2cbrt (problem 3.3.4)

Percentage Accurate: 6.9% → 98.6%

Time: 15.7s

Alternatives: 12

Speedup: 1.0×

Specification

\[x > 1 \land x < 10^{+308}\]

Math

\[\begin{array}{l} \\ \sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (- (cbrt (+ x 1.0)) (cbrt x)))

C

double code(double x) {
	return cbrt((x + 1.0)) - cbrt(x);
}

Java

public static double code(double x) {
	return Math.cbrt((x + 1.0)) - Math.cbrt(x);
}

Julia

function code(x)
	return Float64(cbrt(Float64(x + 1.0)) - cbrt(x))
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[Power[N[(x + 1.0), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision] - N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Initial Program: 6.9% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (- (cbrt (+ x 1.0)) (cbrt x)))

C

double code(double x) {
	return cbrt((x + 1.0)) - cbrt(x);
}

Java

public static double code(double x) {
	return Math.cbrt((x + 1.0)) - Math.cbrt(x);
}

Julia

function code(x)
	return Float64(cbrt(Float64(x + 1.0)) - cbrt(x))
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[Power[N[(x + 1.0), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision] - N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Alternative 1: 98.6% accurate, 0.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt[3]{1 + x}\\ t_1 := \sqrt[3]{\sqrt{1 + x}}\\ \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + t\_0, \left(t\_1 \cdot t\_1\right) \cdot t\_0\right)} \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (cbrt (+ 1.0 x))) (t_1 (cbrt (sqrt (+ 1.0 x)))))
   (/ 1.0 (fma (cbrt x) (+ (cbrt x) t_0) (* (* t_1 t_1) t_0)))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = cbrt((1.0 + x));
	double t_1 = cbrt(sqrt((1.0 + x)));
	return 1.0 / fma(cbrt(x), (cbrt(x) + t_0), ((t_1 * t_1) * t_0));
}

Julia

function code(x)
	t_0 = cbrt(Float64(1.0 + x))
	t_1 = cbrt(sqrt(Float64(1.0 + x)))
	return Float64(1.0 / fma(cbrt(x), Float64(cbrt(x) + t_0), Float64(Float64(t_1 * t_1) * t_0)))
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, Block[{t$95$1 = N[Power[N[Sqrt[N[(1.0 + x), $MachinePrecision]], $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, N[(1.0 / N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + t$95$0), $MachinePrecision] + N[(N[(t$95$1 * t$95$1), $MachinePrecision] * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing
3. Step-by-step derivation

   1. flip3-- 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   2. div-inv 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   3. rem-cube-cbrt 5.3%

      \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   4. rem-cube-cbrt 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   5. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

   6. distribute-rgt-out 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   7. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   8. fma-define 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

   9. add-exp-log 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

4. Applied egg-rr 7.5%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r/ 7.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

   2. *-rgt-identity 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   3. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   4. associate--l+ 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   5. +-inverses 93.2%

      \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   6. metadata-eval 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   7. +-commutative 93.2%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   8. exp-prod 92.3%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

6. Simplified 92.3%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
7. Step-by-step derivation

   1. add-sqr-sqrt 92.3%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\color{blue}{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}} \cdot \sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   2. unpow-prod-down 93.9%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

8. Applied egg-rr 93.9%

   \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]
9. Step-by-step derivation

   1. add-exp-log 93.8%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{e^{\log \left({\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}}\right)} \]

   2. log-pow 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}}\right)} \]

   3. log1p-undefine 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\log \left(1 + x\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

   4. +-commutative 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \color{blue}{\left(x + 1\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

   5. pow1/2 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \log \color{blue}{\left({\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{0.5}\right)}}\right)} \]

   6. log-pow 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{\left(0.5 \cdot \log \left(e^{0.6666666666666666}\right)\right)}}\right)} \]

   7. rem-log-exp 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \left(0.5 \cdot \color{blue}{0.6666666666666666}\right)}\right)} \]

   8. metadata-eval 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333}}\right)} \]

   9. pow-to-exp 93.9%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{{\left(x + 1\right)}^{0.3333333333333333}}\right)} \]

   10. pow1/3 95.2%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}}\right)} \]

