Hyperbolic sine

Percentage Accurate: 53.4% → 99.9%

Time: 3.5s

Alternatives: 8

Speedup: 18.7×

• 48.8% of points produce a very large (infinite) output. You may want to add a precondition.

Specification

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (- (exp x) (exp (- x))) 2.0))

C

double code(double x) {
	return (exp(x) - exp(-x)) / 2.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (Math.exp(x) - Math.exp(-x)) / 2.0;
}

Python

def code(x):
	return (math.exp(x) - math.exp(-x)) / 2.0

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(exp(x) - exp(Float64(-x))) / 2.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(N[Exp[x], $MachinePrecision] - N[Exp[(-x)], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]

Initial Program: 53.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (- (exp x) (exp (- x))) 2.0))

C

double code(double x) {
	return (exp(x) - exp(-x)) / 2.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (Math.exp(x) - Math.exp(-x)) / 2.0;
}

Python

def code(x):
	return (math.exp(x) - math.exp(-x)) / 2.0

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(exp(x) - exp(Float64(-x))) / 2.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(N[Exp[x], $MachinePrecision] - N[Exp[(-x)], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]

Alternative 1: 99.9% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := e^{x} - e^{-x}\\ \mathbf{if}\;t_0 \leq -0.2 \lor \neg \left(t_0 \leq 2 \cdot 10^{-7}\right):\\ \;\;\;\;\frac{t_0}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot 2 + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}{2}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (- (exp x) (exp (- x)))))
   (if (or (<= t_0 -0.2) (not (<= t_0 2e-7)))
     (/ t_0 2.0)
     (/ (+ (* x 2.0) (* 0.3333333333333333 (pow x 3.0))) 2.0))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = exp(x) - exp(-x);
	double tmp;
	if ((t_0 <= -0.2) || !(t_0 <= 2e-7)) {
		tmp = t_0 / 2.0;
	} else {
		tmp = ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * pow(x, 3.0))) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8) :: t_0
    real(8) :: tmp
    t_0 = exp(x) - exp(-x)
    if ((t_0 <= (-0.2d0)) .or. (.not. (t_0 <= 2d-7))) then
        tmp = t_0 / 2.0d0
    else
        tmp = ((x * 2.0d0) + (0.3333333333333333d0 * (x ** 3.0d0))) / 2.0d0
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x) {
	double t_0 = Math.exp(x) - Math.exp(-x);
	double tmp;
	if ((t_0 <= -0.2) || !(t_0 <= 2e-7)) {
		tmp = t_0 / 2.0;
	} else {
		tmp = ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * Math.pow(x, 3.0))) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x):
	t_0 = math.exp(x) - math.exp(-x)
	tmp = 0
	if (t_0 <= -0.2) or not (t_0 <= 2e-7):
		tmp = t_0 / 2.0
	else:
		tmp = ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * math.pow(x, 3.0))) / 2.0
	return tmp

Julia

function code(x)
	t_0 = Float64(exp(x) - exp(Float64(-x)))
	tmp = 0.0
	if ((t_0 <= -0.2) || !(t_0 <= 2e-7))
		tmp = Float64(t_0 / 2.0);
	else
		tmp = Float64(Float64(Float64(x * 2.0) + Float64(0.3333333333333333 * (x ^ 3.0))) / 2.0);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x)
	t_0 = exp(x) - exp(-x);
	tmp = 0.0;
	if ((t_0 <= -0.2) || ~((t_0 <= 2e-7)))
		tmp = t_0 / 2.0;
	else
		tmp = ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * (x ^ 3.0))) / 2.0;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[(N[Exp[x], $MachinePrecision] - N[Exp[(-x)], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, If[Or[LessEqual[t$95$0, -0.2], N[Not[LessEqual[t$95$0, 2e-7]], $MachinePrecision]], N[(t$95$0 / 2.0), $MachinePrecision], N[(N[(N[(x * 2.0), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[Power[x, 3.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if (-.f64 (exp.f64 x) (exp.f64 (neg.f64 x))) < -0.20000000000000001 or 1.9999999999999999e-7 < (-.f64 (exp.f64 x) (exp.f64 (neg.f64 x)))

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   if -0.20000000000000001 < (-.f64 (exp.f64 x) (exp.f64 (neg.f64 x))) < 1.9999999999999999e-7

   1. Initial program 6.5%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   2. Taylor expanded in x around 0 100.0%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 100.0%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;e^{x} - e^{-x} \leq -0.2 \lor \neg \left(e^{x} - e^{-x} \leq 2 \cdot 10^{-7}\right):\\ \;\;\;\;\frac{e^{x} - e^{-x}}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot 2 + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}{2}\\ \end{array} \]

