UniformSampleCone 2

Percentage Accurate: 98.9% → 98.9%

Time: 23.5s

Alternatives: 13

Speedup: N/A×

Specification

\[\left(\left(\left(\left(\left(-10000 \leq xi \land xi \leq 10000\right) \land \left(-10000 \leq yi \land yi \leq 10000\right)\right) \land \left(-10000 \leq zi \land zi \leq 10000\right)\right) \land \left(2.328306437 \cdot 10^{-10} \leq ux \land ux \leq 1\right)\right) \land \left(2.328306437 \cdot 10^{-10} \leq uy \land uy \leq 1\right)\right) \land \left(0 \leq maxCos \land maxCos \leq 1\right)\]

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\\ t_1 := \sqrt{1 - t_0 \cdot t_0}\\ t_2 := \left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\\ \left(\left(\cos t_2 \cdot t_1\right) \cdot xi + \left(\sin t_2 \cdot t_1\right) \cdot yi\right) + t_0 \cdot zi \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (let* ((t_0 (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux))
        (t_1 (sqrt (- 1.0 (* t_0 t_0))))
        (t_2 (* (* uy 2.0) PI)))
   (+ (+ (* (* (cos t_2) t_1) xi) (* (* (sin t_2) t_1) yi)) (* t_0 zi))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	float t_0 = ((1.0f - ux) * maxCos) * ux;
	float t_1 = sqrtf((1.0f - (t_0 * t_0)));
	float t_2 = (uy * 2.0f) * ((float) M_PI);
	return (((cosf(t_2) * t_1) * xi) + ((sinf(t_2) * t_1) * yi)) + (t_0 * zi);
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = Float32(Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * maxCos) * ux)
	t_1 = sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(t_0 * t_0)))
	t_2 = Float32(Float32(uy * Float32(2.0)) * Float32(pi))
	return Float32(Float32(Float32(Float32(cos(t_2) * t_1) * xi) + Float32(Float32(sin(t_2) * t_1) * yi)) + Float32(t_0 * zi))
end

MATLAB

function tmp = code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = ((single(1.0) - ux) * maxCos) * ux;
	t_1 = sqrt((single(1.0) - (t_0 * t_0)));
	t_2 = (uy * single(2.0)) * single(pi);
	tmp = (((cos(t_2) * t_1) * xi) + ((sin(t_2) * t_1) * yi)) + (t_0 * zi);
end

Initial Program: 98.9% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\\ t_1 := \sqrt{1 - t_0 \cdot t_0}\\ t_2 := \left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\\ \left(\left(\cos t_2 \cdot t_1\right) \cdot xi + \left(\sin t_2 \cdot t_1\right) \cdot yi\right) + t_0 \cdot zi \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (let* ((t_0 (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux))
        (t_1 (sqrt (- 1.0 (* t_0 t_0))))
        (t_2 (* (* uy 2.0) PI)))
   (+ (+ (* (* (cos t_2) t_1) xi) (* (* (sin t_2) t_1) yi)) (* t_0 zi))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	float t_0 = ((1.0f - ux) * maxCos) * ux;
	float t_1 = sqrtf((1.0f - (t_0 * t_0)));
	float t_2 = (uy * 2.0f) * ((float) M_PI);
	return (((cosf(t_2) * t_1) * xi) + ((sinf(t_2) * t_1) * yi)) + (t_0 * zi);
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = Float32(Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * maxCos) * ux)
	t_1 = sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(t_0 * t_0)))
	t_2 = Float32(Float32(uy * Float32(2.0)) * Float32(pi))
	return Float32(Float32(Float32(Float32(cos(t_2) * t_1) * xi) + Float32(Float32(sin(t_2) * t_1) * yi)) + Float32(t_0 * zi))
end

MATLAB

function tmp = code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = ((single(1.0) - ux) * maxCos) * ux;
	t_1 = sqrt((single(1.0) - (t_0 * t_0)));
	t_2 = (uy * single(2.0)) * single(pi);
	tmp = (((cos(t_2) * t_1) * xi) + ((sin(t_2) * t_1) * yi)) + (t_0 * zi);
end