10. Applied egg-rr 95.2%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}}\right)} \]
11. Step-by-step derivation

    1. add-exp-log 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left({\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    2. log-pow 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\color{blue}{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    3. log1p-undefine 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\color{blue}{\log \left(1 + x\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    4. +-commutative 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\log \color{blue}{\left(x + 1\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    5. pow1/2 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \log \color{blue}{\left({\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{0.5}\right)}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    6. log-pow 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{\left(0.5 \cdot \log \left(e^{0.6666666666666666}\right)\right)}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    7. rem-log-exp 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \left(0.5 \cdot \color{blue}{0.6666666666666666}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    8. metadata-eval 94.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    9. pow-to-exp 94.4%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(x + 1\right)}^{0.3333333333333333}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    10. add-sqr-sqrt 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\color{blue}{\left(\sqrt{x + 1} \cdot \sqrt{x + 1}\right)}}^{0.3333333333333333} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    11. unpow-prod-down 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{\left({\left(\sqrt{x + 1}\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{x + 1}\right)}^{0.3333333333333333}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    12. +-commutative 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\left(\sqrt{\color{blue}{1 + x}}\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{x + 1}\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    13. add-sqr-sqrt 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\left(\sqrt{1 + \color{blue}{\sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}}\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{x + 1}\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    14. hypot-1-def 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\color{blue}{\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{x + 1}\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    15. +-commutative 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{\color{blue}{1 + x}}\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    16. add-sqr-sqrt 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\sqrt{1 + \color{blue}{\sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}}\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    17. hypot-1-def 94.4%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left({\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\color{blue}{\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

12. Applied egg-rr 94.4%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{\left({\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333} \cdot {\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]
13. Step-by-step derivation

    1. unpow1/3 95.8%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\color{blue}{\sqrt[3]{\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)}} \cdot {\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    2. hypot-undefine 95.8%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\color{blue}{\sqrt{1 \cdot 1 + \sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}}} \cdot {\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    3. metadata-eval 95.8%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{\color{blue}{1} + \sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}} \cdot {\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    4. rem-square-sqrt 95.8%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + \color{blue}{x}}} \cdot {\left(\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)\right)}^{0.3333333333333333}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    5. unpow1/3 98.5%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{\mathsf{hypot}\left(1, \sqrt{x}\right)}}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    6. hypot-undefine 98.5%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \sqrt[3]{\color{blue}{\sqrt{1 \cdot 1 + \sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}}}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    7. metadata-eval 98.5%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \sqrt[3]{\sqrt{\color{blue}{1} + \sqrt{x} \cdot \sqrt{x}}}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

    8. rem-square-sqrt 98.5%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \sqrt[3]{\sqrt{1 + \color{blue}{x}}}\right) \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

14. Simplified 98.5%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{\left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \sqrt[3]{\sqrt{1 + x}}\right)} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

15. Final simplification 98.5%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, \left(\sqrt[3]{\sqrt{1 + x}} \cdot \sqrt[3]{\sqrt{1 + x}}\right) \cdot \sqrt[3]{1 + x}\right)} \]
16. Add Preprocessing

Alternative 2: 98.5% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt[3]{1 + x}\\ \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + t\_0, t\_0 \cdot t\_0\right)} \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (cbrt (+ 1.0 x))))
   (/ 1.0 (fma (cbrt x) (+ (cbrt x) t_0) (* t_0 t_0)))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = cbrt((1.0 + x));
	return 1.0 / fma(cbrt(x), (cbrt(x) + t_0), (t_0 * t_0));
}

Julia

function code(x)
	t_0 = cbrt(Float64(1.0 + x))
	return Float64(1.0 / fma(cbrt(x), Float64(cbrt(x) + t_0), Float64(t_0 * t_0)))
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, N[(1.0 / N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + t$95$0), $MachinePrecision] + N[(t$95$0 * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing
3. Step-by-step derivation

   1. flip3-- 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   2. div-inv 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   3. rem-cube-cbrt 5.3%

      \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   4. rem-cube-cbrt 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   5. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

   6. distribute-rgt-out 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   7. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   8. fma-define 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

   9. add-exp-log 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

4. Applied egg-rr 7.5%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r/ 7.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

   2. *-rgt-identity 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   3. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   4. associate--l+ 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   5. +-inverses 93.2%

      \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   6. metadata-eval 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   7. +-commutative 93.2%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   8. exp-prod 92.3%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

6. Simplified 92.3%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
7. Step-by-step derivation

   1. add-sqr-sqrt 92.3%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\color{blue}{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}} \cdot \sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   2. unpow-prod-down 93.9%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

8. Applied egg-rr 93.9%

   \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]
9. Step-by-step derivation

   1. add-exp-log 93.8%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{e^{\log \left({\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}}\right)} \]

   2. log-pow 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}}\right)} \]

   3. log1p-undefine 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\log \left(1 + x\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

   4. +-commutative 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \color{blue}{\left(x + 1\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

   5. pow1/2 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \log \color{blue}{\left({\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{0.5}\right)}}\right)} \]

   6. log-pow 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{\left(0.5 \cdot \log \left(e^{0.6666666666666666}\right)\right)}}\right)} \]

   7. rem-log-exp 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \left(0.5 \cdot \color{blue}{0.6666666666666666}\right)}\right)} \]

   8. metadata-eval 93.6%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333}}\right)} \]

   9. pow-to-exp 93.9%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{{\left(x + 1\right)}^{0.3333333333333333}}\right)} \]

   10. pow1/3 95.2%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}}\right)} \]

