Linear.Quaternion:$ccosh from linear-1.19.1.3

Percentage Accurate: 88.7% → 99.8%

Time: 20.7s

Alternatives: 21

Speedup: 1.6×

• 49.7% of points produce a very large (infinite) output. You may want to add a precondition.

Specification

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 (/ (* (sin x) (sinh y)) x))

C

double code(double x, double y) {
	return (sin(x) * sinh(y)) / x;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    code = (sin(x) * sinh(y)) / x
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	return (Math.sin(x) * Math.sinh(y)) / x;
}

Python

def code(x, y):
	return (math.sin(x) * math.sinh(y)) / x

Julia

function code(x, y)
	return Float64(Float64(sin(x) * sinh(y)) / x)
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = (sin(x) * sinh(y)) / x;
end

Wolfram

code[x_, y_] := N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]

Initial Program: 88.7% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 (/ (* (sin x) (sinh y)) x))

C

double code(double x, double y) {
	return (sin(x) * sinh(y)) / x;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    code = (sin(x) * sinh(y)) / x
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	return (Math.sin(x) * Math.sinh(y)) / x;
}

Python

def code(x, y):
	return (math.sin(x) * math.sinh(y)) / x

Julia

function code(x, y)
	return Float64(Float64(sin(x) * sinh(y)) / x)
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = (sin(x) * sinh(y)) / x;
end

Wolfram

code[x_, y_] := N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]

Alternative 1: 99.8% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{\sinh y}{x} \cdot \sin x \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 (* (/ (sinh y) x) (sin x)))

C

double code(double x, double y) {
	return (sinh(y) / x) * sin(x);
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    code = (sinh(y) / x) * sin(x)
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	return (Math.sinh(y) / x) * Math.sin(x);
}

Python

def code(x, y):
	return (math.sinh(y) / x) * math.sin(x)

Julia

function code(x, y)
	return Float64(Float64(sinh(y) / x) * sin(x))
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = (sinh(y) / x) * sin(x);
end

Wolfram

code[x_, y_] := N[(N[(N[Sinh[y], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 89.2%

   \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
2. Add Preprocessing

4. Applied egg-rr 0

   \[\leadsto expr\]
5. Add Preprocessing

Alternative 2: 93.5% accurate, 1.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.0085:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(\frac{\sin x}{x} \cdot \left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.008333333333333333\right)\right)\right)\\ \mathbf{elif}\;y \leq 3.8 \cdot 10^{+44}:\\ \;\;\;\;\frac{x}{\frac{x}{\sinh y}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{\sin x \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + y \cdot \left(y \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right)\right)\right)}{x}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.0085)
   (*
    y
    (*
     (/ (sin x) x)
     (+
      1.0
      (* (* y y) (+ 0.16666666666666666 (* (* y y) 0.008333333333333333))))))
   (if (<= y 3.8e+44)
     (/ x (/ x (sinh y)))
     (/
      (*
       (sin x)
       (*
        y
        (+
         1.0
         (*
          (* y y)
          (+
           0.16666666666666666
           (*
            (* y y)
            (+ 0.008333333333333333 (* y (* y 0.0001984126984126984)))))))))
      x))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	} else if (y <= 3.8e+44) {
		tmp = x / (x / sinh(y));
	} else {
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + (y * (y * 0.0001984126984126984))))))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.0085d0) then
        tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * 0.008333333333333333d0)))))
    else if (y <= 3.8d+44) then
        tmp = x / (x / sinh(y))
    else
        tmp = (sin(x) * (y * (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + (y * (y * 0.0001984126984126984d0))))))))) / x
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = y * ((Math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	} else if (y <= 3.8e+44) {
		tmp = x / (x / Math.sinh(y));
	} else {
		tmp = (Math.sin(x) * (y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + (y * (y * 0.0001984126984126984))))))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.0085:
		tmp = y * ((math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))))
	elif y <= 3.8e+44:
		tmp = x / (x / math.sinh(y))
	else:
		tmp = (math.sin(x) * (y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + (y * (y * 0.0001984126984126984))))))))) / x
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.0085)
		tmp = Float64(y * Float64(Float64(sin(x) / x) * Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * 0.008333333333333333))))));
	elseif (y <= 3.8e+44)
		tmp = Float64(x / Float64(x / sinh(y)));
	else
		tmp = Float64(Float64(sin(x) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(y * Float64(y * 0.0001984126984126984))))))))) / x);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.0085)
		tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	elseif (y <= 3.8e+44)
		tmp = x / (x / sinh(y));
	else
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + (y * (y * 0.0001984126984126984))))))))) / x;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.0085], N[(y * N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.008333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 3.8e+44], N[(x / N[(x / N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(y * N[(y * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 0.0085000000000000006

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 0.0085000000000000006 < y < 3.8000000000000002e44