Alternative 1: 98.9% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\\ t_1 := \left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\\ \left(\left(\cos t_1 \cdot \sqrt{1 + \left(1 + \left(-1 - {t_0}^{2}\right)\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin t_1\right) + t_0 \cdot zi \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (let* ((t_0 (* ux (* (- 1.0 ux) maxCos))) (t_1 (* (* uy 2.0) PI)))
   (+
    (+
     (* (* (cos t_1) (sqrt (+ 1.0 (+ 1.0 (- -1.0 (pow t_0 2.0)))))) xi)
     (* yi (sin t_1)))
    (* t_0 zi))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	float t_0 = ux * ((1.0f - ux) * maxCos);
	float t_1 = (uy * 2.0f) * ((float) M_PI);
	return (((cosf(t_1) * sqrtf((1.0f + (1.0f + (-1.0f - powf(t_0, 2.0f)))))) * xi) + (yi * sinf(t_1))) + (t_0 * zi);
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = Float32(ux * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * maxCos))
	t_1 = Float32(Float32(uy * Float32(2.0)) * Float32(pi))
	return Float32(Float32(Float32(Float32(cos(t_1) * sqrt(Float32(Float32(1.0) + Float32(Float32(1.0) + Float32(Float32(-1.0) - (t_0 ^ Float32(2.0))))))) * xi) + Float32(yi * sin(t_1))) + Float32(t_0 * zi))
end

MATLAB

function tmp = code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = ux * ((single(1.0) - ux) * maxCos);
	t_1 = (uy * single(2.0)) * single(pi);
	tmp = (((cos(t_1) * sqrt((single(1.0) + (single(1.0) + (single(-1.0) - (t_0 ^ single(2.0))))))) * xi) + (yi * sin(t_1))) + (t_0 * zi);
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]
2. Step-by-step derivation

   1. expm1-log1p-u 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)\right)\right)}}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   2. expm1-udef 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{\left(e^{\mathsf{log1p}\left(\left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)\right)} - 1\right)}}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   3. log1p-udef 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(e^{\color{blue}{\log \left(1 + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)\right)}} - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   4. add-exp-log 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\color{blue}{\left(1 + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)\right)} - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   5. pow2 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + \color{blue}{{\left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}^{2}}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   6. *-commutative 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\color{blue}{\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Applied egg-rr 99.0%

   \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{\left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

4. Taylor expanded in ux around 0 99.0%

   \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{{maxCos}^{2} \cdot {ux}^{2}}}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]
5. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{{ux}^{2} \cdot {maxCos}^{2}}}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   2. unpow2 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{\left(ux \cdot ux\right)} \cdot {maxCos}^{2}}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   3. unpow2 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(ux \cdot ux\right) \cdot \color{blue}{\left(maxCos \cdot maxCos\right)}}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

6. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \color{blue}{\left(ux \cdot ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)}}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

7. Taylor expanded in ux around 0 99.0%

   \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \color{blue}{yi \cdot \sin \left(2 \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)}\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]
8. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin \color{blue}{\left(\left(2 \cdot uy\right) \cdot \pi\right)}\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   2. *-commutative 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin \left(\color{blue}{\left(uy \cdot 2\right)} \cdot \pi\right)\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   3. *-commutative 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin \color{blue}{\left(\pi \cdot \left(uy \cdot 2\right)\right)}\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   4. *-commutative 99.0%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin \left(\pi \cdot \color{blue}{\left(2 \cdot uy\right)}\right)\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

9. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(1 + {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right) - 1\right)}\right) \cdot xi + \color{blue}{yi \cdot \sin \left(\pi \cdot \left(2 \cdot uy\right)\right)}\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

10. Final simplification 99.0%

    \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 + \left(1 + \left(-1 - {\left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}^{2}\right)\right)}\right) \cdot xi + yi \cdot \sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right)\right) + \left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right) \cdot zi \]

Alternative 2: 98.8% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos t_0 + yi \cdot \sin t_0\right)\right) \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (let* ((t_0 (* uy (* 2.0 PI))))
   (fma
    ux
    (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
    (*
     (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
     (+ (* xi (cos t_0)) (* yi (sin t_0)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	float t_0 = uy * (2.0f * ((float) M_PI));
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * ((xi * cosf(t_0)) + (yi * sinf(t_0)))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi)))
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(Float32(xi * cos(t_0)) + Float32(yi * sin(t_0)))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in ux around 0 99.0%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right) \]

5. Final simplification 99.0%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + yi \cdot \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 3: 90.2% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 + ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(ux + -1\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(yi \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt
    (+ 1.0 (* ux (* ux (* maxCos (* maxCos (* (- 1.0 ux) (+ ux -1.0))))))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* 2.0 (* yi (* uy PI)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f + (ux * (ux * (maxCos * (maxCos * ((1.0f - ux) * (ux + -1.0f)))))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (2.0f * (yi * (uy * ((float) M_PI)))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) + Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * Float32(maxCos * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(ux + Float32(-1.0))))))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(Float32(2.0) * Float32(yi * Float32(uy * Float32(pi)))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(yi \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]