10. Applied egg-rr 95.2%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}}\right)} \]
11. Step-by-step derivation

    1. add-exp-log 93.8%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{e^{\log \left({\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}}\right)} \]

    2. log-pow 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}}\right)} \]

    3. log1p-undefine 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\color{blue}{\log \left(1 + x\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

    4. +-commutative 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \color{blue}{\left(x + 1\right)} \cdot \log \left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}\right)} \]

    5. pow1/2 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \log \color{blue}{\left({\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{0.5}\right)}}\right)} \]

    6. log-pow 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{\left(0.5 \cdot \log \left(e^{0.6666666666666666}\right)\right)}}\right)} \]

    7. rem-log-exp 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \left(0.5 \cdot \color{blue}{0.6666666666666666}\right)}\right)} \]

    8. metadata-eval 93.6%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot e^{\log \left(x + 1\right) \cdot \color{blue}{0.3333333333333333}}\right)} \]

    9. pow-to-exp 93.9%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{{\left(x + 1\right)}^{0.3333333333333333}}\right)} \]

    10. pow1/3 95.2%

        \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(\sqrt{e^{0.6666666666666666}}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)} \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}}\right)} \]

12. Applied egg-rr 98.5%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{\sqrt[3]{x + 1}} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)} \]

13. Final simplification 98.5%

    \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, \sqrt[3]{1 + x} \cdot \sqrt[3]{1 + x}\right)} \]
14. Add Preprocessing

Alternative 3: 59.2% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, 1\right)\right)}}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 5.5e+161)
   (*
    (fma
     0.3333333333333333
     (pow (cbrt x) 4.0)
     (* (cbrt x) -0.1111111111111111))
    (pow x -2.0))
   (/ 1.0 (exp (log (fma (cbrt x) (+ (cbrt x) (cbrt (+ 1.0 x))) 1.0))))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 5.5e+161) {
		tmp = fma(0.3333333333333333, pow(cbrt(x), 4.0), (cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * pow(x, -2.0);
	} else {
		tmp = 1.0 / exp(log(fma(cbrt(x), (cbrt(x) + cbrt((1.0 + x))), 1.0)));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 5.5e+161)
		tmp = Float64(fma(0.3333333333333333, (cbrt(x) ^ 4.0), Float64(cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * (x ^ -2.0));
	else
		tmp = Float64(1.0 / exp(log(fma(cbrt(x), Float64(cbrt(x) + cbrt(Float64(1.0 + x))), 1.0))));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 5.5e+161], N[(N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision], 4.0], $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * -0.1111111111111111), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Power[x, -2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[Exp[N[Log[N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 5.5000000000000005e161

   1. Initial program 7.1%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 42.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. *-un-lft-identity 42.3%

         \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]

      2. div-inv 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \color{blue}{\left(\left(-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}\right) \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right)} \]

      3. +-commutative 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}} + -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      4. fma-define 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      5. pow-flip 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot \color{blue}{{x}^{\left(-2\right)}}\right) \]

      6. metadata-eval 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{\color{blue}{-2}}\right) \]

   5. Applied egg-rr 42.5%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. *-lft-identity 42.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}} \]

      2. unpow1/3 39.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left({x}^{4}\right)}^{0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      3. exp-to-pow 39.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\color{blue}{\left(e^{\log x \cdot 4}\right)}}^{0.3333333333333333}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      4. exp-prod 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{e^{\left(\log x \cdot 4\right) \cdot 0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      5. associate-*l* 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\color{blue}{\log x \cdot \left(4 \cdot 0.3333333333333333\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      6. metadata-eval 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\log x \cdot \color{blue}{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      7. exp-to-pow 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      8. metadata-eval 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {x}^{\color{blue}{\left(0.3333333333333333 + 1\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      9. pow-plus 91.3%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{0.3333333333333333} \cdot x}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      10. unpow1/3 96.9%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\sqrt[3]{x}} \cdot x, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      11. rem-3cbrt-rft 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right)\right)}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      12. unpow2 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}\right), -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      13. associate-*l* 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      14. unpow2 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}} \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      15. pow-sqr 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\left(2 \cdot 2\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      16. metadata-eval 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\color{blue}{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      17. *-commutative 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111}\right) \cdot {x}^{-2} \]

   7. Simplified 95.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}} \]

   if 5.5000000000000005e161 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 91.9%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 91.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]
   12. Step-by-step derivation

       1. expm1-log1p-u 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\sqrt[3]{x}}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)} \]

       2. add-exp-log 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)\right)}}} \]

       3. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \color{blue}{\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}}, 1\right)\right)}} \]

       4. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{\color{blue}{x + 1}}, 1\right)\right)}} \]

