Octave 3.8, oct_fill_randg

Percentage Accurate: 99.7% → 99.8%
Time: 13.2s
Alternatives: 9
Speedup: 1.1×

Specification

?
\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := a - \frac{1}{3}\\ t\_0 \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot t\_0}} \cdot rand\right) \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (- a (/ 1.0 3.0))))
   (* t_0 (+ 1.0 (* (/ 1.0 (sqrt (* 9.0 t_0))) rand)))))
double code(double a, double rand) {
	double t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: t_0
    t_0 = a - (1.0d0 / 3.0d0)
    code = t_0 * (1.0d0 + ((1.0d0 / sqrt((9.0d0 * t_0))) * rand))
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / Math.sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
}
def code(a, rand):
	t_0 = a - (1.0 / 3.0)
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / math.sqrt((9.0 * t_0))) * rand))
function code(a, rand)
	t_0 = Float64(a - Float64(1.0 / 3.0))
	return Float64(t_0 * Float64(1.0 + Float64(Float64(1.0 / sqrt(Float64(9.0 * t_0))) * rand)))
end
function tmp = code(a, rand)
	t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	tmp = t_0 * (1.0 + ((1.0 / sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
end
code[a_, rand_] := Block[{t$95$0 = N[(a - N[(1.0 / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, N[(t$95$0 * N[(1.0 + N[(N[(1.0 / N[Sqrt[N[(9.0 * t$95$0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
t_0 := a - \frac{1}{3}\\
t\_0 \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot t\_0}} \cdot rand\right)
\end{array}
\end{array}

Sampling outcomes in binary64 precision:

Local Percentage Accuracy vs ?

The average percentage accuracy by input value. Horizontal axis shows value of an input variable; the variable is choosen in the title. Vertical axis is accuracy; higher is better. Red represent the original program, while blue represents Herbie's suggestion. These can be toggled with buttons below the plot. The line is an average while dots represent individual samples.

Accuracy vs Speed?

Herbie found 9 alternatives:

AlternativeAccuracySpeedup
The accuracy (vertical axis) and speed (horizontal axis) of each alternatives. Up and to the right is better. The red square shows the initial program, and each blue circle shows an alternative.The line shows the best available speed-accuracy tradeoffs.

Initial Program: 99.7% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := a - \frac{1}{3}\\ t\_0 \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot t\_0}} \cdot rand\right) \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (- a (/ 1.0 3.0))))
   (* t_0 (+ 1.0 (* (/ 1.0 (sqrt (* 9.0 t_0))) rand)))))
double code(double a, double rand) {
	double t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: t_0
    t_0 = a - (1.0d0 / 3.0d0)
    code = t_0 * (1.0d0 + ((1.0d0 / sqrt((9.0d0 * t_0))) * rand))
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / Math.sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
}
def code(a, rand):
	t_0 = a - (1.0 / 3.0)
	return t_0 * (1.0 + ((1.0 / math.sqrt((9.0 * t_0))) * rand))
function code(a, rand)
	t_0 = Float64(a - Float64(1.0 / 3.0))
	return Float64(t_0 * Float64(1.0 + Float64(Float64(1.0 / sqrt(Float64(9.0 * t_0))) * rand)))
end
function tmp = code(a, rand)
	t_0 = a - (1.0 / 3.0);
	tmp = t_0 * (1.0 + ((1.0 / sqrt((9.0 * t_0))) * rand));
end
code[a_, rand_] := Block[{t$95$0 = N[(a - N[(1.0 / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, N[(t$95$0 * N[(1.0 + N[(N[(1.0 / N[Sqrt[N[(9.0 * t$95$0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
t_0 := a - \frac{1}{3}\\
t\_0 \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot t\_0}} \cdot rand\right)
\end{array}
\end{array}

Alternative 1: 99.8% accurate, 0.6× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \left(-0.3333333333333333 + a\right) + \frac{-0.3333333333333333 + a}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (+
  (+ -0.3333333333333333 a)
  (/ (+ -0.3333333333333333 a) (/ (sqrt (fma a 9.0 -3.0)) rand))))
double code(double a, double rand) {
	return (-0.3333333333333333 + a) + ((-0.3333333333333333 + a) / (sqrt(fma(a, 9.0, -3.0)) / rand));
}
function code(a, rand)
	return Float64(Float64(-0.3333333333333333 + a) + Float64(Float64(-0.3333333333333333 + a) / Float64(sqrt(fma(a, 9.0, -3.0)) / rand)))
end
code[a_, rand_] := N[(N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision] + N[(N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision] / N[(N[Sqrt[N[(a * 9.0 + -3.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] / rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
\left(-0.3333333333333333 + a\right) + \frac{-0.3333333333333333 + a}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}}
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.8%