8. Final simplification 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 + ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(ux + -1\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(yi \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 4: 90.2% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 + ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(ux + -1\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + uy \cdot \left(2 \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt
    (+ 1.0 (* ux (* ux (* maxCos (* maxCos (* (- 1.0 ux) (+ ux -1.0))))))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* uy (* 2.0 (* PI yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f + (ux * (ux * (maxCos * (maxCos * ((1.0f - ux) * (ux + -1.0f)))))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (uy * (2.0f * (((float) M_PI) * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) + Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * Float32(maxCos * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(ux + Float32(-1.0))))))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{\left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right) \cdot 2}\right)\right) \]

   2. associate-*l* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{uy \cdot \left(\left(yi \cdot \pi\right) \cdot 2\right)}\right)\right) \]

   3. *-commutative 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + uy \cdot \left(\color{blue}{\left(\pi \cdot yi\right)} \cdot 2\right)\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{uy \cdot \left(\left(\pi \cdot yi\right) \cdot 2\right)}\right)\right) \]

7. Final simplification 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 + ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(ux + -1\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + uy \cdot \left(2 \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 5: 90.1% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos (+ maxCos (* -2.0 (* ux maxCos))))))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * (maxCos + (-2.0f * (ux * maxCos)))))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * Float32(maxCos + Float32(Float32(-2.0) * Float32(ux * maxCos)))))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(maxCos \cdot ux\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
8. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \color{blue}{\left(ux \cdot maxCos\right)}\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

10. Final simplification 88.9%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 6: 90.0% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* maxCos (* (- 1.0 ux) zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, (maxCos * ((1.0f - ux) * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(maxCos * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
8. Step-by-step derivation

   1. expm1-log1p-u 80.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

   2. expm1-udef 73.8%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)} - 1}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Applied egg-rr 82.3%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)} - 1}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
10. Step-by-step derivation

    1. expm1-def 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    2. expm1-log1p 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    3. associate-*r* 80.2%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot zi}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    4. *-commutative 80.2%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(maxCos \cdot \left(1 - ux\right)\right)} \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    5. associate-*l* 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

11. Simplified 88.9%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

12. Final simplification 88.9%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 7: 90.0% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* 2.0 (* uy (* PI yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (2.0f * (uy * (((float) M_PI) * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(Float32(2.0) * Float32(uy * Float32(Float32(pi) * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

8. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(yi \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
9. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 80.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot \pi\right) \cdot yi\right)}\right)\right) \]

   2. associate-*r* 80.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)}\right)\right) \]

10. Simplified 88.9%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)}\right)\right) \]

11. Final simplification 88.9%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 8: 87.2% accurate, 1.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* maxCos zi)
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ (* xi (cos (* uy (* 2.0 PI)))) (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, (maxCos * zi), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * ((xi * cosf((uy * (2.0f * ((float) M_PI))))) + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(maxCos * zi), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(Float32(xi * cos(Float32(uy * Float32(Float32(2.0) * Float32(pi))))) + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

8. Taylor expanded in ux around 0 85.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot zi}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Final simplification 85.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi \cdot \cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 9: 83.9% accurate, 1.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\\ \mathbf{if}\;uy \cdot 2 \leq 0.0044999998062849045:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;xi \cdot \left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - t_0 \cdot t_0}\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(zi \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (let* ((t_0 (* ux (* (- 1.0 ux) maxCos))))
   (if (<= (* uy 2.0) 0.0044999998062849045)
     (fma
      ux
      (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
      (*
       (sqrt
        (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos (+ maxCos (* -2.0 (* ux maxCos))))))))
       (+ xi (* 2.0 (* PI (* uy yi))))))
     (+
      (* xi (* (cos (* (* uy 2.0) PI)) (sqrt (- 1.0 (* t_0 t_0)))))
      (* (- 1.0 ux) (* zi (* ux maxCos)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	float t_0 = ux * ((1.0f - ux) * maxCos);
	float tmp;
	if ((uy * 2.0f) <= 0.0044999998062849045f) {
		tmp = fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * (maxCos + (-2.0f * (ux * maxCos)))))))) * (xi + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
	} else {
		tmp = (xi * (cosf(((uy * 2.0f) * ((float) M_PI))) * sqrtf((1.0f - (t_0 * t_0))))) + ((1.0f - ux) * (zi * (ux * maxCos)));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	t_0 = Float32(ux * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * maxCos))
	tmp = Float32(0.0)
	if (Float32(uy * Float32(2.0)) <= Float32(0.0044999998062849045))
		tmp = fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * Float32(maxCos + Float32(Float32(-2.0) * Float32(ux * maxCos)))))))) * Float32(xi + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))));
	else
		tmp = Float32(Float32(xi * Float32(cos(Float32(Float32(uy * Float32(2.0)) * Float32(pi))) * sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(t_0 * t_0))))) + Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(zi * Float32(ux * maxCos))));
	end
	return tmp
end

