Cubic critical

Percentage Accurate: 52.5% → 84.8%

Time: 15.6s

Alternatives: 13

Speedup: 16.4×

Specification

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{\left(-b\right) + \sqrt{b \cdot b - \left(3 \cdot a\right) \cdot c}}{3 \cdot a} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (/ (+ (- b) (sqrt (- (* b b) (* (* 3.0 a) c)))) (* 3.0 a)))

C

double code(double a, double b, double c) {
	return (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    code = (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0d0 * a) * c)))) / (3.0d0 * a)
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	return (-b + Math.sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
}

Python

def code(a, b, c):
	return (-b + math.sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a)

Julia

function code(a, b, c)
	return Float64(Float64(Float64(-b) + sqrt(Float64(Float64(b * b) - Float64(Float64(3.0 * a) * c)))) / Float64(3.0 * a))
end

MATLAB

function tmp = code(a, b, c)
	tmp = (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := N[(N[((-b) + N[Sqrt[N[(N[(b * b), $MachinePrecision] - N[(N[(3.0 * a), $MachinePrecision] * c), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(3.0 * a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Initial Program: 52.5% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{\left(-b\right) + \sqrt{b \cdot b - \left(3 \cdot a\right) \cdot c}}{3 \cdot a} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (/ (+ (- b) (sqrt (- (* b b) (* (* 3.0 a) c)))) (* 3.0 a)))

C

double code(double a, double b, double c) {
	return (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    code = (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0d0 * a) * c)))) / (3.0d0 * a)
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	return (-b + Math.sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
}

Python

def code(a, b, c):
	return (-b + math.sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a)

Julia

function code(a, b, c)
	return Float64(Float64(Float64(-b) + sqrt(Float64(Float64(b * b) - Float64(Float64(3.0 * a) * c)))) / Float64(3.0 * a))
end