   13. Applied egg-rr 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}, 1\right)\right)}}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 59.7%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{e^{\log \left(\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, 1\right)\right)}}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 4: 59.2% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 5.5e+161)
   (*
    (fma
     0.3333333333333333
     (pow (cbrt x) 4.0)
     (* (cbrt x) -0.1111111111111111))
    (pow x -2.0))
   (/ 1.0 (fma (expm1 (log1p (cbrt x))) (+ (cbrt x) (cbrt x)) 1.0))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 5.5e+161) {
		tmp = fma(0.3333333333333333, pow(cbrt(x), 4.0), (cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * pow(x, -2.0);
	} else {
		tmp = 1.0 / fma(expm1(log1p(cbrt(x))), (cbrt(x) + cbrt(x)), 1.0);
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 5.5e+161)
		tmp = Float64(fma(0.3333333333333333, (cbrt(x) ^ 4.0), Float64(cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * (x ^ -2.0));
	else
		tmp = Float64(1.0 / fma(expm1(log1p(cbrt(x))), Float64(cbrt(x) + cbrt(x)), 1.0));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 5.5e+161], N[(N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision], 4.0], $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * -0.1111111111111111), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Power[x, -2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[(N[(Exp[N[Log[1 + N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]], $MachinePrecision]] - 1), $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 5.5000000000000005e161

   1. Initial program 7.1%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 42.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. *-un-lft-identity 42.3%

         \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]

      2. div-inv 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \color{blue}{\left(\left(-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}\right) \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right)} \]

      3. +-commutative 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}} + -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      4. fma-define 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      5. pow-flip 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot \color{blue}{{x}^{\left(-2\right)}}\right) \]

      6. metadata-eval 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{\color{blue}{-2}}\right) \]

   5. Applied egg-rr 42.5%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. *-lft-identity 42.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}} \]

      2. unpow1/3 39.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left({x}^{4}\right)}^{0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      3. exp-to-pow 39.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\color{blue}{\left(e^{\log x \cdot 4}\right)}}^{0.3333333333333333}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      4. exp-prod 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{e^{\left(\log x \cdot 4\right) \cdot 0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      5. associate-*l* 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\color{blue}{\log x \cdot \left(4 \cdot 0.3333333333333333\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      6. metadata-eval 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\log x \cdot \color{blue}{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      7. exp-to-pow 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      8. metadata-eval 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {x}^{\color{blue}{\left(0.3333333333333333 + 1\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      9. pow-plus 91.3%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{0.3333333333333333} \cdot x}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      10. unpow1/3 96.9%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\sqrt[3]{x}} \cdot x, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      11. rem-3cbrt-rft 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right)\right)}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      12. unpow2 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}\right), -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      13. associate-*l* 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      14. unpow2 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}} \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      15. pow-sqr 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\left(2 \cdot 2\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      16. metadata-eval 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\color{blue}{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      17. *-commutative 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111}\right) \cdot {x}^{-2} \]

   7. Simplified 95.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}} \]

   if 5.5000000000000005e161 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 91.9%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 91.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]

   12. Taylor expanded in x around inf 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \color{blue}{\sqrt[3]{x}} + \sqrt[3]{x}, 1\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 59.7%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 5: 93.3% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, e^{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot 0.6666666666666666}\right)} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (/
  1.0
  (fma
   (cbrt x)
   (+ (cbrt x) (cbrt (+ 1.0 x)))
   (exp (* (log1p x) 0.6666666666666666)))))

C

double code(double x) {
	return 1.0 / fma(cbrt(x), (cbrt(x) + cbrt((1.0 + x))), exp((log1p(x) * 0.6666666666666666)));
}

Julia

function code(x)
	return Float64(1.0 / fma(cbrt(x), Float64(cbrt(x) + cbrt(Float64(1.0 + x))), exp(Float64(log1p(x) * 0.6666666666666666))))
end

Wolfram

code[x_] := N[(1.0 / N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[Exp[N[(N[Log[1 + x], $MachinePrecision] * 0.6666666666666666), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing
3. Step-by-step derivation

   1. flip3-- 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   2. div-inv 6.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

   3. rem-cube-cbrt 5.3%

      \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   4. rem-cube-cbrt 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

   5. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

   6. distribute-rgt-out 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   7. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

   8. fma-define 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

   9. add-exp-log 7.5%

      \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

4. Applied egg-rr 7.5%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
5. Step-by-step derivation

   1. associate-*r/ 7.5%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

   2. *-rgt-identity 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   3. +-commutative 7.5%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   4. associate--l+ 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   5. +-inverses 93.2%

      \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   6. metadata-eval 93.2%

      \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   7. +-commutative 93.2%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

   8. exp-prod 92.3%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

6. Simplified 92.3%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
7. Step-by-step derivation

   1. add-exp-log 92.4%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left({\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}}\right)} \]

   2. log-pow 93.2%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\color{blue}{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \log \left(e^{0.6666666666666666}\right)}}\right)} \]

   3. rem-log-exp 93.2%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, e^{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot \color{blue}{0.6666666666666666}}\right)} \]

8. Applied egg-rr 93.2%

   \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot 0.6666666666666666}}\right)} \]

