Average Error: 38.0 → 0.4
Time: 3.4s
Precision: binary64
\[\sqrt{\frac{\left(x \cdot x + y \cdot y\right) + z \cdot z}{3}} \]
↓
\[\sqrt{0.3333333333333333} \cdot \mathsf{hypot}\left(y, \mathsf{hypot}\left(x, z\right)\right) \]
(FPCore (x y z)
 :precision binary64
 (sqrt (/ (+ (+ (* x x) (* y y)) (* z z)) 3.0)))
↓
(FPCore (x y z)
 :precision binary64
 (* (sqrt 0.3333333333333333) (hypot y (hypot x z))))
double code(double x, double y, double z) {
	return sqrt(((((x * x) + (y * y)) + (z * z)) / 3.0));
}
↓
double code(double x, double y, double z) {
	return sqrt(0.3333333333333333) * hypot(y, hypot(x, z));
}

public static double code(double x, double y, double z) {
	return Math.sqrt(((((x * x) + (y * y)) + (z * z)) / 3.0));
}
↓
public static double code(double x, double y, double z) {
	return Math.sqrt(0.3333333333333333) * Math.hypot(y, Math.hypot(x, z));
}

def code(x, y, z):
	return math.sqrt(((((x * x) + (y * y)) + (z * z)) / 3.0))
↓
def code(x, y, z):
	return math.sqrt(0.3333333333333333) * math.hypot(y, math.hypot(x, z))

function code(x, y, z)
	return sqrt(Float64(Float64(Float64(Float64(x * x) + Float64(y * y)) + Float64(z * z)) / 3.0))
end
↓
function code(x, y, z)
	return Float64(sqrt(0.3333333333333333) * hypot(y, hypot(x, z)))
end

function tmp = code(x, y, z)
	tmp = sqrt(((((x * x) + (y * y)) + (z * z)) / 3.0));
end
↓
function tmp = code(x, y, z)
	tmp = sqrt(0.3333333333333333) * hypot(y, hypot(x, z));
end

code[x_, y_, z_] := N[Sqrt[N[(N[(N[(N[(x * x), $MachinePrecision] + N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(z * z), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 3.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]
↓
code[x_, y_, z_] := N[(N[Sqrt[0.3333333333333333], $MachinePrecision] * N[Sqrt[y ^ 2 + N[Sqrt[x ^ 2 + z ^ 2], $MachinePrecision] ^ 2], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

\sqrt{\frac{\left(x \cdot x + y \cdot y\right) + z \cdot z}{3}}
↓
\sqrt{0.3333333333333333} \cdot \mathsf{hypot}\left(y, \mathsf{hypot}\left(x, z\right)\right)

Error

Bits error versus x

Bits error versus y

Bits error versus z

Try it out

Your Program's Arguments

Results

Enter valid numbers for all inputs

Target

Original38.0
Target26.1
Herbie0.4
\[\begin{array}{l} \mathbf{if}\;z < -6.396479394109776 \cdot 10^{+136}:\\ \;\;\;\;\frac{-z}{\sqrt{3}}\\ \mathbf{elif}\;z < 7.320293694404182 \cdot 10^{+117}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{\left(z \cdot z + x \cdot x\right) + y \cdot y}}{\sqrt{3}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\sqrt{0.3333333333333333} \cdot z\\ \end{array} \]

Derivation

  1. Initial program 38.0

    \[\sqrt{\frac{\left(x \cdot x + y \cdot y\right) + z \cdot z}{3}} \]

  2. Simplified38.0

    \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{\mathsf{fma}\left(y, y, \mathsf{fma}\left(x, x, z \cdot z\right)\right)}{3}}} \]

  3. Applied egg-rr0.6

    \[\leadsto \color{blue}{{\left(\sqrt{\mathsf{hypot}\left(y, \mathsf{hypot}\left(x, z\right)\right) \cdot \sqrt{0.3333333333333333}}\right)}^{2}} \]

  4. Applied egg-rr0.4

    \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{0.3333333333333333} \cdot \mathsf{hypot}\left(y, \mathsf{hypot}\left(x, z\right)\right)} \]

  5. Final simplification0.4

    \[\leadsto \sqrt{0.3333333333333333} \cdot \mathsf{hypot}\left(y, \mathsf{hypot}\left(x, z\right)\right) \]

Reproduce

herbie shell --seed 2022166 
(FPCore (x y z)
  :name "Data.Array.Repa.Algorithms.Pixel:doubleRmsOfRGB8 from repa-algorithms-3.4.0.1"
  :precision binary64

  :herbie-target
  (if (< z -6.396479394109776e+136) (/ (- z) (sqrt 3.0)) (if (< z 7.320293694404182e+117) (/ (sqrt (+ (+ (* z z) (* x x)) (* y y))) (sqrt 3.0)) (* (sqrt 0.3333333333333333) z)))

  (sqrt (/ (+ (+ (* x x) (* y y)) (* z z)) 3.0)))