325.92,  329.49/
      data p(8884),p(8885),p(8886)/  296.53,  296.78,  288.14/
      data p(8887),p(8888),p(8889)/  288.56,  290.39,  291.23/
      data p(8890),p(8891),p(8892)/  293.26,  294.35,  296.77/
      data p(8893),p(8894),p(8895)/  294.70,  296.68,  297.77/
      data p(8896),p(8897),p(8898)/  299.97,  301.32,  303.90/
      data p(8899),p(8900),p(8901)/  305.61,  313.17,  315.00/
      data p(8902),p(8903),p(8904)/  318.02,  320.10,  323.31/
      data p(8905),p(8906),p(8907)/  325.60,  329.08,  330.86/
      data p(8908),p(8909),p(8910)/  305.95,  306.12,  297.60/
      data p(8911),p(8912),p(8913)/  298.05,  300.12,  300.84/
      data p(8914),p(8915),p(8916)/  299.98,  300.52,  302.47/
      data p(8917),p(8918),p(8919)/  303.27,  305.46,  306.52/
      data p(8920),p(8921),p(8922)/  314.46,  310.49,  318.26/
      data p(8923),p(8924),p(8925)/  319.80,  322.84,  324.61/
      data p(8926),p(8927),p(8928)/  327.63,  329.54,  333.08/
      data p(8929),p(8930),p(8931)/  306.67,  308.50,  309.25/
      data p(8932),p(8933),p(8934)/  307.78,  308.31,  309.96/
      data p(8935),p(8936),p(8937)/  310.72,  312.63,  313.65/
      data p(8938),p(8939),p(8940)/  315.93,  317.31,  325.03/
      data p(8941),p(8942),p(8943)/  326.64,  329.30,  330.62/
      data p(8944),p(8945),p(8946)/  333.57,  335.52,  316.48/
      data p(8947),p(8948),p(8949)/  314.59,  314.83,  316.45/
      data p(8950),p(8951),p(8952)/  316.93,  318.81,  319.54/
      data p(8953),p(8954),p(8955)/  327.64,  328.48,  330.77/
      data p(8956),p(8957),p(8958)/  332.12,  334.81,  336.27/
      data p(8959),p(8960),p(8961)/  338.59,  323.27,  324.61/
      data p(8962),p(8963),p(8964)/  325.06,  326.65,  332.80/
      data p(8965),p(8966),p(8967)/  335.40,  336.34,  338.20/
      data p(8968),p(8969),p(8970)/  339.41,  341.93,  342.57/
      data p(8971),p(8972),p(8973)/  337.21,  339.08,  339.57/
      data p(8974),p(8975),p(8976)/  342.19,  342.65,  344.65/
      data p(8977),p(8978),p(8979)/  345.52,  347.87,  350.58/
      data p(8980),p(8981),p(8982)/  351.04,  352.67,  353.55/
      data p(8983)/                    359.66/
      data iz/     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,  20,  44,  70,
     *  96, 124, 155, 188, 223, 260, 299, 340, 382, 426, 471, 518, 566,
     * 615, 665, 716, 769, 823, 878, 933, 989,1047,1106,1166,1227,1289,
     *1352,1416,1481,1547,1614,1682,1751,1821,1892,1963,2036,2110,2185,
     *2261,2337,2415,2494,2574,2654,2736,2819,2902,2986,3070,3156,3242,
     *3329,3416,3505,3594,3683,3773,3863,3955,4047,4139,4232,4326,4421,
     *4516,4611,4707,4804,4901,4998,5097,5196,5295,5394,5495,5596,5697,
     *5798,5900,6003,6106,6209,6313,6417,6521,6625,6730,6835,6941,7047,
     *7154,7259,7361,7460,7556,7649,7739,7826,7910,7991,8069,8143,8214,
     *8282,8347,8409,8468,8524,8577,8627,8673,8716,8756,8793,8827,8857,
     *8884,8908,8929,8946,8960,8971,8979,8983,8984/
      data ia/     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,  16,  15,  16,  19,
     *  20,  21,  22,  23,  24,  25,  27,  29,  30,  32,  34,  36,  38,
     *  40,  42,  44,  46,  48,  51,  53,  55,  57,  59,  61,  63,  66,
     *  68,  70,  72,  74,  77,  79,  81,  83,  86,  88,  90,  92,  94,
     *  97,  99, 101, 103, 106, 108, 110, 113, 115, 118, 120, 123, 125,
     * 128, 130, 133, 136, 138, 141, 143, 146, 149, 151, 154, 156, 159,
     * 162, 165, 167, 170, 173, 175, 178, 181, 184, 186, 189, 192, 195,
     * 198, 200, 203, 206, 209, 212, 215, 218, 221, 224, 226, 229, 232,
     * 235, 238, 241, 244, 247, 250, 253, 256, 259, 262, 266, 269, 272,
     * 275, 278, 281, 284, 287, 290, 294, 297, 300, 303, 306, 310, 313,
     * 316, 319, 323, 326, 329, 332, 336, 339,   0/
      end