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   4. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 3.8000000000000002e44 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 3: 92.9% accurate, 1.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.0085:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(\frac{\sin x}{x} \cdot \left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.008333333333333333\right)\right)\right)\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.9 \cdot 10^{+36}:\\ \;\;\;\;\frac{x}{\frac{x}{\sinh y}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(y \cdot \sin x\right) \cdot \frac{1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)}{x}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.0085)
   (*
    y
    (*
     (/ (sin x) x)
     (+
      1.0
      (* (* y y) (+ 0.16666666666666666 (* (* y y) 0.008333333333333333))))))
   (if (<= y 1.9e+36)
     (/ x (/ x (sinh y)))
     (*
      (* y (sin x))
      (/
       (+
        1.0
        (*
         (* y y)
         (+
          0.16666666666666666
          (*
           (* y y)
           (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984))))))
       x)))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	} else if (y <= 1.9e+36) {
		tmp = x / (x / sinh(y));
	} else {
		tmp = (y * sin(x)) * ((1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) / x);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.0085d0) then
        tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * 0.008333333333333333d0)))))
    else if (y <= 1.9d+36) then
        tmp = x / (x / sinh(y))
    else
        tmp = (y * sin(x)) * ((1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)))))) / x)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = y * ((Math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	} else if (y <= 1.9e+36) {
		tmp = x / (x / Math.sinh(y));
	} else {
		tmp = (y * Math.sin(x)) * ((1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) / x);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.0085:
		tmp = y * ((math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))))
	elif y <= 1.9e+36:
		tmp = x / (x / math.sinh(y))
	else:
		tmp = (y * math.sin(x)) * ((1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) / x)
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.0085)
		tmp = Float64(y * Float64(Float64(sin(x) / x) * Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * 0.008333333333333333))))));
	elseif (y <= 1.9e+36)
		tmp = Float64(x / Float64(x / sinh(y)));
	else
		tmp = Float64(Float64(y * sin(x)) * Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984)))))) / x));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.0085)
		tmp = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	elseif (y <= 1.9e+36)
		tmp = x / (x / sinh(y));
	else
		tmp = (y * sin(x)) * ((1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) / x);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.0085], N[(y * N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.008333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.9e+36], N[(x / N[(x / N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(y * N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 0.0085000000000000006

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 0.0085000000000000006 < y < 1.90000000000000012e36

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   4. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.90000000000000012e36 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 4: 92.5% accurate, 1.6× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := y \cdot \left(\frac{\sin x}{x} \cdot \left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.008333333333333333\right)\right)\right)\\ \mathbf{if}\;y \leq 0.0085:\\ \;\;\;\;t\_0\\ \mathbf{elif}\;y \leq 7.5 \cdot 10^{+62}:\\ \;\;\;\;\frac{\left(x \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right) \cdot \sinh y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;t\_0\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (let* ((t_0
         (*
          y
          (*
           (/ (sin x) x)
           (+
            1.0
            (*
             (* y y)
             (+ 0.16666666666666666 (* (* y y) 0.008333333333333333))))))))
   (if (<= y 0.0085)
     t_0
     (if (<= y 7.5e+62)
       (/ (* (* x (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666))) (sinh y)) x)
       t_0))))

C

double code(double x, double y) {
	double t_0 = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = t_0;
	} else if (y <= 7.5e+62) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x;
	} else {
		tmp = t_0;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: t_0
    real(8) :: tmp
    t_0 = y * ((sin(x) / x) * (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * 0.008333333333333333d0)))))
    if (y <= 0.0085d0) then
        tmp = t_0
    else if (y <= 7.5d+62) then
        tmp = ((x * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0)))) * sinh(y)) / x
    else
        tmp = t_0
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double t_0 = y * ((Math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	double tmp;
	if (y <= 0.0085) {
		tmp = t_0;
	} else if (y <= 7.5e+62) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * Math.sinh(y)) / x;
	} else {
		tmp = t_0;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	t_0 = y * ((math.sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))))
	tmp = 0
	if y <= 0.0085:
		tmp = t_0
	elif y <= 7.5e+62:
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * math.sinh(y)) / x
	else:
		tmp = t_0
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	t_0 = Float64(y * Float64(Float64(sin(x) / x) * Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * 0.008333333333333333))))))
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.0085)
		tmp = t_0;
	elseif (y <= 7.5e+62)
		tmp = Float64(Float64(Float64(x * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x);
	else
		tmp = t_0;
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	t_0 = y * ((sin(x) / x) * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * 0.008333333333333333)))));
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.0085)
		tmp = t_0;
	elseif (y <= 7.5e+62)
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x;
	else
		tmp = t_0;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := Block[{t$95$0 = N[(y * N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.008333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, If[LessEqual[y, 0.0085], t$95$0, If[LessEqual[y, 7.5e+62], N[(N[(N[(x * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision], t$95$0]]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if y < 0.0085000000000000006 or 7.49999999999999998e62 < y

   1. Initial program 88.6%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 0.0085000000000000006 < y < 7.49999999999999998e62

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 5: 72.7% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.0055:\\ \;\;\;\;y \cdot \frac{\sin x}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.05 \cdot 10^{+103}:\\ \;\;\;\;\frac{\left(x \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right) \cdot \sinh y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{\sin x \cdot \left(y \cdot \left(1 + 0.16666666666666666 \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)}{x}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.0055)
   (* y (/ (sin x) x))
   (if (<= y 1.05e+103)
     (/ (* (* x (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666))) (sinh y)) x)
     (/ (* (sin x) (* y (+ 1.0 (* 0.16666666666666666 (* y y))))) x))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0055) {
		tmp = y * (sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.05e+103) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x;
	} else {
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.0055d0) then
        tmp = y * (sin(x) / x)
    else if (y <= 1.05d+103) then
        tmp = ((x * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0)))) * sinh(y)) / x
    else
        tmp = (sin(x) * (y * (1.0d0 + (0.16666666666666666d0 * (y * y))))) / x
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0055) {
		tmp = y * (Math.sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.05e+103) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * Math.sinh(y)) / x;
	} else {
		tmp = (Math.sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.0055:
		tmp = y * (math.sin(x) / x)
	elif y <= 1.05e+103:
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * math.sinh(y)) / x
	else:
		tmp = (math.sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.0055)
		tmp = Float64(y * Float64(sin(x) / x));
	elseif (y <= 1.05e+103)
		tmp = Float64(Float64(Float64(x * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x);
	else
		tmp = Float64(Float64(sin(x) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(0.16666666666666666 * Float64(y * y))))) / x);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.0055)
		tmp = y * (sin(x) / x);
	elseif (y <= 1.05e+103)
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666))) * sinh(y)) / x;
	else
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.0055], N[(y * N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.05e+103], N[(N[(N[(x * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision], N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(0.16666666666666666 * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 0.0054999999999999997