    \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
  2. Step-by-step derivation
    1. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    3. sub-neg99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    4. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    5. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    6. associate-*l/99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    7. *-lft-identity99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
    8. sub-neg99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
    9. distribute-lft-in99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    10. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
    11. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
    12. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
  3. Simplified99.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
  4. Add Preprocessing
  5. Step-by-step derivation
    1. distribute-rgt-in99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right) + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}} \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)} \]
    2. *-un-lft-identity99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right)} + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}} \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right) \]
    3. associate-+l+99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}} \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)\right)} \]
    4. *-commutative99.9%

      \[\leadsto a + \left(-0.3333333333333333 + \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}}\right) \]
    5. associate-*r/85.9%

      \[\leadsto a + \left(-0.3333333333333333 + \color{blue}{\frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}}\right) \]
    6. *-commutative85.9%

      \[\leadsto a + \left(-0.3333333333333333 + \frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{\color{blue}{a \cdot 9} + -3}}\right) \]
    7. fma-undefine85.9%

      \[\leadsto a + \left(-0.3333333333333333 + \frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}}\right) \]
  6. Applied egg-rr85.9%

    \[\leadsto \color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333 + \frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}\right)} \]
  7. Step-by-step derivation
    1. associate-+r+85.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) + \frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}} \]
    2. +-commutative85.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)} + \frac{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot rand}{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}} \]
    3. associate-/l*99.9%

      \[\leadsto \left(-0.3333333333333333 + a\right) + \color{blue}{\frac{a + -0.3333333333333333}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}}} \]
    4. +-commutative99.9%

      \[\leadsto \left(-0.3333333333333333 + a\right) + \frac{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}} \]
  8. Simplified99.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right) + \frac{-0.3333333333333333 + a}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}}} \]
  9. Final simplification99.9%

    \[\leadsto \left(-0.3333333333333333 + a\right) + \frac{-0.3333333333333333 + a}{\frac{\sqrt{\mathsf{fma}\left(a, 9, -3\right)}}{rand}} \]
  10. Add Preprocessing

Alternative 2: 92.3% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+93} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (if (or (<= rand -9e+93) (not (<= rand 1.52e+63)))
   (* 0.3333333333333333 (* rand (sqrt (- a 0.3333333333333333))))
   (- a 0.3333333333333333)))
double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -9e+93) || !(rand <= 1.52e+63)) {
		tmp = 0.3333333333333333 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333)));
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: tmp
    if ((rand <= (-9d+93)) .or. (.not. (rand <= 1.52d+63))) then
        tmp = 0.3333333333333333d0 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333d0)))
    else
        tmp = a - 0.3333333333333333d0
    end if
    code = tmp
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -9e+93) || !(rand <= 1.52e+63)) {
		tmp = 0.3333333333333333 * (rand * Math.sqrt((a - 0.3333333333333333)));
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
def code(a, rand):
	tmp = 0
	if (rand <= -9e+93) or not (rand <= 1.52e+63):
		tmp = 0.3333333333333333 * (rand * math.sqrt((a - 0.3333333333333333)))
	else:
		tmp = a - 0.3333333333333333
	return tmp
function code(a, rand)
	tmp = 0.0
	if ((rand <= -9e+93) || !(rand <= 1.52e+63))
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * Float64(rand * sqrt(Float64(a - 0.3333333333333333))));
	else
		tmp = Float64(a - 0.3333333333333333);
	end
	return tmp
end
function tmp_2 = code(a, rand)
	tmp = 0.0;
	if ((rand <= -9e+93) || ~((rand <= 1.52e+63)))
		tmp = 0.3333333333333333 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333)));
	else
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	end
	tmp_2 = tmp;
end
code[a_, rand_] := If[Or[LessEqual[rand, -9e+93], N[Not[LessEqual[rand, 1.52e+63]], $MachinePrecision]], N[(0.3333333333333333 * N[(rand * N[Sqrt[N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
\mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+93} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\
\;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\\

\mathbf{else}:\\
\;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\


\end{array}
\end{array}
Derivation
  1. Split input into 2 regimes
  2. if rand < -8.99999999999999981e93 or 1.51999999999999993e63 < rand

    1. Initial program 99.4%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 65.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative65.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified65.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Taylor expanded in rand around 0 97.3%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)} \]

    if -8.99999999999999981e93 < rand < 1.51999999999999993e63

    1. Initial program 100.0%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around 0 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]
  3. Recombined 2 regimes into one program.
  4. Final simplification98.1%

    \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+93} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \]
  5. Add Preprocessing

Alternative 3: 92.4% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+92} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (if (or (<= rand -9e+92) (not (<= rand 1.52e+63)))
   (* (sqrt (+ -0.3333333333333333 a)) (* rand 0.3333333333333333))
   (- a 0.3333333333333333)))
double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -9e+92) || !(rand <= 1.52e+63)) {
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand * 0.3333333333333333);
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: tmp
    if ((rand <= (-9d+92)) .or. (.not. (rand <= 1.52d+63))) then
        tmp = sqrt(((-0.3333333333333333d0) + a)) * (rand * 0.3333333333333333d0)
    else
        tmp = a - 0.3333333333333333d0
    end if
    code = tmp
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -9e+92) || !(rand <= 1.52e+63)) {
		tmp = Math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand * 0.3333333333333333);
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
def code(a, rand):
	tmp = 0
	if (rand <= -9e+92) or not (rand <= 1.52e+63):
		tmp = math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand * 0.3333333333333333)
	else:
		tmp = a - 0.3333333333333333
	return tmp
function code(a, rand)
	tmp = 0.0
	if ((rand <= -9e+92) || !(rand <= 1.52e+63))
		tmp = Float64(sqrt(Float64(-0.3333333333333333 + a)) * Float64(rand * 0.3333333333333333));
	else
		tmp = Float64(a - 0.3333333333333333);
	end
	return tmp
end
function tmp_2 = code(a, rand)
	tmp = 0.0;
	if ((rand <= -9e+92) || ~((rand <= 1.52e+63)))
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand * 0.3333333333333333);
	else
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	end
	tmp_2 = tmp;
end
code[a_, rand_] := If[Or[LessEqual[rand, -9e+92], N[Not[LessEqual[rand, 1.52e+63]], $MachinePrecision]], N[(N[Sqrt[N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(rand * 0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
\mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+92} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\
\;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right)\\