9. Final simplification 93.2%

   \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, e^{\mathsf{log1p}\left(x\right) \cdot 0.6666666666666666}\right)} \]
10. Add Preprocessing

Alternative 6: 59.2% accurate, 0.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 5.5e+161)
   (*
    (fma
     0.3333333333333333
     (pow (cbrt x) 4.0)
     (* (cbrt x) -0.1111111111111111))
    (pow x -2.0))
   (/ 1.0 (+ 1.0 (* (cbrt x) (+ (cbrt x) (cbrt (+ 1.0 x))))))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 5.5e+161) {
		tmp = fma(0.3333333333333333, pow(cbrt(x), 4.0), (cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * pow(x, -2.0);
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (cbrt(x) * (cbrt(x) + cbrt((1.0 + x)))));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 5.5e+161)
		tmp = Float64(fma(0.3333333333333333, (cbrt(x) ^ 4.0), Float64(cbrt(x) * -0.1111111111111111)) * (x ^ -2.0));
	else
		tmp = Float64(1.0 / Float64(1.0 + Float64(cbrt(x) * Float64(cbrt(x) + cbrt(Float64(1.0 + x))))));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 5.5e+161], N[(N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision], 4.0], $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * -0.1111111111111111), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Power[x, -2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[(1.0 + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 5.5000000000000005e161

   1. Initial program 7.1%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 42.3%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. *-un-lft-identity 42.3%

         \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]

      2. div-inv 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \color{blue}{\left(\left(-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}\right) \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right)} \]

      3. +-commutative 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\left(0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}} + -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      4. fma-define 42.3%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \cdot \frac{1}{{x}^{2}}\right) \]

      5. pow-flip 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot \color{blue}{{x}^{\left(-2\right)}}\right) \]

      6. metadata-eval 42.5%

         \[\leadsto 1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{\color{blue}{-2}}\right) \]

   5. Applied egg-rr 42.5%

      \[\leadsto \color{blue}{1 \cdot \left(\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. *-lft-identity 42.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{{x}^{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2}} \]

      2. unpow1/3 39.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left({x}^{4}\right)}^{0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      3. exp-to-pow 39.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\color{blue}{\left(e^{\log x \cdot 4}\right)}}^{0.3333333333333333}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      4. exp-prod 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{e^{\left(\log x \cdot 4\right) \cdot 0.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      5. associate-*l* 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\color{blue}{\log x \cdot \left(4 \cdot 0.3333333333333333\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      6. metadata-eval 88.9%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, e^{\log x \cdot \color{blue}{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      7. exp-to-pow 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{1.3333333333333333}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      8. metadata-eval 88.5%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {x}^{\color{blue}{\left(0.3333333333333333 + 1\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      9. pow-plus 91.3%

         \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{x}^{0.3333333333333333} \cdot x}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      10. unpow1/3 96.9%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\sqrt[3]{x}} \cdot x, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      11. rem-3cbrt-rft 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right)\right)}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      12. unpow2 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}\right), -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      13. associate-*l* 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      14. unpow2 95.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}} \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      15. pow-sqr 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\left(2 \cdot 2\right)}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      16. metadata-eval 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\color{blue}{4}}, -0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {x}^{-2} \]

      17. *-commutative 95.8%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111}\right) \cdot {x}^{-2} \]

   7. Simplified 95.8%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}} \]

   if 5.5000000000000005e161 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 91.9%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 91.9%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 91.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]
   12. Step-by-step derivation

       1. expm1-log1p-u 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\sqrt[3]{x}}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)} \]

       2. fma-undefine 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}\right) + 1}} \]

       3. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)} + 1} \]

       4. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{\color{blue}{x + 1}}\right) + 1} \]

   13. Applied egg-rr 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right) + 1}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 59.7%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 5.5 \cdot 10^{+161}:\\ \;\;\;\;\mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}, \sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111\right) \cdot {x}^{-2}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 7: 58.2% accurate, 0.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111 + 0.3333333333333333 \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}}{{x}^{2}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.35e+154)
   (/
    (+
     (* (cbrt x) -0.1111111111111111)
     (* 0.3333333333333333 (pow (cbrt x) 4.0)))
    (pow x 2.0))
   (/ 1.0 (+ 1.0 (* (cbrt x) (+ (cbrt x) (cbrt (+ 1.0 x))))))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = ((cbrt(x) * -0.1111111111111111) + (0.3333333333333333 * pow(cbrt(x), 4.0))) / pow(x, 2.0);
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (cbrt(x) * (cbrt(x) + cbrt((1.0 + x)))));
	}
	return tmp;
}

