Average Error: 29.9 → 0.5
Time: 5.7s
Precision: binary64
\[\left(e^{x} - 2\right) + e^{-x} \]
↓
\[\mathsf{fma}\left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5}, {x}^{8}, \mathsf{fma}\left(0.002777777777777778, {x}^{6}, \mathsf{fma}\left(x, x, 0.08333333333333333 \cdot {x}^{4}\right)\right)\right) \]
(FPCore (x) :precision binary64 (+ (- (exp x) 2.0) (exp (- x))))
↓
(FPCore (x)
 :precision binary64
 (fma
  4.96031746031746e-5
  (pow x 8.0)
  (fma
   0.002777777777777778
   (pow x 6.0)
   (fma x x (* 0.08333333333333333 (pow x 4.0))))))
double code(double x) {
	return (exp(x) - 2.0) + exp(-x);
}
↓
double code(double x) {
	return fma(4.96031746031746e-5, pow(x, 8.0), fma(0.002777777777777778, pow(x, 6.0), fma(x, x, (0.08333333333333333 * pow(x, 4.0)))));
}

function code(x)
	return Float64(Float64(exp(x) - 2.0) + exp(Float64(-x)))
end
↓
function code(x)
	return fma(4.96031746031746e-5, (x ^ 8.0), fma(0.002777777777777778, (x ^ 6.0), fma(x, x, Float64(0.08333333333333333 * (x ^ 4.0)))))
end

code[x_] := N[(N[(N[Exp[x], $MachinePrecision] - 2.0), $MachinePrecision] + N[Exp[(-x)], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
↓
code[x_] := N[(4.96031746031746e-5 * N[Power[x, 8.0], $MachinePrecision] + N[(0.002777777777777778 * N[Power[x, 6.0], $MachinePrecision] + N[(x * x + N[(0.08333333333333333 * N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

\left(e^{x} - 2\right) + e^{-x}
↓
\mathsf{fma}\left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5}, {x}^{8}, \mathsf{fma}\left(0.002777777777777778, {x}^{6}, \mathsf{fma}\left(x, x, 0.08333333333333333 \cdot {x}^{4}\right)\right)\right)

Error

Bits error versus x

Target

Original29.9
Target0.0
Herbie0.5
\[4 \cdot {\sinh \left(\frac{x}{2}\right)}^{2} \]

Derivation

  1. Initial program 29.9

    \[\left(e^{x} - 2\right) + e^{-x} \]

  2. Taylor expanded in x around 0 0.5

    \[\leadsto \color{blue}{0.08333333333333333 \cdot {x}^{4} + \left(0.002777777777777778 \cdot {x}^{6} + \left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5} \cdot {x}^{8} + {x}^{2}\right)\right)} \]

  3. Simplified0.5

    \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.08333333333333333, {x}^{4}, \mathsf{fma}\left(0.002777777777777778, {x}^{6}, \mathsf{fma}\left(x, x, 4.96031746031746 \cdot 10^{-5} \cdot {x}^{8}\right)\right)\right)} \]

  4. Taylor expanded in x around 0 0.5

    \[\leadsto \color{blue}{0.08333333333333333 \cdot {x}^{4} + \left(0.002777777777777778 \cdot {x}^{6} + \left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5} \cdot {x}^{8} + {x}^{2}\right)\right)} \]

  5. Simplified0.5

    \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5}, {x}^{8}, \mathsf{fma}\left(0.002777777777777778, {x}^{6}, \mathsf{fma}\left(x, x, 0.08333333333333333 \cdot {x}^{4}\right)\right)\right)} \]

  6. Final simplification0.5

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(4.96031746031746 \cdot 10^{-5}, {x}^{8}, \mathsf{fma}\left(0.002777777777777778, {x}^{6}, \mathsf{fma}\left(x, x, 0.08333333333333333 \cdot {x}^{4}\right)\right)\right) \]

Reproduce

herbie shell --seed 2022131 
(FPCore (x)
  :name "exp2 (problem 3.3.7)"
  :precision binary64

  :herbie-target
  (* 4.0 (pow (sinh (/ x 2.0)) 2.0))

  (+ (- (exp x) 2.0) (exp (- x))))