ENA, Section 1.4, Exercise 4a

Percentage Accurate: 53.5% → 99.6%

Time: 21.4s

Alternatives: 10

Speedup: 2.0×

Specification

\[-1 \leq x \land x \leq 1\]

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x - \sin x}{\tan x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (- x (sin x)) (tan x)))

C

double code(double x) {
	return (x - sin(x)) / tan(x);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x - sin(x)) / tan(x)
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (x - Math.sin(x)) / Math.tan(x);
}

Python

def code(x):
	return (x - math.sin(x)) / math.tan(x)

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(x - sin(x)) / tan(x))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x - sin(x)) / tan(x);
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(x - N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Initial Program: 53.5% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x - \sin x}{\tan x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (- x (sin x)) (tan x)))

C

double code(double x) {
	return (x - sin(x)) / tan(x);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x - sin(x)) / tan(x)
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (x - Math.sin(x)) / Math.tan(x);
}

Python

def code(x):
	return (x - math.sin(x)) / math.tan(x)

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(x - sin(x)) / tan(x))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x - sin(x)) / tan(x);
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(x - N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Alternative 1: 99.6% accurate, 0.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + x \cdot \left(\sqrt{0.16666666666666666} \cdot \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (+
  (* -0.06388888888888888 (pow x 4.0))
  (+
   (* -0.0007275132275132275 (pow x 6.0))
   (+
    (* -0.00023644179894179894 (pow x 8.0))
    (* x (* (sqrt 0.16666666666666666) (* x (sqrt 0.16666666666666666))))))))

C

double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * pow(x, 8.0)) + (x * (sqrt(0.16666666666666666) * (x * sqrt(0.16666666666666666))))));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = ((-0.06388888888888888d0) * (x ** 4.0d0)) + (((-0.0007275132275132275d0) * (x ** 6.0d0)) + (((-0.00023644179894179894d0) * (x ** 8.0d0)) + (x * (sqrt(0.16666666666666666d0) * (x * sqrt(0.16666666666666666d0))))))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * Math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * Math.pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * Math.pow(x, 8.0)) + (x * (Math.sqrt(0.16666666666666666) * (x * Math.sqrt(0.16666666666666666))))));
}

Python

def code(x):
	return (-0.06388888888888888 * math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * math.pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * math.pow(x, 8.0)) + (x * (math.sqrt(0.16666666666666666) * (x * math.sqrt(0.16666666666666666))))))

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + Float64(Float64(-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + Float64(Float64(-0.00023644179894179894 * (x ^ 8.0)) + Float64(x * Float64(sqrt(0.16666666666666666) * Float64(x * sqrt(0.16666666666666666)))))))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * (x ^ 8.0)) + (x * (sqrt(0.16666666666666666) * (x * sqrt(0.16666666666666666))))));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(-0.06388888888888888 * N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.0007275132275132275 * N[Power[x, 6.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.00023644179894179894 * N[Power[x, 8.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(x * N[(N[Sqrt[0.16666666666666666], $MachinePrecision] * N[(x * N[Sqrt[0.16666666666666666], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 99.6%

   \[\leadsto \color{blue}{-0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}\right)\right)} \]
4. Step-by-step derivation

   1. add-sqr-sqrt 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}}}\right)\right) \]

   2. pow2 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{{\left(\sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}}\right)}^{2}}\right)\right) \]

   3. *-commutative 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\sqrt{\color{blue}{{x}^{2} \cdot 0.16666666666666666}}\right)}^{2}\right)\right) \]

   4. sqrt-prod 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\color{blue}{\left(\sqrt{{x}^{2}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}}^{2}\right)\right) \]

   5. unpow2 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\sqrt{\color{blue}{x \cdot x}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

   6. sqrt-prod 51.2%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\color{blue}{\left(\sqrt{x} \cdot \sqrt{x}\right)} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

   7. add-sqr-sqrt 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\color{blue}{x} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

5. Applied egg-rr 99.5%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{{\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}}\right)\right) \]
6. Step-by-step derivation

   1. unpow2 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}\right)\right) \]

   2. *-commutative 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \color{blue}{\left(\sqrt{0.16666666666666666} \cdot x\right)}\right)\right) \]

   3. associate-*r* 99.7%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot x}\right)\right) \]

7. Applied egg-rr 99.7%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot x}\right)\right) \]

8. Final simplification 99.7%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + x \cdot \left(\sqrt{0.16666666666666666} \cdot \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)\right)\right)\right) \]
9. Add Preprocessing