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = ((Math.cbrt(x) * -0.1111111111111111) + (0.3333333333333333 * Math.pow(Math.cbrt(x), 4.0))) / Math.pow(x, 2.0);
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (Math.cbrt(x) * (Math.cbrt(x) + Math.cbrt((1.0 + x)))));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.35e+154)
		tmp = Float64(Float64(Float64(cbrt(x) * -0.1111111111111111) + Float64(0.3333333333333333 * (cbrt(x) ^ 4.0))) / (x ^ 2.0));
	else
		tmp = Float64(1.0 / Float64(1.0 + Float64(cbrt(x) * Float64(cbrt(x) + cbrt(Float64(1.0 + x))))));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 1.35e+154], N[(N[(N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * -0.1111111111111111), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision], 4.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[(1.0 + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.35000000000000003e154

   1. Initial program 7.2%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 43.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}}{{x}^{2}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. *-un-lft-identity 43.9%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(1 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}\right)}}{{x}^{2}} \]

   5. Applied egg-rr 43.9%

      \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(1 \cdot \sqrt[3]{{x}^{4}}\right)}}{{x}^{2}} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. *-lft-identity 43.9%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\sqrt[3]{{x}^{4}}}}{{x}^{2}} \]

      2. unpow1/3 40.9%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{\left({x}^{4}\right)}^{0.3333333333333333}}}{{x}^{2}} \]

      3. exp-to-pow 41.3%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot {\color{blue}{\left(e^{\log x \cdot 4}\right)}}^{0.3333333333333333}}{{x}^{2}} \]

      4. exp-prod 89.6%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{e^{\left(\log x \cdot 4\right) \cdot 0.3333333333333333}}}{{x}^{2}} \]

      5. associate-*l* 89.6%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot e^{\color{blue}{\log x \cdot \left(4 \cdot 0.3333333333333333\right)}}}{{x}^{2}} \]

      6. metadata-eval 89.6%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot e^{\log x \cdot \color{blue}{1.3333333333333333}}}{{x}^{2}} \]

      7. exp-to-pow 89.2%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{x}^{1.3333333333333333}}}{{x}^{2}} \]

      8. metadata-eval 89.2%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot {x}^{\color{blue}{\left(0.3333333333333333 + 1\right)}}}{{x}^{2}} \]

      9. pow-plus 92.1%

         \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left({x}^{0.3333333333333333} \cdot x\right)}}{{x}^{2}} \]

      10. unpow1/3 97.8%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \left(\color{blue}{\sqrt[3]{x}} \cdot x\right)}{{x}^{2}} \]

      11. rem-3cbrt-rft 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right)\right)}\right)}{{x}^{2}} \]

      12. unpow2 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}\right)\right)}{{x}^{2}} \]

      13. associate-*l* 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{\left(\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}\right) \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}\right)}}{{x}^{2}} \]

      14. unpow2 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \left(\color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}} \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}\right)}{{x}^{2}} \]

      15. pow-sqr 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\left(2 \cdot 2\right)}}}{{x}^{2}} \]

      16. metadata-eval 96.6%

          \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{\color{blue}{4}}}{{x}^{2}} \]

   7. Simplified 96.6%

      \[\leadsto \frac{-0.1111111111111111 \cdot \sqrt[3]{x} + 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}}}{{x}^{2}} \]

   if 1.35000000000000003e154 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 92.0%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 92.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]
   12. Step-by-step derivation

       1. expm1-log1p-u 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\sqrt[3]{x}}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)} \]

       2. fma-undefine 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}\right) + 1}} \]

       3. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)} + 1} \]

       4. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{\color{blue}{x + 1}}\right) + 1} \]

   13. Applied egg-rr 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right) + 1}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 58.6%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;\frac{\sqrt[3]{x} \cdot -0.1111111111111111 + 0.3333333333333333 \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{4}}{{x}^{2}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 8: 57.7% accurate, 0.6× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.35e+154)
   (* 0.3333333333333333 (cbrt (/ 1.0 (pow x 2.0))))
   (/ 1.0 (+ 1.0 (* (cbrt x) (+ (cbrt x) (cbrt (+ 1.0 x))))))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * cbrt((1.0 / pow(x, 2.0)));
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (cbrt(x) * (cbrt(x) + cbrt((1.0 + x)))));
	}
	return tmp;
}

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * Math.cbrt((1.0 / Math.pow(x, 2.0)));
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (Math.cbrt(x) * (Math.cbrt(x) + Math.cbrt((1.0 + x)))));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.35e+154)
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * cbrt(Float64(1.0 / (x ^ 2.0))));
	else
		tmp = Float64(1.0 / Float64(1.0 + Float64(cbrt(x) * Float64(cbrt(x) + cbrt(Float64(1.0 + x))))));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 1.35e+154], N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[(1.0 / N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[(1.0 + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.35000000000000003e154

   1. Initial program 7.2%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 96.4%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]

   if 1.35000000000000003e154 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 92.0%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 92.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]
   12. Step-by-step derivation

       1. expm1-log1p-u 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\sqrt[3]{x}}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, 1\right)} \]

       2. fma-undefine 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}\right) + 1}} \]

       3. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)} + 1} \]