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 0.0054999999999999997 < y < 1.0500000000000001e103

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.0500000000000001e103 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 6: 72.7% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.0017:\\ \;\;\;\;y \cdot \frac{\sin x}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.45 \cdot 10^{+101}:\\ \;\;\;\;\frac{x}{\frac{x}{\sinh y}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\frac{\sin x \cdot \left(y \cdot \left(1 + 0.16666666666666666 \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)}{x}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.0017)
   (* y (/ (sin x) x))
   (if (<= y 1.45e+101)
     (/ x (/ x (sinh y)))
     (/ (* (sin x) (* y (+ 1.0 (* 0.16666666666666666 (* y y))))) x))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0017) {
		tmp = y * (sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.45e+101) {
		tmp = x / (x / sinh(y));
	} else {
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.0017d0) then
        tmp = y * (sin(x) / x)
    else if (y <= 1.45d+101) then
        tmp = x / (x / sinh(y))
    else
        tmp = (sin(x) * (y * (1.0d0 + (0.16666666666666666d0 * (y * y))))) / x
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.0017) {
		tmp = y * (Math.sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.45e+101) {
		tmp = x / (x / Math.sinh(y));
	} else {
		tmp = (Math.sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.0017:
		tmp = y * (math.sin(x) / x)
	elif y <= 1.45e+101:
		tmp = x / (x / math.sinh(y))
	else:
		tmp = (math.sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.0017)
		tmp = Float64(y * Float64(sin(x) / x));
	elseif (y <= 1.45e+101)
		tmp = Float64(x / Float64(x / sinh(y)));
	else
		tmp = Float64(Float64(sin(x) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(0.16666666666666666 * Float64(y * y))))) / x);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.0017)
		tmp = y * (sin(x) / x);
	elseif (y <= 1.45e+101)
		tmp = x / (x / sinh(y));
	else
		tmp = (sin(x) * (y * (1.0 + (0.16666666666666666 * (y * y))))) / x;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.0017], N[(y * N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.45e+101], N[(x / N[(x / N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(0.16666666666666666 * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 0.00169999999999999991

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 0.00169999999999999991 < y < 1.44999999999999994e101

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   4. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.44999999999999994e101 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 7: 68.0% accurate, 1.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.00066:\\ \;\;\;\;y \cdot \frac{\sin x}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.16 \cdot 10^{+32}:\\ \;\;\;\;\frac{x}{\frac{x}{\sinh y}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.00066)
   (* y (/ (sin x) x))
   (if (<= y 1.16e+32)
     (/ x (/ x (sinh y)))
     (*
      (+
       1.0
       (*
        (* y y)
        (+
         0.16666666666666666
         (*
          (* y y)
          (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984))))))
      (* y (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666)))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.00066) {
		tmp = y * (sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = x / (x / sinh(y));
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.00066d0) then
        tmp = y * (sin(x) / x)
    else if (y <= 1.16d+32) then
        tmp = x / (x / sinh(y))
    else
        tmp = (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)))))) * (y * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.00066) {
		tmp = y * (Math.sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = x / (x / Math.sinh(y));
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.00066:
		tmp = y * (math.sin(x) / x)
	elif y <= 1.16e+32:
		tmp = x / (x / math.sinh(y))
	else:
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.00066)
		tmp = Float64(y * Float64(sin(x) / x));
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = Float64(x / Float64(x / sinh(y)));
	else
		tmp = Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.00066)
		tmp = y * (sin(x) / x);
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = x / (x / sinh(y));
	else
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.00066], N[(y * N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.16e+32], N[(x / N[(x / N[Sinh[y], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 6.6e-4

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 6.6e-4 < y < 1.16e32

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   4. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.16e32 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 8: 68.0% accurate, 1.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 0.00076:\\ \;\;\;\;y \cdot \frac{\sin x}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.16 \cdot 10^{+32}:\\ \;\;\;\;\frac{\sinh y}{x} \cdot x\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 0.00076)
   (* y (/ (sin x) x))
   (if (<= y 1.16e+32)
     (* (/ (sinh y) x) x)
     (*
      (+
       1.0
       (*
        (* y y)
        (+
         0.16666666666666666
         (*
          (* y y)
          (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984))))))
      (* y (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666)))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.00076) {
		tmp = y * (sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = (sinh(y) / x) * x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 0.00076d0) then
        tmp = y * (sin(x) / x)
    else if (y <= 1.16d+32) then
        tmp = (sinh(y) / x) * x
    else
        tmp = (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)))))) * (y * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 0.00076) {
		tmp = y * (Math.sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = (Math.sinh(y) / x) * x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 0.00076:
		tmp = y * (math.sin(x) / x)
	elif y <= 1.16e+32:
		tmp = (math.sinh(y) / x) * x
	else:
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.00076)
		tmp = Float64(y * Float64(sin(x) / x));
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = Float64(Float64(sinh(y) / x) * x);
	else
		tmp = Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.00076)
		tmp = y * (sin(x) / x);
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = (sinh(y) / x) * x;
	else
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 0.00076], N[(y * N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.16e+32], N[(N[(N[Sinh[y], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * x), $MachinePrecision], N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 7.6000000000000004e-4

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 7.6000000000000004e-4 < y < 1.16e32