Alternative 2: 99.6% accurate, 0.6× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + x \cdot \left(x \cdot 0.16666666666666666\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (+
  (* -0.06388888888888888 (pow x 4.0))
  (+
   (* -0.0007275132275132275 (pow x 6.0))
   (+
    (* -0.00023644179894179894 (pow x 8.0))
    (* x (* x 0.16666666666666666))))))

C

double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * pow(x, 8.0)) + (x * (x * 0.16666666666666666))));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = ((-0.06388888888888888d0) * (x ** 4.0d0)) + (((-0.0007275132275132275d0) * (x ** 6.0d0)) + (((-0.00023644179894179894d0) * (x ** 8.0d0)) + (x * (x * 0.16666666666666666d0))))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * Math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * Math.pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * Math.pow(x, 8.0)) + (x * (x * 0.16666666666666666))));
}

Python

def code(x):
	return (-0.06388888888888888 * math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * math.pow(x, 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * math.pow(x, 8.0)) + (x * (x * 0.16666666666666666))))

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + Float64(Float64(-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + Float64(Float64(-0.00023644179894179894 * (x ^ 8.0)) + Float64(x * Float64(x * 0.16666666666666666)))))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + ((-0.00023644179894179894 * (x ^ 8.0)) + (x * (x * 0.16666666666666666))));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(-0.06388888888888888 * N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.0007275132275132275 * N[Power[x, 6.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.00023644179894179894 * N[Power[x, 8.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(x * N[(x * 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 99.6%

   \[\leadsto \color{blue}{-0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}\right)\right)} \]
4. Step-by-step derivation

   1. add-sqr-sqrt 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}}}\right)\right) \]

   2. pow2 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{{\left(\sqrt{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}}\right)}^{2}}\right)\right) \]

   3. *-commutative 99.4%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\sqrt{\color{blue}{{x}^{2} \cdot 0.16666666666666666}}\right)}^{2}\right)\right) \]

   4. sqrt-prod 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\color{blue}{\left(\sqrt{{x}^{2}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}}^{2}\right)\right) \]

   5. unpow2 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\sqrt{\color{blue}{x \cdot x}} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

   6. sqrt-prod 51.2%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\color{blue}{\left(\sqrt{x} \cdot \sqrt{x}\right)} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

   7. add-sqr-sqrt 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + {\left(\color{blue}{x} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)\right) \]

5. Applied egg-rr 99.5%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{{\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}}\right)\right) \]
6. Step-by-step derivation

   1. unpow2 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}\right)\right) \]

   2. *-commutative 99.5%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \color{blue}{\left(\sqrt{0.16666666666666666} \cdot x\right)}\right)\right) \]

   3. associate-*r* 99.7%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot x}\right)\right) \]

7. Applied egg-rr 99.7%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(\left(x \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right) \cdot x}\right)\right) \]

8. Taylor expanded in x around 0 99.6%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(x \cdot {\left(\sqrt{0.16666666666666666}\right)}^{2}\right)} \cdot x\right)\right) \]
9. Step-by-step derivation

   1. unpow2 99.6%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \left(x \cdot \color{blue}{\left(\sqrt{0.16666666666666666} \cdot \sqrt{0.16666666666666666}\right)}\right) \cdot x\right)\right) \]

   2. rem-square-sqrt 99.6%

      \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \left(x \cdot \color{blue}{0.16666666666666666}\right) \cdot x\right)\right) \]

10. Simplified 99.6%

    \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + \color{blue}{\left(x \cdot 0.16666666666666666\right)} \cdot x\right)\right) \]

11. Final simplification 99.6%

    \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + \left(-0.00023644179894179894 \cdot {x}^{8} + x \cdot \left(x \cdot 0.16666666666666666\right)\right)\right) \]
12. Add Preprocessing

Alternative 3: 99.5% accurate, 0.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (+
  (* -0.06388888888888888 (pow x 4.0))
  (+
   (* -0.0007275132275132275 (pow x 6.0))
   (* 0.16666666666666666 (pow x 2.0)))))

C

double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * pow(x, 6.0)) + (0.16666666666666666 * pow(x, 2.0)));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = ((-0.06388888888888888d0) * (x ** 4.0d0)) + (((-0.0007275132275132275d0) * (x ** 6.0d0)) + (0.16666666666666666d0 * (x ** 2.0d0)))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * Math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * Math.pow(x, 6.0)) + (0.16666666666666666 * Math.pow(x, 2.0)));
}

Python

def code(x):
	return (-0.06388888888888888 * math.pow(x, 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * math.pow(x, 6.0)) + (0.16666666666666666 * math.pow(x, 2.0)))

