Average Error: 0.1 → 0.0
Time: 3.2s
Precision: binary64
\[ \begin{array}{c}[d2, d3] = \mathsf{sort}([d2, d3])\\ \end{array} \]
\[\left(d1 \cdot 3 + d1 \cdot d2\right) + d1 \cdot d3 \]
↓
\[\mathsf{fma}\left(3 + d2, d1, d1 \cdot d3\right) \]
(FPCore (d1 d2 d3) :precision binary64 (+ (+ (* d1 3.0) (* d1 d2)) (* d1 d3)))
↓
(FPCore (d1 d2 d3) :precision binary64 (fma (+ 3.0 d2) d1 (* d1 d3)))
double code(double d1, double d2, double d3) {
	return ((d1 * 3.0) + (d1 * d2)) + (d1 * d3);
}
↓
double code(double d1, double d2, double d3) {
	return fma((3.0 + d2), d1, (d1 * d3));
}

function code(d1, d2, d3)
	return Float64(Float64(Float64(d1 * 3.0) + Float64(d1 * d2)) + Float64(d1 * d3))
end
↓
function code(d1, d2, d3)
	return fma(Float64(3.0 + d2), d1, Float64(d1 * d3))
end

code[d1_, d2_, d3_] := N[(N[(N[(d1 * 3.0), $MachinePrecision] + N[(d1 * d2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(d1 * d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
↓
code[d1_, d2_, d3_] := N[(N[(3.0 + d2), $MachinePrecision] * d1 + N[(d1 * d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

\left(d1 \cdot 3 + d1 \cdot d2\right) + d1 \cdot d3
↓
\mathsf{fma}\left(3 + d2, d1, d1 \cdot d3\right)

Error

Bits error versus d1

Bits error versus d2

Bits error versus d3

Target

Original0.1
Target0.1
Herbie0.0
\[d1 \cdot \left(\left(3 + d2\right) + d3\right) \]

Derivation

  1. Initial program 0.1

    \[\left(d1 \cdot 3 + d1 \cdot d2\right) + d1 \cdot d3 \]

  2. Simplified0.1

    \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(3 + \left(d2 + d3\right)\right)} \]

  3. Applied egg-rr0.0

    \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(3 + d2, d1, d3 \cdot d1\right)} \]

  4. Final simplification0.0

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(3 + d2, d1, d1 \cdot d3\right) \]

Reproduce

herbie shell --seed 2022153 
(FPCore (d1 d2 d3)
  :name "FastMath test3"
  :precision binary64

  :herbie-target
  (* d1 (+ (+ 3.0 d2) d3))

  (+ (+ (* d1 3.0) (* d1 d2)) (* d1 d3)))