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   4. Applied egg-rr 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   7. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.16e32 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 9: 66.9% accurate, 1.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 7.8 \cdot 10^{+63}:\\ \;\;\;\;\frac{y \cdot \left(1 + y \cdot \left(y \cdot \left(0.16666666666666666 + y \cdot \left(y \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right)\right)\right)}{x} \cdot \left(x \cdot \left(1 + x \cdot \left(x \cdot \left(-0.16666666666666666 + x \cdot \left(x \cdot 0.008333333333333333\right)\right)\right)\right)\right)\\ \mathbf{elif}\;x \leq 1.3 \cdot 10^{+272}:\\ \;\;\;\;x \cdot \left(x \cdot \left(-0.027777777777777776 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;0.0001984126984126984 \cdot {y}^{7}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= x 7.8e+63)
   (*
    (/
     (*
      y
      (+
       1.0
       (*
        y
        (*
         y
         (+
          0.16666666666666666
          (*
           y
           (*
            y
            (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984)))))))))
     x)
    (*
     x
     (+
      1.0
      (* x (* x (+ -0.16666666666666666 (* x (* x 0.008333333333333333))))))))
   (if (<= x 1.3e+272)
     (* x (* x (* -0.027777777777777776 (* y (* y y)))))
     (* 0.0001984126984126984 (pow y 7.0)))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 7.8e+63) {
		tmp = ((y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))))))) / x) * (x * (1.0 + (x * (x * (-0.16666666666666666 + (x * (x * 0.008333333333333333)))))));
	} else if (x <= 1.3e+272) {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	} else {
		tmp = 0.0001984126984126984 * pow(y, 7.0);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (x <= 7.8d+63) then
        tmp = ((y * (1.0d0 + (y * (y * (0.16666666666666666d0 + (y * (y * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0))))))))) / x) * (x * (1.0d0 + (x * (x * ((-0.16666666666666666d0) + (x * (x * 0.008333333333333333d0)))))))
    else if (x <= 1.3d+272) then
        tmp = x * (x * ((-0.027777777777777776d0) * (y * (y * y))))
    else
        tmp = 0.0001984126984126984d0 * (y ** 7.0d0)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 7.8e+63) {
		tmp = ((y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))))))) / x) * (x * (1.0 + (x * (x * (-0.16666666666666666 + (x * (x * 0.008333333333333333)))))));
	} else if (x <= 1.3e+272) {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	} else {
		tmp = 0.0001984126984126984 * Math.pow(y, 7.0);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if x <= 7.8e+63:
		tmp = ((y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))))))) / x) * (x * (1.0 + (x * (x * (-0.16666666666666666 + (x * (x * 0.008333333333333333)))))))
	elif x <= 1.3e+272:
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))))
	else:
		tmp = 0.0001984126984126984 * math.pow(y, 7.0)
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (x <= 7.8e+63)
		tmp = Float64(Float64(Float64(y * Float64(1.0 + Float64(y * Float64(y * Float64(0.16666666666666666 + Float64(y * Float64(y * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984))))))))) / x) * Float64(x * Float64(1.0 + Float64(x * Float64(x * Float64(-0.16666666666666666 + Float64(x * Float64(x * 0.008333333333333333))))))));
	elseif (x <= 1.3e+272)
		tmp = Float64(x * Float64(x * Float64(-0.027777777777777776 * Float64(y * Float64(y * y)))));
	else
		tmp = Float64(0.0001984126984126984 * (y ^ 7.0));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (x <= 7.8e+63)
		tmp = ((y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))))))) / x) * (x * (1.0 + (x * (x * (-0.16666666666666666 + (x * (x * 0.008333333333333333)))))));
	elseif (x <= 1.3e+272)
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	else
		tmp = 0.0001984126984126984 * (y ^ 7.0);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[x, 7.8e+63], N[(N[(N[(y * N[(1.0 + N[(y * N[(y * N[(0.16666666666666666 + N[(y * N[(y * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision] * N[(x * N[(1.0 + N[(x * N[(x * N[(-0.16666666666666666 + N[(x * N[(x * 0.008333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[x, 1.3e+272], N[(x * N[(x * N[(-0.027777777777777776 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(0.0001984126984126984 * N[Power[y, 7.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if x < 7.8e63

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 7.8e63 < x < 1.3e272

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around inf 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   if 1.3e272 < x

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 10: 67.0% accurate, 1.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := 0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\\ t_1 := y \cdot \left(y \cdot t\_0\right)\\ \mathbf{if}\;y \leq 0.00076:\\ \;\;\;\;y \cdot \frac{\sin x}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.16 \cdot 10^{+32}:\\ \;\;\;\;\frac{\left(x \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot \left(-0.16666666666666666 + 0.008333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \frac{\left(0.004629629629629629 + t\_1 \cdot \left(\left(\left(y \cdot y\right) \cdot \left(y \cdot y\right)\right) \cdot \left(t\_0 \cdot t\_0\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot y\right)}{0.027777777777777776 + t\_1 \cdot \left(t\_1 - 0.16666666666666666\right)}\right)\right)}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot t\_0\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984)))
        (t_1 (* y (* y t_0))))
   (if (<= y 0.00076)
     (* y (/ (sin x) x))
     (if (<= y 1.16e+32)
       (/
        (*
         (*
          x
          (+
           1.0
           (*
            (* x x)
            (+ -0.16666666666666666 (* 0.008333333333333333 (* x x))))))
         (*
          y
          (+
           1.0
           (/
            (*
             (+
              0.004629629629629629
              (* t_1 (* (* (* y y) (* y y)) (* t_0 t_0))))
             (* y y))
            (+ 0.027777777777777776 (* t_1 (- t_1 0.16666666666666666)))))))
        x)
       (*
        (+ 1.0 (* (* y y) (+ 0.16666666666666666 (* (* y y) t_0))))
        (* y (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666))))))))