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + Float64(Float64(-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + Float64(0.16666666666666666 * (x ^ 2.0))))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + ((-0.0007275132275132275 * (x ^ 6.0)) + (0.16666666666666666 * (x ^ 2.0)));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(-0.06388888888888888 * N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.0007275132275132275 * N[Power[x, 6.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.16666666666666666 * N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 99.5%

   \[\leadsto \color{blue}{-0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}\right)} \]

4. Final simplification 99.5%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + \left(-0.0007275132275132275 \cdot {x}^{6} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}\right) \]
5. Add Preprocessing

Alternative 4: 99.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (+ (* -0.06388888888888888 (pow x 4.0)) (* 0.16666666666666666 (pow x 2.0))))

C

double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * pow(x, 4.0)) + (0.16666666666666666 * pow(x, 2.0));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = ((-0.06388888888888888d0) * (x ** 4.0d0)) + (0.16666666666666666d0 * (x ** 2.0d0))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (-0.06388888888888888 * Math.pow(x, 4.0)) + (0.16666666666666666 * Math.pow(x, 2.0));
}

Python

def code(x):
	return (-0.06388888888888888 * math.pow(x, 4.0)) + (0.16666666666666666 * math.pow(x, 2.0))

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + Float64(0.16666666666666666 * (x ^ 2.0)))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (-0.06388888888888888 * (x ^ 4.0)) + (0.16666666666666666 * (x ^ 2.0));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(-0.06388888888888888 * N[Power[x, 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.16666666666666666 * N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 99.3%

   \[\leadsto \color{blue}{-0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}} \]

4. Final simplification 99.3%

   \[\leadsto -0.06388888888888888 \cdot {x}^{4} + 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 5: 99.0% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{{x}^{2}}{6 \cdot \frac{\tan x}{x}} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (pow x 2.0) (* 6.0 (/ (tan x) x))))

C

double code(double x) {
	return pow(x, 2.0) / (6.0 * (tan(x) / x));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x ** 2.0d0) / (6.0d0 * (tan(x) / x))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return Math.pow(x, 2.0) / (6.0 * (Math.tan(x) / x));
}

Python

def code(x):
	return math.pow(x, 2.0) / (6.0 * (math.tan(x) / x))

Julia

function code(x)
	return Float64((x ^ 2.0) / Float64(6.0 * Float64(tan(x) / x)))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x ^ 2.0) / (6.0 * (tan(x) / x));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision] / N[(6.0 * N[(N[Tan[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 82.0%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}}{\tan x} \]
4. Step-by-step derivation

   1. div-inv 82.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\tan x}} \]

   2. associate-*l* 82.2%

      \[\leadsto \color{blue}{0.16666666666666666 \cdot \left({x}^{3} \cdot \frac{1}{\tan x}\right)} \]

5. Applied egg-rr 82.2%

   \[\leadsto \color{blue}{0.16666666666666666 \cdot \left({x}^{3} \cdot \frac{1}{\tan x}\right)} \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative 82.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left({x}^{3} \cdot \frac{1}{\tan x}\right) \cdot 0.16666666666666666} \]

   2. un-div-inv 82.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{3}}{\tan x}} \cdot 0.16666666666666666 \]

   3. cube-mult 82.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot x\right)}}{\tan x} \cdot 0.16666666666666666 \]

   4. unpow2 82.2%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \color{blue}{{x}^{2}}}{\tan x} \cdot 0.16666666666666666 \]

   5. associate-*l/ 98.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{x}{\tan x} \cdot {x}^{2}\right)} \cdot 0.16666666666666666 \]

   6. associate-*r* 98.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{x}{\tan x} \cdot \left({x}^{2} \cdot 0.16666666666666666\right)} \]

   7. clear-num 98.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\frac{\tan x}{x}}} \cdot \left({x}^{2} \cdot 0.16666666666666666\right) \]

   8. metadata-eval 98.7%

      \[\leadsto \frac{1}{\frac{\tan x}{x}} \cdot \left({x}^{2} \cdot \color{blue}{\frac{1}{6}}\right) \]

   9. div-inv 98.8%

      \[\leadsto \frac{1}{\frac{\tan x}{x}} \cdot \color{blue}{\frac{{x}^{2}}{6}} \]

   10. frac-times 98.8%

       \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot {x}^{2}}{\frac{\tan x}{x} \cdot 6}} \]

   11. *-un-lft-identity 98.8%

       \[\leadsto \frac{\color{blue}{{x}^{2}}}{\frac{\tan x}{x} \cdot 6} \]