\mathbf{else}:\\
\;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\


\end{array}
\end{array}
Derivation
  1. Split input into 2 regimes
  2. if rand < -8.9999999999999998e92 or 1.51999999999999993e63 < rand

    1. Initial program 99.4%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 65.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative65.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified65.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Taylor expanded in rand around 0 97.3%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)} \]
    9. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot rand\right) \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}} \]
      2. *-commutative97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot 0.3333333333333333\right)} \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333} \]
      3. sub-neg97.4%

        \[\leadsto \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right) \cdot \sqrt{\color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333\right)}} \]
      4. metadata-eval97.4%

        \[\leadsto \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right) \cdot \sqrt{a + \color{blue}{-0.3333333333333333}} \]
      5. +-commutative97.4%

        \[\leadsto \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right) \cdot \sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}} \]
    10. Simplified97.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot 0.3333333333333333\right) \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \]

    if -8.9999999999999998e92 < rand < 1.51999999999999993e63

    1. Initial program 100.0%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around 0 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]
  3. Recombined 2 regimes into one program.
  4. Final simplification98.1%

    \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -9 \cdot 10^{+92} \lor \neg \left(rand \leq 1.52 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \left(rand \cdot 0.3333333333333333\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \]
  5. Add Preprocessing

Alternative 4: 92.4% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -1.1 \cdot 10^{+90} \lor \neg \left(rand \leq 4 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \frac{rand}{3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (if (or (<= rand -1.1e+90) (not (<= rand 4e+63)))
   (* (sqrt (+ -0.3333333333333333 a)) (/ rand 3.0))
   (- a 0.3333333333333333)))
double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -1.1e+90) || !(rand <= 4e+63)) {
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand / 3.0);
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: tmp
    if ((rand <= (-1.1d+90)) .or. (.not. (rand <= 4d+63))) then
        tmp = sqrt(((-0.3333333333333333d0) + a)) * (rand / 3.0d0)
    else
        tmp = a - 0.3333333333333333d0
    end if
    code = tmp
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if ((rand <= -1.1e+90) || !(rand <= 4e+63)) {
		tmp = Math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand / 3.0);
	} else {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	}
	return tmp;
}
def code(a, rand):
	tmp = 0
	if (rand <= -1.1e+90) or not (rand <= 4e+63):
		tmp = math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand / 3.0)
	else:
		tmp = a - 0.3333333333333333
	return tmp
function code(a, rand)
	tmp = 0.0
	if ((rand <= -1.1e+90) || !(rand <= 4e+63))
		tmp = Float64(sqrt(Float64(-0.3333333333333333 + a)) * Float64(rand / 3.0));
	else
		tmp = Float64(a - 0.3333333333333333);
	end
	return tmp
end
function tmp_2 = code(a, rand)
	tmp = 0.0;
	if ((rand <= -1.1e+90) || ~((rand <= 4e+63)))
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) * (rand / 3.0);
	else
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	end
	tmp_2 = tmp;
end
code[a_, rand_] := If[Or[LessEqual[rand, -1.1e+90], N[Not[LessEqual[rand, 4e+63]], $MachinePrecision]], N[(N[Sqrt[N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(rand / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
\mathbf{if}\;rand \leq -1.1 \cdot 10^{+90} \lor \neg \left(rand \leq 4 \cdot 10^{+63}\right):\\
\;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \frac{rand}{3}\\

\mathbf{else}:\\
\;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\


\end{array}
\end{array}
Derivation
  1. Split input into 2 regimes
  2. if rand < -1.09999999999999995e90 or 4.00000000000000023e63 < rand

    1. Initial program 99.4%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.4%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 65.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative65.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in65.1%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative65.0%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified65.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)} \]
      2. sqrt-div97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{\sqrt{0.1111111111111111}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      3. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\frac{\color{blue}{0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      4. associate-*l/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333 \cdot rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      5. associate-*r/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      6. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{1}{3}} \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      7. times-frac97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      8. *-un-lft-identity97.3%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand}}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      9. +-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{rand}{3 \cdot \sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      10. associate-/l/97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}}{3}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      11. associate-*l/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
      12. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \frac{\frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3} \]
    9. Applied egg-rr97.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
    10. Taylor expanded in rand around 0 97.4%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}}{3} \]
    11. Step-by-step derivation
      1. associate-/l*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{a - 0.3333333333333333}}}} \]
      2. sub-neg97.4%

        \[\leadsto \frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{\color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333\right)}}}} \]
      3. metadata-eval97.4%

        \[\leadsto \frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{a + \color{blue}{-0.3333333333333333}}}} \]
      4. associate-/r/97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{3} \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}} \]
    12. Applied egg-rr97.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{3} \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}} \]

    if -1.09999999999999995e90 < rand < 4.00000000000000023e63

    1. Initial program 100.0%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around 0 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]
  3. Recombined 2 regimes into one program.
  4. Final simplification98.1%