C

double code(double x, double y) {
	double t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	double t_1 = y * (y * t_0);
	double tmp;
	if (y <= 0.00076) {
		tmp = y * (sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: t_0
    real(8) :: t_1
    real(8) :: tmp
    t_0 = 0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)
    t_1 = y * (y * t_0)
    if (y <= 0.00076d0) then
        tmp = y * (sin(x) / x)
    else if (y <= 1.16d+32) then
        tmp = ((x * (1.0d0 + ((x * x) * ((-0.16666666666666666d0) + (0.008333333333333333d0 * (x * x)))))) * (y * (1.0d0 + (((0.004629629629629629d0 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776d0 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666d0))))))) / x
    else
        tmp = (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	double t_1 = y * (y * t_0);
	double tmp;
	if (y <= 0.00076) {
		tmp = y * (Math.sin(x) / x);
	} else if (y <= 1.16e+32) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)
	t_1 = y * (y * t_0)
	tmp = 0
	if y <= 0.00076:
		tmp = y * (math.sin(x) / x)
	elif y <= 1.16e+32:
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x
	else:
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	t_0 = Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984))
	t_1 = Float64(y * Float64(y * t_0))
	tmp = 0.0
	if (y <= 0.00076)
		tmp = Float64(y * Float64(sin(x) / x));
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = Float64(Float64(Float64(x * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * Float64(-0.16666666666666666 + Float64(0.008333333333333333 * Float64(x * x)))))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(Float64(0.004629629629629629 + Float64(t_1 * Float64(Float64(Float64(y * y) * Float64(y * y)) * Float64(t_0 * t_0)))) * Float64(y * y)) / Float64(0.027777777777777776 + Float64(t_1 * Float64(t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x);
	else
		tmp = Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * t_0)))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	t_1 = y * (y * t_0);
	tmp = 0.0;
	if (y <= 0.00076)
		tmp = y * (sin(x) / x);
	elseif (y <= 1.16e+32)
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	else
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := Block[{t$95$0 = N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$1 = N[(y * N[(y * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, If[LessEqual[y, 0.00076], N[(y * N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.16e+32], N[(N[(N[(x * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * N[(-0.16666666666666666 + N[(0.008333333333333333 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(N[(0.004629629629629629 + N[(t$95$1 * N[(N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(t$95$0 * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(0.027777777777777776 + N[(t$95$1 * N[(t$95$1 - 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision], N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 7.6000000000000004e-4

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 7.6000000000000004e-4 < y < 1.16e32

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 1.16e32 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 11: 60.2% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := 0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\\ t_1 := y \cdot \left(y \cdot t\_0\right)\\ \mathbf{if}\;y \leq 7 \cdot 10^{-5}:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{elif}\;y \leq 1.15 \cdot 10^{+32}:\\ \;\;\;\;\frac{\left(x \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot \left(-0.16666666666666666 + 0.008333333333333333 \cdot \left(x \cdot x\right)\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \frac{\left(0.004629629629629629 + t\_1 \cdot \left(\left(\left(y \cdot y\right) \cdot \left(y \cdot y\right)\right) \cdot \left(t\_0 \cdot t\_0\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot y\right)}{0.027777777777777776 + t\_1 \cdot \left(t\_1 - 0.16666666666666666\right)}\right)\right)}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot t\_0\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984)))
        (t_1 (* y (* y t_0))))
   (if (<= y 7e-5)
     (* x (/ y x))
     (if (<= y 1.15e+32)
       (/
        (*
         (*
          x
          (+
           1.0
           (*
            (* x x)
            (+ -0.16666666666666666 (* 0.008333333333333333 (* x x))))))
         (*
          y
          (+
           1.0
           (/
            (*
             (+
              0.004629629629629629
              (* t_1 (* (* (* y y) (* y y)) (* t_0 t_0))))
             (* y y))
            (+ 0.027777777777777776 (* t_1 (- t_1 0.16666666666666666)))))))
        x)
       (*
        (+ 1.0 (* (* y y) (+ 0.16666666666666666 (* (* y y) t_0))))
        (* y (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666))))))))

C

double code(double x, double y) {
	double t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	double t_1 = y * (y * t_0);
	double tmp;
	if (y <= 7e-5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else if (y <= 1.15e+32) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: t_0
    real(8) :: t_1
    real(8) :: tmp
    t_0 = 0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)
    t_1 = y * (y * t_0)
    if (y <= 7d-5) then
        tmp = x * (y / x)
    else if (y <= 1.15d+32) then
        tmp = ((x * (1.0d0 + ((x * x) * ((-0.16666666666666666d0) + (0.008333333333333333d0 * (x * x)))))) * (y * (1.0d0 + (((0.004629629629629629d0 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776d0 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666d0))))))) / x
    else
        tmp = (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	double t_1 = y * (y * t_0);
	double tmp;
	if (y <= 7e-5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else if (y <= 1.15e+32) {
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)
	t_1 = y * (y * t_0)
	tmp = 0
	if y <= 7e-5:
		tmp = x * (y / x)
	elif y <= 1.15e+32:
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x
	else:
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	t_0 = Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984))
	t_1 = Float64(y * Float64(y * t_0))
	tmp = 0.0
	if (y <= 7e-5)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	elseif (y <= 1.15e+32)
		tmp = Float64(Float64(Float64(x * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * Float64(-0.16666666666666666 + Float64(0.008333333333333333 * Float64(x * x)))))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(Float64(0.004629629629629629 + Float64(t_1 * Float64(Float64(Float64(y * y) * Float64(y * y)) * Float64(t_0 * t_0)))) * Float64(y * y)) / Float64(0.027777777777777776 + Float64(t_1 * Float64(t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x);
	else
		tmp = Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * t_0)))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	t_0 = 0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984);
	t_1 = y * (y * t_0);
	tmp = 0.0;
	if (y <= 7e-5)
		tmp = x * (y / x);
	elseif (y <= 1.15e+32)
		tmp = ((x * (1.0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666 + (0.008333333333333333 * (x * x)))))) * (y * (1.0 + (((0.004629629629629629 + (t_1 * (((y * y) * (y * y)) * (t_0 * t_0)))) * (y * y)) / (0.027777777777777776 + (t_1 * (t_1 - 0.16666666666666666))))))) / x;
	else
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * t_0)))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := Block[{t$95$0 = N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$1 = N[(y * N[(y * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, If[LessEqual[y, 7e-5], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 1.15e+32], N[(N[(N[(x * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * N[(-0.16666666666666666 + N[(0.008333333333333333 * N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(N[(0.004629629629629629 + N[(t$95$1 * N[(N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(t$95$0 * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(0.027777777777777776 + N[(t$95$1 * N[(t$95$1 - 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision], N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 6.9999999999999994e-5