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if (*.f32 uy 2) < 0.00449999981

   1. Initial program 99.3%

      \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   3. Simplified 99.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

   4. Taylor expanded in uy around 0 98.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r* 98.1%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

   6. Simplified 98.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

   7. Taylor expanded in ux around 0 98.0%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(maxCos \cdot ux\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
   8. Step-by-step derivation

      1. *-commutative 98.0%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \color{blue}{\left(ux \cdot maxCos\right)}\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

   9. Simplified 98.0%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

   10. Taylor expanded in uy around 0 96.6%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\color{blue}{1} \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

   if 0.00449999981 < (*.f32 uy 2)

   1. Initial program 98.3%

      \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

   2. Taylor expanded in maxCos around 0 98.4%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \color{blue}{\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot \left(ux \cdot zi\right)\right)} \]
   3. Step-by-step derivation

      1. associate-*r* 98.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \color{blue}{\left(\left(maxCos \cdot ux\right) \cdot zi\right)} \]

      2. *-commutative 98.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\color{blue}{\left(ux \cdot maxCos\right)} \cdot zi\right) \]

   4. Simplified 98.4%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \color{blue}{\left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right)} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r* 98.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \color{blue}{\left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right)} \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

      2. add-cube-cbrt 97.7%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \color{blue}{\left(\left(\sqrt[3]{uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)} \cdot \sqrt[3]{uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)}\right) \cdot \sqrt[3]{uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)}\right)} \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

      3. pow3 97.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)}\right)}^{3}\right)} \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

      4. associate-*r* 97.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left({\left(\sqrt[3]{\color{blue}{\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi}}\right)}^{3}\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

      5. *-commutative 97.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left({\left(\sqrt[3]{\color{blue}{\left(2 \cdot uy\right)} \cdot \pi}\right)}^{3}\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

      6. associate-*r* 97.4%

         \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left({\left(\sqrt[3]{\color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \pi\right)}}\right)}^{3}\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

   6. Applied egg-rr 97.4%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{2 \cdot \left(uy \cdot \pi\right)}\right)}^{3}\right)} \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]

   7. Taylor expanded in uy around 0 55.6%

      \[\leadsto \left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \color{blue}{0}\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(\left(ux \cdot maxCos\right) \cdot zi\right) \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 85.0%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;uy \cdot 2 \leq 0.0044999998062849045:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;xi \cdot \left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right) \cdot \left(ux \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right)\right)}\right) + \left(1 - ux\right) \cdot \left(zi \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\\ \end{array} \]

Alternative 10: 81.2% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos (+ maxCos (* -2.0 (* ux maxCos))))))))
   (+ xi (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * (maxCos + (-2.0f * (ux * maxCos)))))))) * (xi + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * Float32(maxCos + Float32(Float32(-2.0) * Float32(ux * maxCos)))))))) * Float32(xi + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(maxCos \cdot ux\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
8. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \color{blue}{\left(ux \cdot maxCos\right)}\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{\left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

10. Taylor expanded in uy around 0 80.2%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\color{blue}{1} \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

11. Final simplification 80.2%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos + -2 \cdot \left(ux \cdot maxCos\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 11: 81.2% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* maxCos (* (- 1.0 ux) zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ xi (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, (maxCos * ((1.0f - ux) * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * (xi + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(maxCos * Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(xi + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

8. Taylor expanded in uy around 0 80.1%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\color{blue}{1} \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
9. Step-by-step derivation

   1. expm1-log1p-u 80.1%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

   2. expm1-udef 73.8%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)} - 1}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

10. Applied egg-rr 73.8%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)} - 1}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]
11. Step-by-step derivation

    1. expm1-def 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)\right)\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    2. expm1-log1p 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    3. associate-*r* 80.2%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot zi}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    4. *-commutative 80.2%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{\left(maxCos \cdot \left(1 - ux\right)\right)} \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

    5. associate-*l* 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

12. Simplified 80.1%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right)}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