Alternative 2: 87.8% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq -4 \cdot 10^{+154} \lor \neg \left(x \leq 5 \cdot 10^{+102}\right):\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{4} \cdot 0.1111111111111111}{2 - x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)}}{2}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (or (<= x -4e+154) (not (<= x 5e+102)))
   (/ (* x (* 0.3333333333333333 (* x x))) 2.0)
   (/
    (*
     x
     (/
      (- 4.0 (* (pow x 4.0) 0.1111111111111111))
      (- 2.0 (* x (* x 0.3333333333333333)))))
    2.0)))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if ((x <= -4e+154) || !(x <= 5e+102)) {
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	} else {
		tmp = (x * ((4.0 - (pow(x, 4.0) * 0.1111111111111111)) / (2.0 - (x * (x * 0.3333333333333333))))) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8) :: tmp
    if ((x <= (-4d+154)) .or. (.not. (x <= 5d+102))) then
        tmp = (x * (0.3333333333333333d0 * (x * x))) / 2.0d0
    else
        tmp = (x * ((4.0d0 - ((x ** 4.0d0) * 0.1111111111111111d0)) / (2.0d0 - (x * (x * 0.3333333333333333d0))))) / 2.0d0
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if ((x <= -4e+154) || !(x <= 5e+102)) {
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	} else {
		tmp = (x * ((4.0 - (Math.pow(x, 4.0) * 0.1111111111111111)) / (2.0 - (x * (x * 0.3333333333333333))))) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x):
	tmp = 0
	if (x <= -4e+154) or not (x <= 5e+102):
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0
	else:
		tmp = (x * ((4.0 - (math.pow(x, 4.0) * 0.1111111111111111)) / (2.0 - (x * (x * 0.3333333333333333))))) / 2.0
	return tmp

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if ((x <= -4e+154) || !(x <= 5e+102))
		tmp = Float64(Float64(x * Float64(0.3333333333333333 * Float64(x * x))) / 2.0);
	else
		tmp = Float64(Float64(x * Float64(Float64(4.0 - Float64((x ^ 4.0) * 0.1111111111111111)) / Float64(2.0 - Float64(x * Float64(x * 0.3333333333333333))))) / 2.0);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x)
	tmp = 0.0;
	if ((x <= -4e+154) || ~((x <= 5e+102)))
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	else
		tmp = (x * ((4.0 - ((x ^ 4.0) * 0.1111111111111111)) / (2.0 - (x * (x * 0.3333333333333333))))) / 2.0;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_] := If[Or[LessEqual[x, -4e+154], N[Not[LessEqual[x, 5e+102]], $MachinePrecision]], N[(N[(x * N[(0.3333333333333333 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision], N[(N[(x * N[(N[(4.0 - N[(N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision] * 0.1111111111111111), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(2.0 - N[(x * N[(x * 0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < -4.00000000000000015e154 or 5e102 < x

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   2. Taylor expanded in x around 0 100.0%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]
   3. Step-by-step derivation

      1. unpow3 100.0%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot x\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 100.0%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot x}}{2} \]

      3. distribute-rgt-out 100.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

      4. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(2 + \color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333}\right)}{2} \]

      5. +-commutative 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333 + 2\right)}}{2} \]

      6. associate-*l* 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)} + 2\right)}{2} \]

      7. fma-def 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]

   4. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. fma-udef 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right) + 2\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333} + 2\right)}{2} \]

      3. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)} + 2\right)}{2} \]

   6. Applied egg-rr 100.0%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right) + 2\right)}}{2} \]

   7. Taylor expanded in x around inf 100.0%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot {x}^{2}\right)}}{2} \]
   8. Step-by-step derivation

      1. unpow2 100.0%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(x \cdot x\right)}\right)}{2} \]

   9. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

   if -4.00000000000000015e154 < x < 5e102

   1. Initial program 36.1%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   2. Taylor expanded in x around 0 75.7%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]
   3. Step-by-step derivation

      1. unpow3 75.7%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot x\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 75.7%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot x}}{2} \]

      3. distribute-rgt-out 75.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

      4. *-commutative 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(2 + \color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333}\right)}{2} \]

      5. +-commutative 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333 + 2\right)}}{2} \]

      6. associate-*l* 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)} + 2\right)}{2} \]

      7. fma-def 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]

   4. Simplified 75.7%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. fma-udef 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right) + 2\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333} + 2\right)}{2} \]

      3. *-commutative 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)} + 2\right)}{2} \]

   6. Applied egg-rr 75.7%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right) + 2\right)}}{2} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 75.7%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

      2. flip-+ 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\frac{2 \cdot 2 - \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}}{2} \]