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 6.9999999999999994e-5 < y < 1.15e32

   1. Initial program 99.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 1.15e32 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 12: 59.5% accurate, 6.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 7 \cdot 10^{-5}:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right) \cdot \left(y \cdot \left(1 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 7e-5)
   (* x (/ y x))
   (*
    (+
     1.0
     (*
      (* y y)
      (+
       0.16666666666666666
       (*
        (* y y)
        (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984))))))
    (* y (+ 1.0 (* (* x x) -0.16666666666666666))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 7e-5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 7d-5) then
        tmp = x * (y / x)
    else
        tmp = (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0)))))) * (y * (1.0d0 + ((x * x) * (-0.16666666666666666d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 7e-5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 7e-5:
		tmp = x * (y / x)
	else:
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 7e-5)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	else
		tmp = Float64(Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(x * x) * -0.16666666666666666))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 7e-5)
		tmp = x * (y / x);
	else
		tmp = (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984)))))) * (y * (1.0 + ((x * x) * -0.16666666666666666)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 7e-5], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(y * N[(1.0 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if y < 6.9999999999999994e-5

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 6.9999999999999994e-5 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 13: 64.1% accurate, 7.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.25 \cdot 10^{+64}:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(1 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.008333333333333333 + \left(y \cdot y\right) \cdot 0.0001984126984126984\right)\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;x \cdot \left(x \cdot \left(-0.027777777777777776 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.25e+64)
   (*
    y
    (+
     1.0
     (*
      (* y y)
      (+
       0.16666666666666666
       (*
        (* y y)
        (+ 0.008333333333333333 (* (* y y) 0.0001984126984126984)))))))
   (* x (* x (* -0.027777777777777776 (* y (* y y)))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.25e+64) {
		tmp = y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (x <= 1.25d+64) then
        tmp = y * (1.0d0 + ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((y * y) * (0.008333333333333333d0 + ((y * y) * 0.0001984126984126984d0))))))
    else
        tmp = x * (x * ((-0.027777777777777776d0) * (y * (y * y))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.25e+64) {
		tmp = y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if x <= 1.25e+64:
		tmp = y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))))
	else:
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.25e+64)
		tmp = Float64(y * Float64(1.0 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(y * y) * Float64(0.008333333333333333 + Float64(Float64(y * y) * 0.0001984126984126984)))))));
	else
		tmp = Float64(x * Float64(x * Float64(-0.027777777777777776 * Float64(y * Float64(y * y)))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (x <= 1.25e+64)
		tmp = y * (1.0 + ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((y * y) * (0.008333333333333333 + ((y * y) * 0.0001984126984126984))))));
	else
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[x, 1.25e+64], N[(y * N[(1.0 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.008333333333333333 + N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * 0.0001984126984126984), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(x * N[(x * N[(-0.027777777777777776 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.25e64

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.25e64 < x

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around inf 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 14: 56.9% accurate, 9.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{if}\;y \leq 3500:\\ \;\;\;\;t\_0\\ \mathbf{elif}\;y \leq 2.05 \cdot 10^{+55}:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(1 + x \cdot \left(x \cdot -0.16666666666666666\right)\right)\\ \mathbf{elif}\;y \leq 9 \cdot 10^{+102}:\\ \;\;\;\;t\_0\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;0.16666666666666666 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (* x (/ y x))))
   (if (<= y 3500.0)
     t_0
     (if (<= y 2.05e+55)
       (* y (+ 1.0 (* x (* x -0.16666666666666666))))
       (if (<= y 9e+102) t_0 (* 0.16666666666666666 (* y (* y y))))))))

C

double code(double x, double y) {
	double t_0 = x * (y / x);
	double tmp;
	if (y <= 3500.0) {
		tmp = t_0;
	} else if (y <= 2.05e+55) {
		tmp = y * (1.0 + (x * (x * -0.16666666666666666)));
	} else if (y <= 9e+102) {
		tmp = t_0;
	} else {
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: t_0
    real(8) :: tmp
    t_0 = x * (y / x)
    if (y <= 3500.0d0) then
        tmp = t_0
    else if (y <= 2.05d+55) then
        tmp = y * (1.0d0 + (x * (x * (-0.16666666666666666d0))))
    else if (y <= 9d+102) then
        tmp = t_0
    else
        tmp = 0.16666666666666666d0 * (y * (y * y))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double t_0 = x * (y / x);
	double tmp;
	if (y <= 3500.0) {
		tmp = t_0;
	} else if (y <= 2.05e+55) {
		tmp = y * (1.0 + (x * (x * -0.16666666666666666)));
	} else if (y <= 9e+102) {
		tmp = t_0;
	} else {
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	t_0 = x * (y / x)
	tmp = 0
	if y <= 3500.0:
		tmp = t_0
	elif y <= 2.05e+55:
		tmp = y * (1.0 + (x * (x * -0.16666666666666666)))
	elif y <= 9e+102:
		tmp = t_0
	else:
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	t_0 = Float64(x * Float64(y / x))
	tmp = 0.0
	if (y <= 3500.0)
		tmp = t_0;
	elseif (y <= 2.05e+55)
		tmp = Float64(y * Float64(1.0 + Float64(x * Float64(x * -0.16666666666666666))));
	elseif (y <= 9e+102)
		tmp = t_0;
	else
		tmp = Float64(0.16666666666666666 * Float64(y * Float64(y * y)));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	t_0 = x * (y / x);
	tmp = 0.0;
	if (y <= 3500.0)
		tmp = t_0;
	elseif (y <= 2.05e+55)
		tmp = y * (1.0 + (x * (x * -0.16666666666666666)));
	elseif (y <= 9e+102)
		tmp = t_0;
	else
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := Block[{t$95$0 = N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, If[LessEqual[y, 3500.0], t$95$0, If[LessEqual[y, 2.05e+55], N[(y * N[(1.0 + N[(x * N[(x * -0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[y, 9e+102], t$95$0, N[(0.16666666666666666 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if y < 3500 or 2.04999999999999991e55 < y < 9.00000000000000042e102