MATLAB

function tmp = code(a, b, c)
	tmp = (-b + sqrt(((b * b) - ((3.0 * a) * c)))) / (3.0 * a);
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := N[(N[((-b) + N[Sqrt[N[(N[(b * b), $MachinePrecision] - N[(N[(3.0 * a), $MachinePrecision] * c), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(3.0 * a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Alternative 1: 84.8% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -7.4 \cdot 10^{+149}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{\frac{a}{b} \cdot -1.5}\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{b \cdot b - \left(a \cdot 3\right) \cdot c} - b}{a \cdot 3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -7.4e+149)
   (/ 1.0 (* (/ a b) -1.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (/ (- (sqrt (- (* b b) (* (* a 3.0) c))) b) (* a 3.0))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -7.4e+149) {
		tmp = 1.0 / ((a / b) * -1.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (sqrt(((b * b) - ((a * 3.0) * c))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-7.4d+149)) then
        tmp = 1.0d0 / ((a / b) * (-1.5d0))
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = (sqrt(((b * b) - ((a * 3.0d0) * c))) - b) / (a * 3.0d0)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -7.4e+149) {
		tmp = 1.0 / ((a / b) * -1.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (Math.sqrt(((b * b) - ((a * 3.0) * c))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -7.4e+149:
		tmp = 1.0 / ((a / b) * -1.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = (math.sqrt(((b * b) - ((a * 3.0) * c))) - b) / (a * 3.0)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -7.4e+149)
		tmp = Float64(1.0 / Float64(Float64(a / b) * -1.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(Float64(sqrt(Float64(Float64(b * b) - Float64(Float64(a * 3.0) * c))) - b) / Float64(a * 3.0));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -7.4e+149)
		tmp = 1.0 / ((a / b) * -1.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = (sqrt(((b * b) - ((a * 3.0) * c))) - b) / (a * 3.0);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -7.4e+149], N[(1.0 / N[(N[(a / b), $MachinePrecision] * -1.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(N[(N[Sqrt[N[(N[(b * b), $MachinePrecision] - N[(N[(a * 3.0), $MachinePrecision] * c), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - b), $MachinePrecision] / N[(a * 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 2: 79.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -1.6 \cdot 10^{-80}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \frac{b + \sqrt{a \cdot \left(c \cdot -3\right)}}{a}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -1.6e-80)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (* 0.3333333333333333 (/ (+ b (sqrt (* a (* c -3.0)))) a))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1.6e-80) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = 0.3333333333333333 * ((b + sqrt((a * (c * -3.0)))) / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-1.6d-80)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = 0.3333333333333333d0 * ((b + sqrt((a * (c * (-3.0d0))))) / a)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1.6e-80) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = 0.3333333333333333 * ((b + Math.sqrt((a * (c * -3.0)))) / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -1.6e-80:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = 0.3333333333333333 * ((b + math.sqrt((a * (c * -3.0)))) / a)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -1.6e-80)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * Float64(Float64(b + sqrt(Float64(a * Float64(c * -3.0)))) / a));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -1.6e-80)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = 0.3333333333333333 * ((b + sqrt((a * (c * -3.0)))) / a);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -1.6e-80], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(0.3333333333333333 * N[(N[(b + N[Sqrt[N[(a * N[(c * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 3: 79.6% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -3.8 \cdot 10^{-28}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{a \cdot \left(c \cdot -3\right)} - b}{a \cdot 3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -3.8e-28)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (/ (- (sqrt (* a (* c -3.0))) b) (* a 3.0))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -3.8e-28) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (sqrt((a * (c * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-3.8d-28)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = (sqrt((a * (c * (-3.0d0)))) - b) / (a * 3.0d0)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -3.8e-28) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (Math.sqrt((a * (c * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -3.8e-28:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = (math.sqrt((a * (c * -3.0))) - b) / (a * 3.0)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -3.8e-28)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(Float64(sqrt(Float64(a * Float64(c * -3.0))) - b) / Float64(a * 3.0));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -3.8e-28)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = (sqrt((a * (c * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -3.8e-28], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(N[(N[Sqrt[N[(a * N[(c * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - b), $MachinePrecision] / N[(a * 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 4: 79.7% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -1 \cdot 10^{-29}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{c \cdot \left(a \cdot -3\right)} - b}{a \cdot 3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -1e-29)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (/ (- (sqrt (* c (* a -3.0))) b) (* a 3.0))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1e-29) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (sqrt((c * (a * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-1d-29)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = (sqrt((c * (a * (-3.0d0)))) - b) / (a * 3.0d0)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1e-29) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (Math.sqrt((c * (a * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -1e-29:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = (math.sqrt((c * (a * -3.0))) - b) / (a * 3.0)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -1e-29)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(Float64(sqrt(Float64(c * Float64(a * -3.0))) - b) / Float64(a * 3.0));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -1e-29)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = (sqrt((c * (a * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -1e-29], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(N[(N[Sqrt[N[(c * N[(a * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - b), $MachinePrecision] / N[(a * 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 5: 79.7% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -5.2 \cdot 10^{-30}:\\ \;\;\;\;\frac{\mathsf{fma}\left(-2, b, \frac{a}{\frac{b}{c}} \cdot 1.5\right)}{a \cdot 3}\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{c \cdot \left(a \cdot -3\right)} - b}{a \cdot 3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -5.2e-30)
   (/ (fma -2.0 b (* (/ a (/ b c)) 1.5)) (* a 3.0))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (/ (- (sqrt (* c (* a -3.0))) b) (* a 3.0))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -5.2e-30) {
		tmp = fma(-2.0, b, ((a / (b / c)) * 1.5)) / (a * 3.0);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = (sqrt((c * (a * -3.0))) - b) / (a * 3.0);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -5.2e-30)