       4. +-commutative 20.0%

          \[\leadsto \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{\color{blue}{x + 1}}\right) + 1} \]

   13. Applied egg-rr 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right) + 1}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 58.5%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 9: 56.6% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(1 + \sqrt[3]{x}\right)}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.35e+154)
   (* 0.3333333333333333 (cbrt (/ 1.0 (pow x 2.0))))
   (/ 1.0 (+ 1.0 (* (cbrt x) (+ 1.0 (cbrt x)))))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * cbrt((1.0 / pow(x, 2.0)));
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (cbrt(x) * (1.0 + cbrt(x))));
	}
	return tmp;
}

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * Math.cbrt((1.0 / Math.pow(x, 2.0)));
	} else {
		tmp = 1.0 / (1.0 + (Math.cbrt(x) * (1.0 + Math.cbrt(x))));
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.35e+154)
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * cbrt(Float64(1.0 / (x ^ 2.0))));
	else
		tmp = Float64(1.0 / Float64(1.0 + Float64(cbrt(x) * Float64(1.0 + cbrt(x)))));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 1.35e+154], N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[(1.0 / N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(1.0 / N[(1.0 + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.35000000000000003e154

   1. Initial program 7.2%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around inf 96.4%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]

   if 1.35000000000000003e154 < x

   1. Initial program 4.7%

      \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
   2. Add Preprocessing
   3. Step-by-step derivation

      1. flip3-- 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{{\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      2. div-inv 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left({\left(\sqrt[3]{x + 1}\right)}^{3} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)}} \]

      3. rem-cube-cbrt 3.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(x + 1\right)} - {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{3}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      4. rem-cube-cbrt 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - \color{blue}{x}\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1} + \left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right)} \]

      5. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\left(\sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x}\right) + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}}} \]

      6. distribute-rgt-out 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{x + 1}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      7. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\sqrt[3]{x} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}\right)} + \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}} \]

      8. fma-define 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\color{blue}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}} \]

      9. add-exp-log 4.7%

         \[\leadsto \left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{e^{\log \left(\sqrt[3]{x + 1} \cdot \sqrt[3]{x + 1}\right)}}\right)} \]

   4. Applied egg-rr 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]
   5. Step-by-step derivation

      1. associate-*r/ 4.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\frac{\left(\left(x + 1\right) - x\right) \cdot 1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)}} \]

      2. *-rgt-identity 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(x + 1\right) - x}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      3. +-commutative 4.7%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{\left(1 + x\right)} - x}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      4. associate--l+ 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1 + \left(x - x\right)}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      5. +-inverses 92.0%

         \[\leadsto \frac{1 + \color{blue}{0}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      6. metadata-eval 92.0%

         \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x + 1} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      7. +-commutative 92.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{\color{blue}{1 + x}} + \sqrt[3]{x}, e^{0.6666666666666666 \cdot \mathsf{log1p}\left(x\right)}\right)} \]

      8. exp-prod 90.9%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{{\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}}\right)} \]

   6. Simplified 90.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\frac{1}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)}} \]
   7. Step-by-step derivation

      1. expm1-log1p-u 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

      2. expm1-undefine 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   8. Applied egg-rr 91.0%

      \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{e^{\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)} - 1}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]
   9. Step-by-step derivation

      1. expm1-define 91.0%

         \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   10. Simplified 91.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\color{blue}{\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right)}, \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, {\left(e^{0.6666666666666666}\right)}^{\left(\mathsf{log1p}\left(x\right)\right)}\right)} \]

   11. Taylor expanded in x around 0 20.0%

       \[\leadsto \frac{1}{\mathsf{fma}\left(\mathsf{expm1}\left(\mathsf{log1p}\left(\sqrt[3]{x}\right)\right), \sqrt[3]{1 + x} + \sqrt[3]{x}, \color{blue}{1}\right)} \]

   12. Taylor expanded in x around 0 17.7%

       \[\leadsto \frac{1}{\color{blue}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(1 + \sqrt[3]{x}\right)}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 57.4%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{1}{1 + \sqrt[3]{x} \cdot \left(1 + \sqrt[3]{x}\right)}\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 10: 50.1% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (* 0.3333333333333333 (cbrt (/ 1.0 (pow x 2.0)))))

C

double code(double x) {
	return 0.3333333333333333 * cbrt((1.0 / pow(x, 2.0)));
}

Java

public static double code(double x) {
	return 0.3333333333333333 * Math.cbrt((1.0 / Math.pow(x, 2.0)));
}

Julia

function code(x)
	return Float64(0.3333333333333333 * cbrt(Float64(1.0 / (x ^ 2.0))))
end

Wolfram

code[x_] := N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[(1.0 / N[Power[x, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around inf 50.9%

   \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]

4. Final simplification 50.9%

   \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 11: 6.9% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \sqrt[3]{1 + x} - \sqrt[3]{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (- (cbrt (+ 1.0 x)) (cbrt x)))