   1. Initial program 86.8%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 3500 < y < 2.04999999999999991e55

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   if 9.00000000000000042e102 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around 0 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 15: 57.8% accurate, 9.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.5 \cdot 10^{-236}:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{elif}\;x \leq 1.15 \cdot 10^{+64}:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(1 + y \cdot \left(y \cdot 0.16666666666666666\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;x \cdot \left(x \cdot \left(-0.027777777777777776 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.5e-236)
   (* x (/ y x))
   (if (<= x 1.15e+64)
     (* y (+ 1.0 (* y (* y 0.16666666666666666))))
     (* x (* x (* -0.027777777777777776 (* y (* y y))))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.5e-236) {
		tmp = x * (y / x);
	} else if (x <= 1.15e+64) {
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * 0.16666666666666666)));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (x <= 1.5d-236) then
        tmp = x * (y / x)
    else if (x <= 1.15d+64) then
        tmp = y * (1.0d0 + (y * (y * 0.16666666666666666d0)))
    else
        tmp = x * (x * ((-0.027777777777777776d0) * (y * (y * y))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.5e-236) {
		tmp = x * (y / x);
	} else if (x <= 1.15e+64) {
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * 0.16666666666666666)));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if x <= 1.5e-236:
		tmp = x * (y / x)
	elif x <= 1.15e+64:
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * 0.16666666666666666)))
	else:
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.5e-236)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	elseif (x <= 1.15e+64)
		tmp = Float64(y * Float64(1.0 + Float64(y * Float64(y * 0.16666666666666666))));
	else
		tmp = Float64(x * Float64(x * Float64(-0.027777777777777776 * Float64(y * Float64(y * y)))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (x <= 1.5e-236)
		tmp = x * (y / x);
	elseif (x <= 1.15e+64)
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * 0.16666666666666666)));
	else
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[x, 1.5e-236], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[x, 1.15e+64], N[(y * N[(1.0 + N[(y * N[(y * 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(x * N[(x * N[(-0.027777777777777776 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if x < 1.50000000000000007e-236

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 1.50000000000000007e-236 < x < 1.15e64

   1. Initial program 86.2%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   if 1.15e64 < x

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around inf 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 16: 62.4% accurate, 10.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.25 \cdot 10^{+64}:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(1 + y \cdot \left(y \cdot \left(0.16666666666666666 + y \cdot \left(y \cdot 0.008333333333333333\right)\right)\right)\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;x \cdot \left(x \cdot \left(-0.027777777777777776 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.25e+64)
   (*
    y
    (+
     1.0
     (* y (* y (+ 0.16666666666666666 (* y (* y 0.008333333333333333)))))))
   (* x (* x (* -0.027777777777777776 (* y (* y y)))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.25e+64) {
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * 0.008333333333333333))))));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (x <= 1.25d+64) then
        tmp = y * (1.0d0 + (y * (y * (0.16666666666666666d0 + (y * (y * 0.008333333333333333d0))))))
    else
        tmp = x * (x * ((-0.027777777777777776d0) * (y * (y * y))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (x <= 1.25e+64) {
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * 0.008333333333333333))))));
	} else {
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if x <= 1.25e+64:
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * 0.008333333333333333))))))
	else:
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.25e+64)
		tmp = Float64(y * Float64(1.0 + Float64(y * Float64(y * Float64(0.16666666666666666 + Float64(y * Float64(y * 0.008333333333333333)))))));
	else
		tmp = Float64(x * Float64(x * Float64(-0.027777777777777776 * Float64(y * Float64(y * y)))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (x <= 1.25e+64)
		tmp = y * (1.0 + (y * (y * (0.16666666666666666 + (y * (y * 0.008333333333333333))))));
	else
		tmp = x * (x * (-0.027777777777777776 * (y * (y * y))));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[x, 1.25e+64], N[(y * N[(1.0 + N[(y * N[(y * N[(0.16666666666666666 + N[(y * N[(y * 0.008333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(x * N[(x * N[(-0.027777777777777776 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.25e64

   1. Initial program 86.3%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   if 1.25e64 < x

   1. Initial program 99.9%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around inf 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 17: 57.1% accurate, 11.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 850:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;\left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.027777777777777776\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 850.0)
   (* x (/ y x))
   (*
    (* y (* y y))
    (+ 0.16666666666666666 (* (* x x) -0.027777777777777776)))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 850.0) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = (y * (y * y)) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 850.0d0) then
        tmp = x * (y / x)
    else
        tmp = (y * (y * y)) * (0.16666666666666666d0 + ((x * x) * (-0.027777777777777776d0)))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 850.0) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = (y * (y * y)) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 850.0:
		tmp = x * (y / x)
	else:
		tmp = (y * (y * y)) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 850.0)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	else
		tmp = Float64(Float64(y * Float64(y * y)) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(x * x) * -0.027777777777777776)));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 850.0)
		tmp = x * (y / x);
	else
		tmp = (y * (y * y)) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 850.0], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.027777777777777776), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if y < 850