      3. metadata-eval 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{\color{blue}{4} - \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      4. *-commutative 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333\right)} \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      5. *-commutative 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333\right) \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333\right)}}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      6. swap-sqr 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot 0.3333333333333333\right)}}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      7. pow2 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \left(\color{blue}{{x}^{2}} \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot 0.3333333333333333\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      8. pow2 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \left({x}^{2} \cdot \color{blue}{{x}^{2}}\right) \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot 0.3333333333333333\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      9. pow-prod-up 79.8%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - \color{blue}{{x}^{\left(2 + 2\right)}} \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot 0.3333333333333333\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      10. metadata-eval 79.8%

          \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{\color{blue}{4}} \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot 0.3333333333333333\right)}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      11. metadata-eval 79.8%

          \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{4} \cdot \color{blue}{0.1111111111111111}}{2 - 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)}}{2} \]

      12. *-commutative 79.8%

          \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{4} \cdot 0.1111111111111111}{2 - \color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333}}}{2} \]

      13. associate-*l* 79.8%

          \[\leadsto \frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{4} \cdot 0.1111111111111111}{2 - \color{blue}{x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)}}}{2} \]

   8. Applied egg-rr 79.8%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\frac{4 - {x}^{4} \cdot 0.1111111111111111}{2 - x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)}}}{2} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 85.8%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq -4 \cdot 10^{+154} \lor \neg \left(x \leq 5 \cdot 10^{+102}\right):\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \frac{4 - {x}^{4} \cdot 0.1111111111111111}{2 - x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)}}{2}\\ \end{array} \]

Alternative 3: 84.2% accurate, 1.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x \cdot 2 + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (/ (+ (* x 2.0) (* 0.3333333333333333 (pow x 3.0))) 2.0))

C

double code(double x) {
	return ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * pow(x, 3.0))) / 2.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = ((x * 2.0d0) + (0.3333333333333333d0 * (x ** 3.0d0))) / 2.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * Math.pow(x, 3.0))) / 2.0;
}

Python

def code(x):
	return ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * math.pow(x, 3.0))) / 2.0

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(Float64(x * 2.0) + Float64(0.3333333333333333 * (x ^ 3.0))) / 2.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = ((x * 2.0) + (0.3333333333333333 * (x ^ 3.0))) / 2.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(N[(x * 2.0), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[Power[x, 3.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 55.1%

   \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

2. Taylor expanded in x around 0 82.9%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]

3. Final simplification 82.9%

   \[\leadsto \frac{x \cdot 2 + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}{2} \]

Alternative 4: 83.9% accurate, 15.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq -2.45 \lor \neg \left(x \leq 2.45\right):\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot 2}{2}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (or (<= x -2.45) (not (<= x 2.45)))
   (/ (* x (* 0.3333333333333333 (* x x))) 2.0)
   (/ (* x 2.0) 2.0)))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if ((x <= -2.45) || !(x <= 2.45)) {
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	} else {
		tmp = (x * 2.0) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8) :: tmp
    if ((x <= (-2.45d0)) .or. (.not. (x <= 2.45d0))) then
        tmp = (x * (0.3333333333333333d0 * (x * x))) / 2.0d0
    else
        tmp = (x * 2.0d0) / 2.0d0
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if ((x <= -2.45) || !(x <= 2.45)) {
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	} else {
		tmp = (x * 2.0) / 2.0;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x):
	tmp = 0
	if (x <= -2.45) or not (x <= 2.45):
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0
	else:
		tmp = (x * 2.0) / 2.0
	return tmp

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if ((x <= -2.45) || !(x <= 2.45))
		tmp = Float64(Float64(x * Float64(0.3333333333333333 * Float64(x * x))) / 2.0);
	else
		tmp = Float64(Float64(x * 2.0) / 2.0);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x)
	tmp = 0.0;
	if ((x <= -2.45) || ~((x <= 2.45)))
		tmp = (x * (0.3333333333333333 * (x * x))) / 2.0;
	else
		tmp = (x * 2.0) / 2.0;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_] := If[Or[LessEqual[x, -2.45], N[Not[LessEqual[x, 2.45]], $MachinePrecision]], N[(N[(x * N[(0.3333333333333333 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision], N[(N[(x * 2.0), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < -2.4500000000000002 or 2.4500000000000002 < x

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   2. Taylor expanded in x around 0 67.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]
   3. Step-by-step derivation

      1. unpow3 67.5%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot x\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 67.5%

         \[\leadsto \frac{2 \cdot x + \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot x}}{2} \]

      3. distribute-rgt-out 67.5%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

      4. *-commutative 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(2 + \color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333}\right)}{2} \]

      5. +-commutative 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333 + 2\right)}}{2} \]

      6. associate-*l* 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)} + 2\right)}{2} \]

      7. fma-def 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]

   4. Simplified 67.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. fma-udef 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right) + 2\right)}}{2} \]

      2. associate-*r* 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333} + 2\right)}{2} \]

      3. *-commutative 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)} + 2\right)}{2} \]

