Average Error: 58.7 → 0.5
Time: 2.5s
Precision: binary64
\[-0.00017 < x\]
\[e^{x} - 1\]
\[x + \left(0.5 \cdot {x}^{2} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}\right)\]
e^{x} - 1
x + \left(0.5 \cdot {x}^{2} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}\right)
(FPCore (x) :precision binary64 (- (exp x) 1.0))
(FPCore (x)
 :precision binary64
 (+ x (+ (* 0.5 (pow x 2.0)) (* 0.16666666666666666 (pow x 3.0)))))
double code(double x) {
	return exp(x) - 1.0;
}
double code(double x) {
	return x + ((0.5 * pow(x, 2.0)) + (0.16666666666666666 * pow(x, 3.0)));
}

Error

Bits error versus x

Try it out

Your Program's Arguments

Results

Enter valid numbers for all inputs

Target

Original58.7
Target0.5
Herbie0.5
\[x \cdot \left(\left(1 + \frac{x}{2}\right) + \frac{x \cdot x}{6}\right)\]

Derivation

  1. Initial program 58.7

    \[e^{x} - 1\]
  2. Taylor expanded around 0 0.5

    \[\leadsto \color{blue}{x + \left(0.5 \cdot {x}^{2} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}\right)}\]
  3. Final simplification0.5

    \[\leadsto x + \left(0.5 \cdot {x}^{2} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}\right)\]

Reproduce

herbie shell --seed 2021046 
(FPCore (x)
  :name "expm1 (example 3.7)"
  :precision binary64
  :pre (< -0.00017 x)

  :herbie-target
  (* x (+ (+ 1.0 (/ x 2.0)) (/ (* x x) 6.0)))

  (- (exp x) 1.0))