    \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -1.1 \cdot 10^{+90} \lor \neg \left(rand \leq 4 \cdot 10^{+63}\right):\\ \;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \frac{rand}{3}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \end{array} \]
  5. Add Preprocessing

Alternative 5: 92.3% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt{-0.3333333333333333 + a}\\ \mathbf{if}\;rand \leq -4.1 \cdot 10^{+95}:\\ \;\;\;\;\frac{t\_0}{\frac{3}{rand}}\\ \mathbf{elif}\;rand \leq 9.4 \cdot 10^{+60}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;t\_0 \cdot \frac{rand}{3}\\ \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (sqrt (+ -0.3333333333333333 a))))
   (if (<= rand -4.1e+95)
     (/ t_0 (/ 3.0 rand))
     (if (<= rand 9.4e+60) (- a 0.3333333333333333) (* t_0 (/ rand 3.0))))))
double code(double a, double rand) {
	double t_0 = sqrt((-0.3333333333333333 + a));
	double tmp;
	if (rand <= -4.1e+95) {
		tmp = t_0 / (3.0 / rand);
	} else if (rand <= 9.4e+60) {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	} else {
		tmp = t_0 * (rand / 3.0);
	}
	return tmp;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: t_0
    real(8) :: tmp
    t_0 = sqrt(((-0.3333333333333333d0) + a))
    if (rand <= (-4.1d+95)) then
        tmp = t_0 / (3.0d0 / rand)
    else if (rand <= 9.4d+60) then
        tmp = a - 0.3333333333333333d0
    else
        tmp = t_0 * (rand / 3.0d0)
    end if
    code = tmp
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double t_0 = Math.sqrt((-0.3333333333333333 + a));
	double tmp;
	if (rand <= -4.1e+95) {
		tmp = t_0 / (3.0 / rand);
	} else if (rand <= 9.4e+60) {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	} else {
		tmp = t_0 * (rand / 3.0);
	}
	return tmp;
}
def code(a, rand):
	t_0 = math.sqrt((-0.3333333333333333 + a))
	tmp = 0
	if rand <= -4.1e+95:
		tmp = t_0 / (3.0 / rand)
	elif rand <= 9.4e+60:
		tmp = a - 0.3333333333333333
	else:
		tmp = t_0 * (rand / 3.0)
	return tmp
function code(a, rand)
	t_0 = sqrt(Float64(-0.3333333333333333 + a))
	tmp = 0.0
	if (rand <= -4.1e+95)
		tmp = Float64(t_0 / Float64(3.0 / rand));
	elseif (rand <= 9.4e+60)
		tmp = Float64(a - 0.3333333333333333);
	else
		tmp = Float64(t_0 * Float64(rand / 3.0));
	end
	return tmp
end
function tmp_2 = code(a, rand)
	t_0 = sqrt((-0.3333333333333333 + a));
	tmp = 0.0;
	if (rand <= -4.1e+95)
		tmp = t_0 / (3.0 / rand);
	elseif (rand <= 9.4e+60)
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	else
		tmp = t_0 * (rand / 3.0);
	end
	tmp_2 = tmp;
end
code[a_, rand_] := Block[{t$95$0 = N[Sqrt[N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]}, If[LessEqual[rand, -4.1e+95], N[(t$95$0 / N[(3.0 / rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[rand, 9.4e+60], N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision], N[(t$95$0 * N[(rand / 3.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
t_0 := \sqrt{-0.3333333333333333 + a}\\
\mathbf{if}\;rand \leq -4.1 \cdot 10^{+95}:\\
\;\;\;\;\frac{t\_0}{\frac{3}{rand}}\\

\mathbf{elif}\;rand \leq 9.4 \cdot 10^{+60}:\\
\;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\

\mathbf{else}:\\
\;\;\;\;t\_0 \cdot \frac{rand}{3}\\


\end{array}
\end{array}
Derivation
  1. Split input into 3 regimes
  2. if rand < -4.09999999999999986e95

    1. Initial program 99.5%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.6%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 70.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative70.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified70.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)} \]
      2. sqrt-div97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{\sqrt{0.1111111111111111}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      3. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\frac{\color{blue}{0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      4. associate-*l/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333 \cdot rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      5. associate-*r/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      6. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{1}{3}} \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      7. times-frac97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      8. *-un-lft-identity97.2%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand}}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      9. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \frac{rand}{3 \cdot \sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      10. associate-/l/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}}{3}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      11. associate-*l/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
      12. +-commutative97.1%

        \[\leadsto \frac{\frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3} \]
    9. Applied egg-rr97.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
    10. Step-by-step derivation
      1. div-inv97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right) \cdot \frac{1}{3}} \]
      2. associate-*l/70.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \frac{1}{3} \]
      3. *-un-lft-identity70.1%