		tmp = Float64(fma(-2.0, b, Float64(Float64(a / Float64(b / c)) * 1.5)) / Float64(a * 3.0));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(Float64(sqrt(Float64(c * Float64(a * -3.0))) - b) / Float64(a * 3.0));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -5.2e-30], N[(N[(-2.0 * b + N[(N[(a / N[(b / c), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * 1.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(a * 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(N[(N[Sqrt[N[(c * N[(a * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - b), $MachinePrecision] / N[(a * 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 6: 79.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -1.9 \cdot 10^{-77}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \frac{\sqrt{a \cdot \left(c \cdot -3\right)}}{a}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -1.9e-77)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (* 0.3333333333333333 (/ (sqrt (* a (* c -3.0))) a))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1.9e-77) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = 0.3333333333333333 * (sqrt((a * (c * -3.0))) / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-1.9d-77)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = 0.3333333333333333d0 * (sqrt((a * (c * (-3.0d0)))) / a)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -1.9e-77) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = 0.3333333333333333 * (Math.sqrt((a * (c * -3.0))) / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -1.9e-77:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = 0.3333333333333333 * (math.sqrt((a * (c * -3.0))) / a)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -1.9e-77)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * Float64(sqrt(Float64(a * Float64(c * -3.0))) / a));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -1.9e-77)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = 0.3333333333333333 * (sqrt((a * (c * -3.0))) / a);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -1.9e-77], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(0.3333333333333333 * N[(N[Sqrt[N[(a * N[(c * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 7: 79.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -3.4 \cdot 10^{-78}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 6.5 \cdot 10^{-144}:\\ \;\;\;\;\sqrt{a \cdot \left(c \cdot -3\right)} \cdot \frac{0.3333333333333333}{a}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -3.4e-78)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 6.5e-144)
     (* (sqrt (* a (* c -3.0))) (/ 0.3333333333333333 a))
     (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -3.4e-78) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = sqrt((a * (c * -3.0))) * (0.3333333333333333 / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-3.4d-78)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 6.5d-144) then
        tmp = sqrt((a * (c * (-3.0d0)))) * (0.3333333333333333d0 / a)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -3.4e-78) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 6.5e-144) {
		tmp = Math.sqrt((a * (c * -3.0))) * (0.3333333333333333 / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -3.4e-78:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 6.5e-144:
		tmp = math.sqrt((a * (c * -3.0))) * (0.3333333333333333 / a)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -3.4e-78)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = Float64(sqrt(Float64(a * Float64(c * -3.0))) * Float64(0.3333333333333333 / a));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -3.4e-78)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 6.5e-144)
		tmp = sqrt((a * (c * -3.0))) * (0.3333333333333333 / a);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -3.4e-78], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 6.5e-144], N[(N[Sqrt[N[(a * N[(c * -3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(0.3333333333333333 / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 8: 71.4% accurate, 1.1× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -5.5 \cdot 10^{-169}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{elif}\;b \leq 2 \cdot 10^{-156}:\\ \;\;\;\;\sqrt{\frac{-0.3333333333333333}{\frac{a}{c}}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -5.5e-169)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (if (<= b 2e-156) (sqrt (/ -0.3333333333333333 (/ a c))) (* -0.5 (/ c b)))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -5.5e-169) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 2e-156) {
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 / (a / c)));
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-5.5d-169)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else if (b <= 2d-156) then
        tmp = sqrt(((-0.3333333333333333d0) / (a / c)))
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -5.5e-169) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else if (b <= 2e-156) {
		tmp = Math.sqrt((-0.3333333333333333 / (a / c)));
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -5.5e-169:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	elif b <= 2e-156:
		tmp = math.sqrt((-0.3333333333333333 / (a / c)))
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -5.5e-169)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	elseif (b <= 2e-156)
		tmp = sqrt(Float64(-0.3333333333333333 / Float64(a / c)));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -5.5e-169)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	elseif (b <= 2e-156)
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 / (a / c)));
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -5.5e-169], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[b, 2e-156], N[Sqrt[N[(-0.3333333333333333 / N[(a / c), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 9: 67.2% accurate, 8.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq -2 \cdot 10^{-310}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a} + \frac{c}{b} \cdot 0.5\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b -2e-310)
   (+ (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* (/ c b) 0.5))
   (* -0.5 (/ c b))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -2e-310) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= (-2d-310)) then
        tmp = ((-0.6666666666666666d0) * (b / a)) + ((c / b) * 0.5d0)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= -2e-310) {
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= -2e-310:
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= -2e-310)
		tmp = Float64(Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a)) + Float64(Float64(c / b) * 0.5));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= -2e-310)
		tmp = (-0.6666666666666666 * (b / a)) + ((c / b) * 0.5);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, -2e-310], N[(N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(c / b), $MachinePrecision] * 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 10: 67.1% accurate, 16.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq 3 \cdot 10^{-309}:\\ \;\;\;\;-0.6666666666666666 \cdot \frac{b}{a}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b 3e-309) (* -0.6666666666666666 (/ b a)) (* -0.5 (/ c b))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 3e-309) {
		tmp = -0.6666666666666666 * (b / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= 3d-309) then
        tmp = (-0.6666666666666666d0) * (b / a)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 3e-309) {
		tmp = -0.6666666666666666 * (b / a);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= 3e-309:
		tmp = -0.6666666666666666 * (b / a)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= 3e-309)
		tmp = Float64(-0.6666666666666666 * Float64(b / a));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= 3e-309)
		tmp = -0.6666666666666666 * (b / a);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, 3e-309], N[(-0.6666666666666666 * N[(b / a), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 11: 67.1% accurate, 16.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq 10^{-309}:\\ \;\;\;\;\frac{-0.6666666666666666}{\frac{a}{b}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b 1e-309) (/ -0.6666666666666666 (/ a b)) (* -0.5 (/ c b))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 1e-309) {
		tmp = -0.6666666666666666 / (a / b);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= 1d-309) then
        tmp = (-0.6666666666666666d0) / (a / b)
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 1e-309) {
		tmp = -0.6666666666666666 / (a / b);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= 1e-309:
		tmp = -0.6666666666666666 / (a / b)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= 1e-309)
		tmp = Float64(-0.6666666666666666 / Float64(a / b));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= 1e-309)
		tmp = -0.6666666666666666 / (a / b);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, 1e-309], N[(-0.6666666666666666 / N[(a / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 12: 67.1% accurate, 16.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;b \leq 6 \cdot 10^{-309}:\\ \;\;\;\;\frac{b}{a \cdot -1.5}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;-0.5 \cdot \frac{c}{b}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c)
 :precision binary64
 (if (<= b 6e-309) (/ b (* a -1.5)) (* -0.5 (/ c b))))