13. Final simplification 80.1%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 12: 81.2% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* (- 1.0 ux) (* maxCos zi))
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ xi (* 2.0 (* uy (* PI yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, ((1.0f - ux) * (maxCos * zi)), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * (xi + (2.0f * (uy * (((float) M_PI) * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(Float32(Float32(1.0) - ux) * Float32(maxCos * zi)), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(xi + Float32(Float32(2.0) * Float32(uy * Float32(Float32(pi) * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

8. Taylor expanded in uy around 0 80.1%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\color{blue}{1} \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Taylor expanded in uy around 0 80.1%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(yi \cdot \left(uy \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
10. Step-by-step derivation

    1. *-commutative 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot \pi\right) \cdot yi\right)}\right)\right) \]

    2. associate-*r* 80.1%

       \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)}\right)\right) \]

11. Simplified 80.1%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)}\right)\right) \]

12. Final simplification 80.1%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(uy \cdot \left(\pi \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Alternative 13: 78.6% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
 :precision binary32
 (fma
  ux
  (* maxCos zi)
  (*
   (sqrt (- 1.0 (* ux (* ux (* maxCos maxCos)))))
   (+ xi (* 2.0 (* PI (* uy yi)))))))

C

float code(float xi, float yi, float zi, float ux, float uy, float maxCos) {
	return fmaf(ux, (maxCos * zi), (sqrtf((1.0f - (ux * (ux * (maxCos * maxCos))))) * (xi + (2.0f * (((float) M_PI) * (uy * yi))))));
}

Julia

function code(xi, yi, zi, ux, uy, maxCos)
	return fma(ux, Float32(maxCos * zi), Float32(sqrt(Float32(Float32(1.0) - Float32(ux * Float32(ux * Float32(maxCos * maxCos))))) * Float32(xi + Float32(Float32(2.0) * Float32(Float32(pi) * Float32(uy * yi))))))
end

Derivation

1. Initial program 99.0%

   \[\left(\left(\cos \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot xi + \left(\sin \left(\left(uy \cdot 2\right) \cdot \pi\right) \cdot \sqrt{1 - \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right)}\right) \cdot yi\right) + \left(\left(\left(1 - ux\right) \cdot maxCos\right) \cdot ux\right) \cdot zi \]

3. Simplified 99.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \sin \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot yi\right)\right)} \]

4. Taylor expanded in uy around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(uy \cdot \left(yi \cdot \pi\right)\right)}\right)\right) \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r* 88.9%

      \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \color{blue}{\left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

6. Simplified 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \left(maxCos \cdot \left(\left(1 - ux\right) \cdot \left(1 - ux\right)\right)\right)\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + \color{blue}{2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)}\right)\right) \]

7. Taylor expanded in ux around 0 88.9%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot \color{blue}{maxCos}\right)\right)} \cdot \left(\cos \left(uy \cdot \left(2 \cdot \pi\right)\right) \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

8. Taylor expanded in uy around 0 80.1%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \left(1 - ux\right) \cdot \left(maxCos \cdot zi\right), \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(\color{blue}{1} \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

9. Taylor expanded in ux around 0 77.2%

   \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, \color{blue}{maxCos \cdot zi}, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(1 \cdot xi + 2 \cdot \left(\left(uy \cdot yi\right) \cdot \pi\right)\right)\right) \]

10. Final simplification 77.2%

    \[\leadsto \mathsf{fma}\left(ux, maxCos \cdot zi, \sqrt{1 - ux \cdot \left(ux \cdot \left(maxCos \cdot maxCos\right)\right)} \cdot \left(xi + 2 \cdot \left(\pi \cdot \left(uy \cdot yi\right)\right)\right)\right) \]

Reproduce

herbie shell --seed 2023227 
(FPCore (xi yi zi ux uy maxCos)
  :name "UniformSampleCone 2"
  :precision binary32
  :pre (and (and (and (and (and (and (<= -10000.0 xi) (<= xi 10000.0)) (and (<= -10000.0 yi) (<= yi 10000.0))) (and (<= -10000.0 zi) (<= zi 10000.0))) (and (<= 2.328306437e-10 ux) (<= ux 1.0))) (and (<= 2.328306437e-10 uy) (<= uy 1.0))) (and (<= 0.0 maxCos) (<= maxCos 1.0)))
  (+ (+ (* (* (cos (* (* uy 2.0) PI)) (sqrt (- 1.0 (* (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux) (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux))))) xi) (* (* (sin (* (* uy 2.0) PI)) (sqrt (- 1.0 (* (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux) (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux))))) yi)) (* (* (* (- 1.0 ux) maxCos) ux) zi)))