7. Applied egg-rr 98.8%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{2}}{\frac{\tan x}{x} \cdot 6}} \]

8. Final simplification 98.8%

   \[\leadsto \frac{{x}^{2}}{6 \cdot \frac{\tan x}{x}} \]
9. Add Preprocessing

Alternative 6: 99.0% accurate, 1.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(x \cdot \left(x \cdot 0.16666666666666666\right)\right) \cdot \frac{x}{\tan x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (* (* x (* x 0.16666666666666666)) (/ x (tan x))))

C

double code(double x) {
	return (x * (x * 0.16666666666666666)) * (x / tan(x));
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x * (x * 0.16666666666666666d0)) * (x / tan(x))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return (x * (x * 0.16666666666666666)) * (x / Math.tan(x));
}

Python

def code(x):
	return (x * (x * 0.16666666666666666)) * (x / math.tan(x))

Julia

function code(x)
	return Float64(Float64(x * Float64(x * 0.16666666666666666)) * Float64(x / tan(x)))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x * (x * 0.16666666666666666)) * (x / tan(x));
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[(x * N[(x * 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(x / N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 82.0%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}}{\tan x} \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-un-lft-identity 82.0%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \frac{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}{\tan x}} \]

   2. *-commutative 82.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}{\tan x} \cdot 1} \]

   3. *-commutative 82.0%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{{x}^{3} \cdot 0.16666666666666666}}{\tan x} \cdot 1 \]

   4. associate-/l* 82.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{3}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}}} \cdot 1 \]

5. Applied egg-rr 82.2%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{3}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}} \cdot 1} \]
6. Step-by-step derivation

   1. cube-mult 82.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot x\right)}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}} \cdot 1 \]

   2. div-inv 82.2%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(x \cdot x\right)}{\color{blue}{\tan x \cdot \frac{1}{0.16666666666666666}}} \cdot 1 \]

   3. times-frac 98.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{x \cdot x}{\frac{1}{0.16666666666666666}}\right)} \cdot 1 \]

   4. pow2 98.8%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{\color{blue}{{x}^{2}}}{\frac{1}{0.16666666666666666}}\right) \cdot 1 \]

   5. metadata-eval 98.8%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{{x}^{2}}{\color{blue}{6}}\right) \cdot 1 \]

7. Applied egg-rr 98.8%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{{x}^{2}}{6}\right)} \cdot 1 \]
8. Step-by-step derivation

   1. clear-num 97.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \color{blue}{\frac{1}{\frac{6}{{x}^{2}}}}\right) \cdot 1 \]

   2. associate-/r/ 98.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot {x}^{2}\right)}\right) \cdot 1 \]

   3. metadata-eval 98.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \left(\color{blue}{0.16666666666666666} \cdot {x}^{2}\right)\right) \cdot 1 \]

   4. unpow2 98.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \color{blue}{\left(x \cdot x\right)}\right)\right) \cdot 1 \]

   5. associate-*r* 98.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \color{blue}{\left(\left(0.16666666666666666 \cdot x\right) \cdot x\right)}\right) \cdot 1 \]

   6. *-commutative 98.7%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \left(\color{blue}{\left(x \cdot 0.16666666666666666\right)} \cdot x\right)\right) \cdot 1 \]

9. Applied egg-rr 98.7%

   \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \color{blue}{\left(\left(x \cdot 0.16666666666666666\right) \cdot x\right)}\right) \cdot 1 \]

10. Final simplification 98.7%

    \[\leadsto \left(x \cdot \left(x \cdot 0.16666666666666666\right)\right) \cdot \frac{x}{\tan x} \]
11. Add Preprocessing

Alternative 7: 98.8% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (* 0.16666666666666666 (pow x 2.0)))

C

double code(double x) {
	return 0.16666666666666666 * pow(x, 2.0);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = 0.16666666666666666d0 * (x ** 2.0d0)
end function

Java

public static double code(double x) {
	return 0.16666666666666666 * Math.pow(x, 2.0);
}

Python

def code(x):
	return 0.16666666666666666 * math.pow(x, 2.0)

Julia

function code(x)
	return Float64(0.16666666666666666 * (x ^ 2.0))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = 0.16666666666666666 * (x ^ 2.0);
end

Wolfram

code[x_] := N[(0.16666666666666666 * N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 98.5%

   \[\leadsto \color{blue}{0.16666666666666666 \cdot {x}^{2}} \]

4. Final simplification 98.5%

   \[\leadsto 0.16666666666666666 \cdot {x}^{2} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 8: 98.9% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{{x}^{2}}{6} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ (pow x 2.0) 6.0))