C

double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 6e-309) {
		tmp = b / (a * -1.5);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    real(8) :: tmp
    if (b <= 6d-309) then
        tmp = b / (a * (-1.5d0))
    else
        tmp = (-0.5d0) * (c / b)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	double tmp;
	if (b <= 6e-309) {
		tmp = b / (a * -1.5);
	} else {
		tmp = -0.5 * (c / b);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(a, b, c):
	tmp = 0
	if b <= 6e-309:
		tmp = b / (a * -1.5)
	else:
		tmp = -0.5 * (c / b)
	return tmp

Julia

function code(a, b, c)
	tmp = 0.0
	if (b <= 6e-309)
		tmp = Float64(b / Float64(a * -1.5));
	else
		tmp = Float64(-0.5 * Float64(c / b));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(a, b, c)
	tmp = 0.0;
	if (b <= 6e-309)
		tmp = b / (a * -1.5);
	else
		tmp = -0.5 * (c / b);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := If[LessEqual[b, 6e-309], N[(b / N[(a * -1.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Alternative 13: 33.9% accurate, 23.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -0.5 \cdot \frac{c}{b} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (a b c) :precision binary64 (* -0.5 (/ c b)))

C

double code(double a, double b, double c) {
	return -0.5 * (c / b);
}

Fortran

real(8) function code(a, b, c)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: b
    real(8), intent (in) :: c
    code = (-0.5d0) * (c / b)
end function

Java

public static double code(double a, double b, double c) {
	return -0.5 * (c / b);
}

Python

def code(a, b, c):
	return -0.5 * (c / b)

Julia

function code(a, b, c)
	return Float64(-0.5 * Float64(c / b))
end

MATLAB

function tmp = code(a, b, c)
	tmp = -0.5 * (c / b);
end

Wolfram

code[a_, b_, c_] := N[(-0.5 * N[(c / b), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

&prev;&pcontext;&pcontext2;&ctx;
1. Add Preprocessing

Reproduce

herbie shell --seed 2023350 
(FPCore (a b c)
  :name "Cubic critical"
  :precision binary64
  (/ (+ (- b) (sqrt (- (* b b) (* (* 3.0 a) c)))) (* 3.0 a)))