Average Error: 0.1 → 0.1
Time: 4.4s
Precision: binary64
\[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
↓
\[a + \mathsf{fma}\left(rand, \mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left({\left(\mathsf{fma}\left(9, a, -3\right)\right)}^{-0.5}\right)\right) \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right), -0.3333333333333333\right) \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (*
  (- a (/ 1.0 3.0))
  (+ 1.0 (* (/ 1.0 (sqrt (* 9.0 (- a (/ 1.0 3.0))))) rand))))
↓
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (+
  a
  (fma
   rand
   (* (expm1 (log1p (pow (fma 9.0 a -3.0) -0.5))) (+ a -0.3333333333333333))
   -0.3333333333333333)))
double code(double a, double rand) {
	return (a - (1.0 / 3.0)) * (1.0 + ((1.0 / sqrt((9.0 * (a - (1.0 / 3.0))))) * rand));
}
↓
double code(double a, double rand) {
	return a + fma(rand, (expm1(log1p(pow(fma(9.0, a, -3.0), -0.5))) * (a + -0.3333333333333333)), -0.3333333333333333);
}

function code(a, rand)
	return Float64(Float64(a - Float64(1.0 / 3.0)) * Float64(1.0 + Float64(Float64(1.0 / sqrt(Float64(9.0 * Float64(a - Float64(1.0 / 3.0))))) * rand)))
end
↓
function code(a, rand)
	return Float64(a + fma(rand, Float64(expm1(log1p((fma(9.0, a, -3.0) ^ -0.5))) * Float64(a + -0.3333333333333333)), -0.3333333333333333))
end

code[a_, rand_] := N[(N[(a - N[(1.0 / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[(N[(1.0 / N[Sqrt[N[(9.0 * N[(a - N[(1.0 / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
↓
code[a_, rand_] := N[(a + N[(rand * N[(N[(Exp[N[Log[1 + N[Power[N[(9.0 * a + -3.0), $MachinePrecision], -0.5], $MachinePrecision]], $MachinePrecision]] - 1), $MachinePrecision] * N[(a + -0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + -0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right)
↓
a + \mathsf{fma}\left(rand, \mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left({\left(\mathsf{fma}\left(9, a, -3\right)\right)}^{-0.5}\right)\right) \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right), -0.3333333333333333\right)

Error

Bits error versus a

Bits error versus rand

Derivation

  1. Initial program 0.1

    \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]

  2. Simplified0.1

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a - 0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}\right)} \]

  3. Taylor expanded in rand around 0 9.2

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(a \cdot rand\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}\right) - \left(0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}\right) + 0.3333333333333333\right)} \]

  4. Simplified0.1

    \[\leadsto \color{blue}{a + \mathsf{fma}\left(rand, \sqrt{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(9, a, -3\right)}} \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right), -0.3333333333333333\right)} \]

  5. Applied egg-rr0.1

    \[\leadsto a + \mathsf{fma}\left(rand, \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left({\left(\mathsf{fma}\left(9, a, -3\right)\right)}^{-0.5}\right)\right)} \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right), -0.3333333333333333\right) \]

  6. Final simplification0.1

    \[\leadsto a + \mathsf{fma}\left(rand, \mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left({\left(\mathsf{fma}\left(9, a, -3\right)\right)}^{-0.5}\right)\right) \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right), -0.3333333333333333\right) \]

Reproduce

herbie shell --seed 2022133 
(FPCore (a rand)
  :name "Octave 3.8, oct_fill_randg"
  :precision binary64
  (* (- a (/ 1.0 3.0)) (+ 1.0 (* (/ 1.0 (sqrt (* 9.0 (- a (/ 1.0 3.0))))) rand))))