C

double code(double x) {
	return cbrt((1.0 + x)) - cbrt(x);
}

Java

public static double code(double x) {
	return Math.cbrt((1.0 + x)) - Math.cbrt(x);
}

Julia

function code(x)
	return Float64(cbrt(Float64(1.0 + x)) - cbrt(x))
end

Wolfram

code[x_] := N[(N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision] - N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing

3. Final simplification 6.0%

   \[\leadsto \sqrt[3]{1 + x} - \sqrt[3]{x} \]
4. Add Preprocessing

Alternative 12: 5.4% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 1 + \sqrt[3]{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x) :precision binary64 (+ 1.0 (cbrt x)))

C

double code(double x) {
	return 1.0 + cbrt(x);
}

Java

public static double code(double x) {
	return 1.0 + Math.cbrt(x);
}

Julia

function code(x)
	return Float64(1.0 + cbrt(x))
end

Wolfram

code[x_] := N[(1.0 + N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.0%

   \[\sqrt[3]{x + 1} - \sqrt[3]{x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in x around 0 1.8%

   \[\leadsto \color{blue}{1 - \sqrt[3]{x}} \]
4. Step-by-step derivation

   1. sub-neg 1.8%

      \[\leadsto \color{blue}{1 + \left(-\sqrt[3]{x}\right)} \]

   2. rem-square-sqrt 0.0%

      \[\leadsto 1 + \color{blue}{\sqrt{-\sqrt[3]{x}} \cdot \sqrt{-\sqrt[3]{x}}} \]

   3. fabs-sqr 0.0%

      \[\leadsto 1 + \color{blue}{\left|\sqrt{-\sqrt[3]{x}} \cdot \sqrt{-\sqrt[3]{x}}\right|} \]

   4. rem-square-sqrt 5.3%

      \[\leadsto 1 + \left|\color{blue}{-\sqrt[3]{x}}\right| \]

   5. fabs-neg 5.3%

      \[\leadsto 1 + \color{blue}{\left|\sqrt[3]{x}\right|} \]

   6. unpow1/3 5.3%

      \[\leadsto 1 + \left|\color{blue}{{x}^{0.3333333333333333}}\right| \]

   7. metadata-eval 5.3%

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

   8. pow-sqr 5.3%

      \[\leadsto 1 + \left|\color{blue}{{x}^{0.16666666666666666} \cdot {x}^{0.16666666666666666}}\right| \]

   9. fabs-sqr 5.3%

      \[\leadsto 1 + \color{blue}{{x}^{0.16666666666666666} \cdot {x}^{0.16666666666666666}} \]

   10. pow-sqr 5.3%

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

   11. metadata-eval 5.3%

       \[\leadsto 1 + {x}^{\color{blue}{0.3333333333333333}} \]

   12. unpow1/3 5.3%

       \[\leadsto 1 + \color{blue}{\sqrt[3]{x}} \]

5. Simplified 5.3%

   \[\leadsto \color{blue}{1 + \sqrt[3]{x}} \]

6. Final simplification 5.3%

   \[\leadsto 1 + \sqrt[3]{x} \]
7. Add Preprocessing

Developer target: 98.5% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt[3]{x + 1}\\ \frac{1}{\left(t\_0 \cdot t\_0 + \sqrt[3]{x} \cdot t\_0\right) + \sqrt[3]{x} \cdot \sqrt[3]{x}} \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (cbrt (+ x 1.0))))
   (/ 1.0 (+ (+ (* t_0 t_0) (* (cbrt x) t_0)) (* (cbrt x) (cbrt x))))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = cbrt((x + 1.0));
	return 1.0 / (((t_0 * t_0) + (cbrt(x) * t_0)) + (cbrt(x) * cbrt(x)));
}

Java

public static double code(double x) {
	double t_0 = Math.cbrt((x + 1.0));
	return 1.0 / (((t_0 * t_0) + (Math.cbrt(x) * t_0)) + (Math.cbrt(x) * Math.cbrt(x)));
}

Julia

function code(x)
	t_0 = cbrt(Float64(x + 1.0))
	return Float64(1.0 / Float64(Float64(Float64(t_0 * t_0) + Float64(cbrt(x) * t_0)) + Float64(cbrt(x) * cbrt(x))))
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[(x + 1.0), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, N[(1.0 / N[(N[(N[(t$95$0 * t$95$0), $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Reproduce

herbie shell --seed 2024096 
(FPCore (x)
  :name "2cbrt (problem 3.3.4)"
  :precision binary64
  :pre (and (> x 1.0) (< x 1e+308))

  :alt
  (/ 1.0 (+ (+ (* (cbrt (+ x 1.0)) (cbrt (+ x 1.0))) (* (cbrt x) (cbrt (+ x 1.0)))) (* (cbrt x) (cbrt x))))

  (- (cbrt (+ x 1.0)) (cbrt x)))