        \[\leadsto \frac{rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{\color{blue}{1 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \frac{1}{3} \]
      4. times-frac97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{rand}{1} \cdot \frac{-0.3333333333333333 + a}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \frac{1}{3} \]
      5. /-rgt-identity97.2%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{rand} \cdot \frac{-0.3333333333333333 + a}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      6. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      7. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      8. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333} \]
    11. Applied egg-rr97.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}\right) \cdot 0.3333333333333333} \]
    12. Step-by-step derivation
      1. associate-*l*97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{rand \cdot \left(\frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right)} \]
      2. pow197.1%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\frac{\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{1}}}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      3. pow1/297.1%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\frac{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{1}}{\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{0.5}}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      4. pow-div97.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{\left(1 - 0.5\right)}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      5. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left({\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{\color{blue}{0.5}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      6. pow1/297.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\color{blue}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      7. associate-*r*97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}\right) \cdot 0.3333333333333333} \]
      8. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{a + \color{blue}{\left(-0.3333333333333333\right)}}\right) \cdot 0.3333333333333333 \]
      9. sub-neg97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{\color{blue}{a - 0.3333333333333333}}\right) \cdot 0.3333333333333333 \]
      10. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right) \cdot \color{blue}{\frac{1}{3}} \]
      11. div-inv97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}{3}} \]
      12. *-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{\sqrt{a - 0.3333333333333333} \cdot rand}}{3} \]
      13. sub-neg97.3%

        \[\leadsto \frac{\sqrt{\color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333\right)}} \cdot rand}{3} \]
      14. metadata-eval97.3%

        \[\leadsto \frac{\sqrt{a + \color{blue}{-0.3333333333333333}} \cdot rand}{3} \]
      15. associate-/l*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}{\frac{3}{rand}}} \]
    13. Applied egg-rr97.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}{\frac{3}{rand}}} \]

    if -4.09999999999999986e95 < rand < 9.3999999999999997e60

    1. Initial program 100.0%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around 0 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]

    if 9.3999999999999997e60 < rand

    1. Initial program 99.3%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.3%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.3%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 60.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative60.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified60.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)} \]
      2. sqrt-div97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{\sqrt{0.1111111111111111}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      3. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\frac{\color{blue}{0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      4. associate-*l/97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333 \cdot rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      5. associate-*r/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      6. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{1}{3}} \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      7. times-frac97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      8. *-un-lft-identity97.3%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand}}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      9. +-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{rand}{3 \cdot \sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      10. associate-/l/97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}}{3}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      11. associate-*l/97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
      12. +-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{\frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3} \]
    9. Applied egg-rr97.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
    10. Taylor expanded in rand around 0 97.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}}{3} \]
    11. Step-by-step derivation
      1. associate-/l*97.6%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{a - 0.3333333333333333}}}} \]
      2. sub-neg97.6%

        \[\leadsto \frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{\color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333\right)}}}} \]
      3. metadata-eval97.6%

        \[\leadsto \frac{rand}{\frac{3}{\sqrt{a + \color{blue}{-0.3333333333333333}}}} \]
      4. associate-/r/97.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{3} \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}} \]
    12. Applied egg-rr97.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand}{3} \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}} \]
  3. Recombined 3 regimes into one program.
  4. Final simplification98.1%

    \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -4.1 \cdot 10^{+95}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}{\frac{3}{rand}}\\ \mathbf{elif}\;rand \leq 9.4 \cdot 10^{+60}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\sqrt{-0.3333333333333333 + a} \cdot \frac{rand}{3}\\ \end{array} \]
  5. Add Preprocessing

Alternative 6: 92.4% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -8 \cdot 10^{+92}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}{\frac{3}{rand}}\\ \mathbf{elif}\;rand \leq 8.4 \cdot 10^{+60}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}{3}\\ \end{array} \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (if (<= rand -8e+92)
   (/ (sqrt (+ -0.3333333333333333 a)) (/ 3.0 rand))
   (if (<= rand 8.4e+60)
     (- a 0.3333333333333333)
     (/ (* rand (sqrt (- a 0.3333333333333333))) 3.0))))
double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if (rand <= -8e+92) {
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) / (3.0 / rand);
	} else if (rand <= 8.4e+60) {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	} else {
		tmp = (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333))) / 3.0;
	}
	return tmp;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    real(8) :: tmp
    if (rand <= (-8d+92)) then
        tmp = sqrt(((-0.3333333333333333d0) + a)) / (3.0d0 / rand)
    else if (rand <= 8.4d+60) then
        tmp = a - 0.3333333333333333d0
    else
        tmp = (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333d0))) / 3.0d0
    end if
    code = tmp
end function
public static double code(double a, double rand) {
	double tmp;
	if (rand <= -8e+92) {
		tmp = Math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) / (3.0 / rand);
	} else if (rand <= 8.4e+60) {
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	} else {
		tmp = (rand * Math.sqrt((a - 0.3333333333333333))) / 3.0;
	}
	return tmp;
}
def code(a, rand):
	tmp = 0
	if rand <= -8e+92:
		tmp = math.sqrt((-0.3333333333333333 + a)) / (3.0 / rand)
	elif rand <= 8.4e+60:
		tmp = a - 0.3333333333333333
	else:
		tmp = (rand * math.sqrt((a - 0.3333333333333333))) / 3.0
	return tmp
function code(a, rand)
	tmp = 0.0
	if (rand <= -8e+92)
		tmp = Float64(sqrt(Float64(-0.3333333333333333 + a)) / Float64(3.0 / rand));
	elseif (rand <= 8.4e+60)
		tmp = Float64(a - 0.3333333333333333);
	else
		tmp = Float64(Float64(rand * sqrt(Float64(a - 0.3333333333333333))) / 3.0);
	end
	return tmp
end
function tmp_2 = code(a, rand)
	tmp = 0.0;
	if (rand <= -8e+92)
		tmp = sqrt((-0.3333333333333333 + a)) / (3.0 / rand);
	elseif (rand <= 8.4e+60)
		tmp = a - 0.3333333333333333;
	else
		tmp = (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333))) / 3.0;
	end
	tmp_2 = tmp;
end
code[a_, rand_] := If[LessEqual[rand, -8e+92], N[(N[Sqrt[N[(-0.3333333333333333 + a), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] / N[(3.0 / rand), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[rand, 8.4e+60], N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision], N[(N[(rand * N[Sqrt[N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / 3.0), $MachinePrecision]]]
\begin{array}{l}

