\[\frac{x + \frac{y \cdot z - x}{t \cdot z - x}}{x + 1}
\]
(FPCore (x y z t)
:precision binary64
(/ (+ x (/ (- (* y z) x) (- (* t z) x))) (+ x 1.0)))
double code(double x, double y, double z, double t) {
return (x + (((y * z) - x) / ((t * z) - x))) / (x + 1.0);
}
real(8) function code(x, y, z, t)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: y
real(8), intent (in) :: z
real(8), intent (in) :: t
code = (x + (((y * z) - x) / ((t * z) - x))) / (x + 1.0d0)
end function
public static double code(double x, double y, double z, double t) {
return (x + (((y * z) - x) / ((t * z) - x))) / (x + 1.0);
}
def code(x, y, z, t):
return (x + (((y * z) - x) / ((t * z) - x))) / (x + 1.0)
function code(x, y, z, t)
return Float64(Float64(x + Float64(Float64(Float64(y * z) - x) / Float64(Float64(t * z) - x))) / Float64(x + 1.0))
end
function tmp = code(x, y, z, t)
tmp = (x + (((y * z) - x) / ((t * z) - x))) / (x + 1.0);
end
code[x_, y_, z_, t_] := N[(N[(x + N[(N[(N[(y * z), $MachinePrecision] - x), $MachinePrecision] / N[(N[(t * z), $MachinePrecision] - x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(x + 1.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\frac{x + \frac{y \cdot z - x}{t \cdot z - x}}{x + 1}