   6. Applied egg-rr 67.5%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right) + 2\right)}}{2} \]

   7. Taylor expanded in x around inf 67.5%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot {x}^{2}\right)}}{2} \]
   8. Step-by-step derivation

      1. unpow2 67.5%

         \[\leadsto \frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(x \cdot x\right)}\right)}{2} \]

   9. Simplified 67.5%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

   if -2.4500000000000002 < x < 2.4500000000000002

   1. Initial program 8.0%

      \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

   2. Taylor expanded in x around 0 98.6%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x}}{2} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 82.7%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq -2.45 \lor \neg \left(x \leq 2.45\right):\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot \left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{x \cdot 2}{2}\\ \end{array} \]

Alternative 5: 84.2% accurate, 18.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (/ (* x (+ 2.0 (* 0.3333333333333333 (* x x)))) 2.0))

C

double code(double x) {
	return (x * (2.0 + (0.3333333333333333 * (x * x)))) / 2.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x * (2.0d0 + (0.3333333333333333d0 * (x * x)))) / 2.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (x * (2.0 + (0.3333333333333333 * (x * x)))) / 2.0;
}

Python

def code(x):
	return (x * (2.0 + (0.3333333333333333 * (x * x)))) / 2.0

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(x * Float64(2.0 + Float64(0.3333333333333333 * Float64(x * x)))) / 2.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x * (2.0 + (0.3333333333333333 * (x * x)))) / 2.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(x * N[(2.0 + N[(0.3333333333333333 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 55.1%

   \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

2. Taylor expanded in x around 0 82.9%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{3}}}{2} \]
3. Step-by-step derivation

   1. unpow3 82.9%

      \[\leadsto \frac{2 \cdot x + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot x\right)}}{2} \]

   2. associate-*r* 82.9%

      \[\leadsto \frac{2 \cdot x + \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right) \cdot x}}{2} \]

   3. distribute-rgt-out 82.9%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}}{2} \]

   4. *-commutative 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(2 + \color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333}\right)}{2} \]

   5. +-commutative 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333 + 2\right)}}{2} \]

   6. associate-*l* 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right)} + 2\right)}{2} \]

   7. fma-def 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]

4. Simplified 82.9%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \mathsf{fma}\left(x, x \cdot 0.3333333333333333, 2\right)}}{2} \]
5. Step-by-step derivation

   1. fma-udef 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(x \cdot \left(x \cdot 0.3333333333333333\right) + 2\right)}}{2} \]

   2. associate-*r* 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{\left(x \cdot x\right) \cdot 0.3333333333333333} + 2\right)}{2} \]

   3. *-commutative 82.9%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(\color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)} + 2\right)}{2} \]

6. Applied egg-rr 82.9%

   \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right) + 2\right)}}{2} \]

7. Final simplification 82.9%

   \[\leadsto \frac{x \cdot \left(2 + 0.3333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)}{2} \]

Alternative 6: 53.2% accurate, 41.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x \cdot 2}{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (* x 2.0) 2.0))

C

double code(double x) {
	return (x * 2.0) / 2.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x * 2.0d0) / 2.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (x * 2.0) / 2.0;
}

Python

def code(x):
	return (x * 2.0) / 2.0

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(x * 2.0) / 2.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x * 2.0) / 2.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(x * 2.0), $MachinePrecision] / 2.0), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 55.1%

   \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

2. Taylor expanded in x around 0 51.1%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{2 \cdot x}}{2} \]

3. Final simplification 51.1%

   \[\leadsto \frac{x \cdot 2}{2} \]

Alternative 7: 2.9% accurate, 206.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -1 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 -1.0)

C

double code(double x) {
	return -1.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = -1.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return -1.0;
}

Python

def code(x):
	return -1.0

Julia

function code(x)
	return -1.0
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = -1.0;
end

Wolfram

code[x_] := -1.0

Derivation

1. Initial program 55.1%

   \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

3. Applied egg-rr 2.9%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{-2}}{2} \]

4. Final simplification 2.9%

   \[\leadsto -1 \]

Alternative 8: 3.5% accurate, 206.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 0.0)

C

double code(double x) {
	return 0.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = 0.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return 0.0;
}

Python

def code(x):
	return 0.0

Julia

function code(x)
	return 0.0
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = 0.0;
end

Wolfram

code[x_] := 0.0

Derivation

1. Initial program 55.1%

   \[\frac{e^{x} - e^{-x}}{2} \]

3. Applied egg-rr 3.4%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{0}}{2} \]

4. Final simplification 3.4%

   \[\leadsto 0 \]

Reproduce

herbie shell --seed 2023200 
(FPCore (x)
  :name "Hyperbolic sine"
  :precision binary64
  (/ (- (exp x) (exp (- x))) 2.0))