\\
\begin{array}{l}
\mathbf{if}\;rand \leq -8 \cdot 10^{+92}:\\
\;\;\;\;\frac{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}{\frac{3}{rand}}\\

\mathbf{elif}\;rand \leq 8.4 \cdot 10^{+60}:\\
\;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\

\mathbf{else}:\\
\;\;\;\;\frac{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}{3}\\


\end{array}
\end{array}
Derivation
  1. Split input into 3 regimes
  2. if rand < -8.0000000000000003e92

    1. Initial program 99.5%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.6%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.6%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 70.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative70.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in70.4%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative70.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified70.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)} \]
      2. sqrt-div97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{\sqrt{0.1111111111111111}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      3. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\frac{\color{blue}{0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      4. associate-*l/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333 \cdot rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      5. associate-*r/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      6. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{1}{3}} \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      7. times-frac97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      8. *-un-lft-identity97.2%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand}}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      9. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \frac{rand}{3 \cdot \sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      10. associate-/l/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}}{3}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      11. associate-*l/97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
      12. +-commutative97.1%

        \[\leadsto \frac{\frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3} \]
    9. Applied egg-rr97.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
    10. Step-by-step derivation
      1. div-inv97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right) \cdot \frac{1}{3}} \]
      2. associate-*l/70.1%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \frac{1}{3} \]
      3. *-un-lft-identity70.1%

        \[\leadsto \frac{rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{\color{blue}{1 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \frac{1}{3} \]
      4. times-frac97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\frac{rand}{1} \cdot \frac{-0.3333333333333333 + a}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \frac{1}{3} \]
      5. /-rgt-identity97.2%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{rand} \cdot \frac{-0.3333333333333333 + a}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      6. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      7. +-commutative97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}}\right) \cdot \frac{1}{3} \]
      8. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333} \]
    11. Applied egg-rr97.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}\right) \cdot 0.3333333333333333} \]
    12. Step-by-step derivation
      1. associate-*l*97.1%

        \[\leadsto \color{blue}{rand \cdot \left(\frac{a + -0.3333333333333333}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right)} \]
      2. pow197.1%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\frac{\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{1}}}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      3. pow1/297.1%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\frac{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{1}}{\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{0.5}}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      4. pow-div97.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\color{blue}{{\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{\left(1 - 0.5\right)}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      5. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left({\left(a + -0.3333333333333333\right)}^{\color{blue}{0.5}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      6. pow1/297.2%

        \[\leadsto rand \cdot \left(\color{blue}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot 0.3333333333333333\right) \]
      7. associate-*r*97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \sqrt{a + -0.3333333333333333}\right) \cdot 0.3333333333333333} \]
      8. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{a + \color{blue}{\left(-0.3333333333333333\right)}}\right) \cdot 0.3333333333333333 \]
      9. sub-neg97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{\color{blue}{a - 0.3333333333333333}}\right) \cdot 0.3333333333333333 \]
      10. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right) \cdot \color{blue}{\frac{1}{3}} \]
      11. div-inv97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}{3}} \]
      12. *-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{\sqrt{a - 0.3333333333333333} \cdot rand}}{3} \]
      13. sub-neg97.3%

        \[\leadsto \frac{\sqrt{\color{blue}{a + \left(-0.3333333333333333\right)}} \cdot rand}{3} \]
      14. metadata-eval97.3%

        \[\leadsto \frac{\sqrt{a + \color{blue}{-0.3333333333333333}} \cdot rand}{3} \]
      15. associate-/l*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}{\frac{3}{rand}}} \]
    13. Applied egg-rr97.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}{\frac{3}{rand}}} \]

    if -8.0000000000000003e92 < rand < 8.4000000000000004e60

    1. Initial program 100.0%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval100.0%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around 0 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]

    if 8.4000000000000004e60 < rand

    1. Initial program 99.3%

      \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. Step-by-step derivation
      1. *-lft-identity99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      2. *-lft-identity99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      3. sub-neg99.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      4. metadata-eval99.3%