C

double code(double x) {
	return pow(x, 2.0) / 6.0;
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = (x ** 2.0d0) / 6.0d0
end function

Java

public static double code(double x) {
	return Math.pow(x, 2.0) / 6.0;
}

Python

def code(x):
	return math.pow(x, 2.0) / 6.0

Julia

function code(x)
	return Float64((x ^ 2.0) / 6.0)
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = (x ^ 2.0) / 6.0;
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision] / 6.0), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 82.0%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}}{\tan x} \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-un-lft-identity 82.0%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \frac{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}{\tan x}} \]

   2. *-commutative 82.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.16666666666666666 \cdot {x}^{3}}{\tan x} \cdot 1} \]

   3. *-commutative 82.0%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{{x}^{3} \cdot 0.16666666666666666}}{\tan x} \cdot 1 \]

   4. associate-/l* 82.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{3}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}}} \cdot 1 \]

5. Applied egg-rr 82.2%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{{x}^{3}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}} \cdot 1} \]
6. Step-by-step derivation

   1. cube-mult 82.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{x \cdot \left(x \cdot x\right)}}{\frac{\tan x}{0.16666666666666666}} \cdot 1 \]

   2. div-inv 82.2%

      \[\leadsto \frac{x \cdot \left(x \cdot x\right)}{\color{blue}{\tan x \cdot \frac{1}{0.16666666666666666}}} \cdot 1 \]

   3. times-frac 98.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{x \cdot x}{\frac{1}{0.16666666666666666}}\right)} \cdot 1 \]

   4. pow2 98.8%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{\color{blue}{{x}^{2}}}{\frac{1}{0.16666666666666666}}\right) \cdot 1 \]

   5. metadata-eval 98.8%

      \[\leadsto \left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{{x}^{2}}{\color{blue}{6}}\right) \cdot 1 \]

7. Applied egg-rr 98.8%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{x}{\tan x} \cdot \frac{{x}^{2}}{6}\right)} \cdot 1 \]

8. Taylor expanded in x around 0 98.7%

   \[\leadsto \left(\color{blue}{1} \cdot \frac{{x}^{2}}{6}\right) \cdot 1 \]

9. Final simplification 98.7%

   \[\leadsto \frac{{x}^{2}}{6} \]
10. Add Preprocessing

Alternative 9: 4.2% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{x}{\tan x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (/ x (tan x)))

C

double code(double x) {
	return x / tan(x);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = x / tan(x)
end function

Java

public static double code(double x) {
	return x / Math.tan(x);
}

Python

def code(x):
	return x / math.tan(x)

Julia

function code(x)
	return Float64(x / tan(x))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = x / tan(x);
end

Wolfram

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

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around inf 4.1%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{x}}{\tan x} \]

4. Final simplification 4.1%

   \[\leadsto \frac{x}{\tan x} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 10: 4.2% accurate, 205.0× speedup

Math

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

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 1.0)

C

double code(double x) {
	return 1.0;
}

Fortran

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

Java

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

Python

def code(x):
	return 1.0

Julia

function code(x)
	return 1.0
end

MATLAB

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

Wolfram

code[x_] := 1.0

Derivation

1. Initial program 57.2%

   \[\frac{x - \sin x}{\tan x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around inf 4.1%

   \[\leadsto \frac{\color{blue}{x}}{\tan x} \]

4. Taylor expanded in x around 0 4.1%

   \[\leadsto \color{blue}{1} \]

5. Final simplification 4.1%

   \[\leadsto 1 \]
6. Add Preprocessing

Developer target: 98.8% accurate, 41.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.16666666666666666 \cdot \left(x \cdot x\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (* 0.16666666666666666 (* x x)))

C

double code(double x) {
	return 0.16666666666666666 * (x * x);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = 0.16666666666666666d0 * (x * x)
end function

Java

public static double code(double x) {
	return 0.16666666666666666 * (x * x);
}

Python

def code(x):
	return 0.16666666666666666 * (x * x)

Julia

function code(x)
	return Float64(0.16666666666666666 * Float64(x * x))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = 0.16666666666666666 * (x * x);
end

Wolfram

code[x_] := N[(0.16666666666666666 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Reproduce

herbie shell --seed 2024027 
(FPCore (x)
  :name "ENA, Section 1.4, Exercise 4a"
  :precision binary64
  :pre (and (<= -1.0 x) (<= x 1.0))

  :herbie-target
  (* 0.16666666666666666 (* x x))

  (/ (- x (sin x)) (tan x)))