   1. Initial program 86.4%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 850 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 18: 57.1% accurate, 11.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 4.5:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;y \cdot \left(\left(y \cdot y\right) \cdot \left(0.16666666666666666 + \left(x \cdot x\right) \cdot -0.027777777777777776\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 4.5)
   (* x (/ y x))
   (*
    y
    (* (* y y) (+ 0.16666666666666666 (* (* x x) -0.027777777777777776))))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 4.5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = y * ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776)));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 4.5d0) then
        tmp = x * (y / x)
    else
        tmp = y * ((y * y) * (0.16666666666666666d0 + ((x * x) * (-0.027777777777777776d0))))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 4.5) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = y * ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776)));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 4.5:
		tmp = x * (y / x)
	else:
		tmp = y * ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776)))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 4.5)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	else
		tmp = Float64(y * Float64(Float64(y * y) * Float64(0.16666666666666666 + Float64(Float64(x * x) * -0.027777777777777776))));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 4.5)
		tmp = x * (y / x);
	else
		tmp = y * ((y * y) * (0.16666666666666666 + ((x * x) * -0.027777777777777776)));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 4.5], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(y * N[(N[(y * y), $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 + N[(N[(x * x), $MachinePrecision] * -0.027777777777777776), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if y < 4.5

   1. Initial program 86.4%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 4.5 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 19: 56.5% accurate, 17.1× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;y \leq 9 \cdot 10^{+102}:\\ \;\;\;\;x \cdot \frac{y}{x}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;0.16666666666666666 \cdot \left(y \cdot \left(y \cdot y\right)\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y)
 :precision binary64
 (if (<= y 9e+102) (* x (/ y x)) (* 0.16666666666666666 (* y (* y y)))))

C

double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 9e+102) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    real(8) :: tmp
    if (y <= 9d+102) then
        tmp = x * (y / x)
    else
        tmp = 0.16666666666666666d0 * (y * (y * y))
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	double tmp;
	if (y <= 9e+102) {
		tmp = x * (y / x);
	} else {
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	}
	return tmp;
}

Python

def code(x, y):
	tmp = 0
	if y <= 9e+102:
		tmp = x * (y / x)
	else:
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y))
	return tmp

Julia

function code(x, y)
	tmp = 0.0
	if (y <= 9e+102)
		tmp = Float64(x * Float64(y / x));
	else
		tmp = Float64(0.16666666666666666 * Float64(y * Float64(y * y)));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(x, y)
	tmp = 0.0;
	if (y <= 9e+102)
		tmp = x * (y / x);
	else
		tmp = 0.16666666666666666 * (y * (y * y));
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[x_, y_] := If[LessEqual[y, 9e+102], N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(0.16666666666666666 * N[(y * N[(y * y), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if y < 9.00000000000000042e102

   1. Initial program 87.4%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   10. Applied egg-rr 0

       \[\leadsto expr\]

   if 9.00000000000000042e102 < y

   1. Initial program 100.0%

      \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
   2. Add Preprocessing

   3. Taylor expanded in x around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   5. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   6. Taylor expanded in y around 0 0

      \[\leadsto expr\]

   8. Simplified 0

      \[\leadsto expr\]

   9. Taylor expanded in y around inf 0

      \[\leadsto expr\]

   11. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]

   12. Taylor expanded in x around 0 0

       \[\leadsto expr\]

   14. Simplified 0

       \[\leadsto expr\]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 20: 50.1% accurate, 41.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ x \cdot \frac{y}{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 (* x (/ y x)))

C

double code(double x, double y) {
	return x * (y / x);
}

Fortran

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

Java

public static double code(double x, double y) {
	return x * (y / x);
}

Python

def code(x, y):
	return x * (y / x)

Julia

function code(x, y)
	return Float64(x * Float64(y / x))
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = x * (y / x);
end

Wolfram

code[x_, y_] := N[(x * N[(y / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 89.2%

   \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in y around 0 0

   \[\leadsto expr\]

5. Simplified 0

   \[\leadsto expr\]

6. Taylor expanded in x around 0 0

   \[\leadsto expr\]

8. Simplified 0

   \[\leadsto expr\]

10. Applied egg-rr 0

    \[\leadsto expr\]
11. Add Preprocessing

Alternative 21: 28.0% accurate, 205.0× speedup

Math

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

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 y)

C

double code(double x, double y) {
	return y;
}

Fortran

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

Java

public static double code(double x, double y) {
	return y;
}

Python

def code(x, y):
	return y

Julia

function code(x, y)
	return y
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = y;
end

Wolfram

code[x_, y_] := y

Derivation

1. Initial program 89.2%

   \[\frac{\sin x \cdot \sinh y}{x} \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in y around 0 0

   \[\leadsto expr\]

5. Simplified 0

   \[\leadsto expr\]

6. Taylor expanded in x around 0 0

   \[\leadsto expr\]

8. Simplified 0

   \[\leadsto expr\]
9. Add Preprocessing

Developer target: 99.8% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \sin x \cdot \frac{\sinh y}{x} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x y) :precision binary64 (* (sin x) (/ (sinh y) x)))

C

double code(double x, double y) {
	return sin(x) * (sinh(y) / x);
}

Fortran

real(8) function code(x, y)
    real(8), intent (in) :: x
    real(8), intent (in) :: y
    code = sin(x) * (sinh(y) / x)
end function

Java

public static double code(double x, double y) {
	return Math.sin(x) * (Math.sinh(y) / x);
}

Python

def code(x, y):
	return math.sin(x) * (math.sinh(y) / x)

Julia

function code(x, y)
	return Float64(sin(x) * Float64(sinh(y) / x))
end

MATLAB

function tmp = code(x, y)
	tmp = sin(x) * (sinh(y) / x);
end

Wolfram

code[x_, y_] := N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * N[(N[Sinh[y], $MachinePrecision] / x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Reproduce

herbie shell --seed 2024110 
(FPCore (x y)
  :name "Linear.Quaternion:$ccosh from linear-1.19.1.3"
  :precision binary64

  :alt
  (* (sin x) (/ (sinh y) x))

  (/ (* (sin x) (sinh y)) x))