        \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      5. metadata-eval99.3%

        \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
      6. associate-*l/99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      7. *-lft-identity99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
      8. sub-neg99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
      9. distribute-lft-in99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
      10. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
      11. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
      12. metadata-eval99.5%

        \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
    3. Simplified99.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
    4. Add Preprocessing
    5. Taylor expanded in rand around inf 60.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \cdot \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}}} \]
    6. Step-by-step derivation
      1. *-commutative60.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{1}{9 \cdot a - 3}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right)} \]
      2. sub-neg60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot a + \left(-3\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      3. metadata-eval60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      4. metadata-eval60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{9 \cdot a + \color{blue}{9 \cdot -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      5. distribute-lft-in60.3%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{1}{\color{blue}{9 \cdot \left(a + -0.3333333333333333\right)}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      6. associate-/r*60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\color{blue}{\frac{\frac{1}{9}}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      7. metadata-eval60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{\color{blue}{0.1111111111111111}}{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      8. +-commutative60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(rand \cdot \left(a - 0.3333333333333333\right)\right) \]
      9. sub-neg60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-0.3333333333333333\right)\right)}\right) \]
      10. metadata-eval60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right)\right) \]
      11. +-commutative60.2%

        \[\leadsto \sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \color{blue}{\left(-0.3333333333333333 + a\right)}\right) \]
    7. Simplified60.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(rand \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)\right)} \]
    8. Step-by-step derivation
      1. associate-*r*97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{\frac{0.1111111111111111}{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)} \]
      2. sqrt-div97.1%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{\sqrt{0.1111111111111111}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      3. metadata-eval97.1%

        \[\leadsto \left(\frac{\color{blue}{0.3333333333333333}}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot rand\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      4. associate-*l/97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333 \cdot rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      5. associate-*r/97.2%

        \[\leadsto \color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right)} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      6. metadata-eval97.2%

        \[\leadsto \left(\color{blue}{\frac{1}{3}} \cdot \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}\right) \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      7. times-frac97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      8. *-un-lft-identity97.3%

        \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand}}{3 \cdot \sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      9. +-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{rand}{3 \cdot \sqrt{\color{blue}{a + -0.3333333333333333}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      10. associate-/l/97.4%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}}}{3}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right) \]
      11. associate-*l/97.3%

        \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
      12. +-commutative97.3%

        \[\leadsto \frac{\frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3} \]
    9. Applied egg-rr97.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \left(-0.3333333333333333 + a\right)}{3}} \]
    10. Taylor expanded in rand around 0 97.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}}{3} \]
  3. Recombined 3 regimes into one program.
  4. Final simplification98.1%

    \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;rand \leq -8 \cdot 10^{+92}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}}{\frac{3}{rand}}\\ \mathbf{elif}\;rand \leq 8.4 \cdot 10^{+60}:\\ \;\;\;\;a - 0.3333333333333333\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}}{3}\\ \end{array} \]
  5. Add Preprocessing

Alternative 7: 99.8% accurate, 1.1× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \left(a + 0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\right) - 0.3333333333333333 \end{array} \]
(FPCore (a rand)
 :precision binary64
 (-
  (+ a (* 0.3333333333333333 (* rand (sqrt (- a 0.3333333333333333)))))
  0.3333333333333333))
double code(double a, double rand) {
	return (a + (0.3333333333333333 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333))))) - 0.3333333333333333;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    code = (a + (0.3333333333333333d0 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333d0))))) - 0.3333333333333333d0
end function
public static double code(double a, double rand) {
	return (a + (0.3333333333333333 * (rand * Math.sqrt((a - 0.3333333333333333))))) - 0.3333333333333333;
}
def code(a, rand):
	return (a + (0.3333333333333333 * (rand * math.sqrt((a - 0.3333333333333333))))) - 0.3333333333333333
function code(a, rand)
	return Float64(Float64(a + Float64(0.3333333333333333 * Float64(rand * sqrt(Float64(a - 0.3333333333333333))))) - 0.3333333333333333)
end
function tmp = code(a, rand)
	tmp = (a + (0.3333333333333333 * (rand * sqrt((a - 0.3333333333333333))))) - 0.3333333333333333;
end
code[a_, rand_] := N[(N[(a + N[(0.3333333333333333 * N[(rand * N[Sqrt[N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
\left(a + 0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\right) - 0.3333333333333333
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.8%

    \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
  2. Step-by-step derivation
    1. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    3. sub-neg99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    4. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    5. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    6. *-commutative99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{\color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot 9}}} \cdot rand\right) \]
    7. sub-neg99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{\color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot 9}} \cdot rand\right) \]
    8. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{\left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot 9}} \cdot rand\right) \]
    9. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{\left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot 9}} \cdot rand\right) \]
  3. Simplified99.8%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot 9}} \cdot rand\right)} \]
  4. Add Preprocessing
  5. Step-by-step derivation
    1. associate-*l/99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot 9}}}\right) \]
    2. *-un-lft-identity99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot 9}}\right) \]
    3. frac-2neg99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{-rand}{-\sqrt{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot 9}}}\right) \]
    4. sqrt-prod99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{-rand}{-\color{blue}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot \sqrt{9}}}\right) \]
    5. distribute-rgt-neg-in99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{-rand}{\color{blue}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot \left(-\sqrt{9}\right)}}\right) \]
    6. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{-rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot \left(-\color{blue}{3}\right)}\right) \]
    7. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{-rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot \color{blue}{-3}}\right) \]
  6. Applied egg-rr99.9%

