Неправильно считает погрешность

import copy
 
def gauss_p(matr_M):
    M = copy.deepcopy(matr_M)
 
    mp_n = len(M)
    mp_m = len(M[0])
    t = 0.
    for i in range(mp_n - 1):
        for j in range(i + 1, mp_n):
            t = M[j][i] / M[i][i]
            for k in range(i, mp_m):
                M[j][k] -= t * M[i][k]
    return M
 
 
def gauss_o(matr_M):
    M = copy.deepcopy(matr_M)
    mp_n = len(M)
    mp_m = len(M[0])
    for i in range(mp_n - 1, 0, -1):
        t = M[i][i]
        for j in range(i, mp_m):
            M[i][j] = M[i][j] / t
        for j in range(0, i):
            t = M[j][i] / M[i][i]
            for k in range(j, mp_m):
                M[j][k] -= t * M[i][k]
    return M
 
 
def print_matr(M):
    for i in M:
        print(i)
    print()
 
B2 = [
    [ 2,  2, 3, 1],
    [ 1, -1, 0, 0],
    [-1,  2, 1, 2]
    ]
 
C = gauss_p(B2)
print_matr(C)
 
D = gauss_o(C)
print_matr(D)
# сумма последнего столбца в  матрице B2
N = sum(row[-1] for row in B2)
print(N)
G = [] # создаю список, в который записываю полученные X1 X2 и так далее до X15
mp_n = len(D)
mp_m = len(D[0])
for i in range(0, mp_n):
    for j in range(mp_m - 1, mp_m):
        G.append(D[i][j])
print(G)
mp_n = len(B2)
mp_m = len(B2[0])
F = 0
for i in range(0, mp_n):
  for j in range(i, mp_m - 1):
        F += B2[j][i] * G[i]
print(F)
P = abs(N - F)
print('Погрешность: ' + str(P))