    \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{-rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot -3}}\right) \]
  7. Step-by-step derivation
    1. neg-mul-199.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{-1 \cdot rand}}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot -3}\right) \]
    2. *-commutative99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand \cdot -1}}{\sqrt{a + -0.3333333333333333} \cdot -3}\right) \]
    3. times-frac99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{rand}{\sqrt{a + -0.3333333333333333}} \cdot \frac{-1}{-3}}\right) \]
    4. +-commutative99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{-0.3333333333333333 + a}}} \cdot \frac{-1}{-3}\right) \]
    5. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot \color{blue}{0.3333333333333333}\right) \]
  8. Simplified99.8%

    \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{rand}{\sqrt{-0.3333333333333333 + a}} \cdot 0.3333333333333333}\right) \]
  9. Taylor expanded in rand around 0 99.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + 0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\right) - 0.3333333333333333} \]
  10. Final simplification99.9%

    \[\leadsto \left(a + 0.3333333333333333 \cdot \left(rand \cdot \sqrt{a - 0.3333333333333333}\right)\right) - 0.3333333333333333 \]
  11. Add Preprocessing

Alternative 8: 63.5% accurate, 39.7× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ a - 0.3333333333333333 \end{array} \]
(FPCore (a rand) :precision binary64 (- a 0.3333333333333333))
double code(double a, double rand) {
	return a - 0.3333333333333333;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    code = a - 0.3333333333333333d0
end function
public static double code(double a, double rand) {
	return a - 0.3333333333333333;
}
def code(a, rand):
	return a - 0.3333333333333333
function code(a, rand)
	return Float64(a - 0.3333333333333333)
end
function tmp = code(a, rand)
	tmp = a - 0.3333333333333333;
end
code[a_, rand_] := N[(a - 0.3333333333333333), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
a - 0.3333333333333333
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.8%

    \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
  2. Step-by-step derivation
    1. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    3. sub-neg99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    4. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    5. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    6. associate-*l/99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    7. *-lft-identity99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
    8. sub-neg99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
    9. distribute-lft-in99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    10. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
    11. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
    12. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
  3. Simplified99.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
  4. Add Preprocessing
  5. Taylor expanded in rand around 0 69.8%

    \[\leadsto \color{blue}{a - 0.3333333333333333} \]
  6. Final simplification69.8%

    \[\leadsto a - 0.3333333333333333 \]
  7. Add Preprocessing

Alternative 9: 62.5% accurate, 119.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ a \end{array} \]
(FPCore (a rand) :precision binary64 a)
double code(double a, double rand) {
	return a;
}
real(8) function code(a, rand)
    real(8), intent (in) :: a
    real(8), intent (in) :: rand
    code = a
end function
public static double code(double a, double rand) {
	return a;
}
def code(a, rand):
	return a
function code(a, rand)
	return a
end
function tmp = code(a, rand)
	tmp = a;
end
code[a_, rand_] := a
\begin{array}{l}

\\
a
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.8%

    \[\left(a - \frac{1}{3}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
  2. Step-by-step derivation
    1. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(1 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    2. *-lft-identity99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a - \frac{1}{3}\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    3. sub-neg99.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)} \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    4. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    5. metadata-eval99.8%

      \[\leadsto \left(a + \color{blue}{-0.3333333333333333}\right) \cdot \left(1 + \frac{1}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}} \cdot rand\right) \]
    6. associate-*l/99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \color{blue}{\frac{1 \cdot rand}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    7. *-lft-identity99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{\color{blue}{rand}}{\sqrt{9 \cdot \left(a - \frac{1}{3}\right)}}\right) \]
    8. sub-neg99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot \color{blue}{\left(a + \left(-\frac{1}{3}\right)\right)}}}\right) \]
    9. distribute-lft-in99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{\color{blue}{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\frac{1}{3}\right)}}}\right) \]
    10. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \left(-\color{blue}{0.3333333333333333}\right)}}\right) \]
    11. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + 9 \cdot \color{blue}{-0.3333333333333333}}}\right) \]
    12. metadata-eval99.9%

      \[\leadsto \left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + \color{blue}{-3}}}\right) \]
  3. Simplified99.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(a + -0.3333333333333333\right) \cdot \left(1 + \frac{rand}{\sqrt{9 \cdot a + -3}}\right)} \]
  4. Add Preprocessing
  5. Taylor expanded in a around inf 68.4%

    \[\leadsto \color{blue}{a} \]
  6. Final simplification68.4%

    \[\leadsto a \]
  7. Add Preprocessing

Reproduce

?
herbie shell --seed 2024036 
(FPCore (a rand)
  :name "Octave 3.8, oct_fill_randg"
  :precision binary64
  (* (- a (/ 1.0 3.0)) (+ 1.0 (* (/ 1.0 (sqrt (* 9.0 (- a (/ 1.0 3.0))))) rand))))