normal distribution

Percentage Accurate: 99.4% → 99.6%

Time: 11.1s

Alternatives: 9

Speedup: 1.0×

Specification

\[\left(0 \leq u1 \land u1 \leq 1\right) \land \left(0 \leq u2 \land u2 \leq 1\right)\]

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))

C

double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * pow((-2.0 * log(u1)), 0.5)) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * Math.pow((-2.0 * Math.log(u1)), 0.5)) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}

Python

def code(u1, u2):
	return (((1.0 / 6.0) * math.pow((-2.0 * math.log(u1)), 0.5)) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(1.0 / 6.0) * (Float64(-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((1.0 / 6.0) * ((-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(1.0 / 6.0), $MachinePrecision] * N[Power[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]

Initial Program: 99.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))

C

double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * pow((-2.0 * log(u1)), 0.5)) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * Math.pow((-2.0 * Math.log(u1)), 0.5)) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}

Python

def code(u1, u2):
	return (((1.0 / 6.0) * math.pow((-2.0 * math.log(u1)), 0.5)) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(1.0 / 6.0) * (Float64(-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((1.0 / 6.0) * ((-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(1.0 / 6.0), $MachinePrecision] * N[Power[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]

Alternative 1: 99.6% accurate, 0.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(\left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{2}\right) \cdot \sqrt{0 - \log u1}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (*
   (* (* 0.16666666666666666 (sqrt 2.0)) (sqrt (- 0.0 (log u1))))
   (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))

C

double code(double u1, double u2) {
	return (((0.16666666666666666 * sqrt(2.0)) * sqrt((0.0 - log(u1)))) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return (((0.16666666666666666 * Math.sqrt(2.0)) * Math.sqrt((0.0 - Math.log(u1)))) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}

Python

def code(u1, u2):
	return (((0.16666666666666666 * math.sqrt(2.0)) * math.sqrt((0.0 - math.log(u1)))) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(0.16666666666666666 * sqrt(2.0)) * sqrt(Float64(0.0 - log(u1)))) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((0.16666666666666666 * sqrt(2.0)) * sqrt((0.0 - log(u1)))) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(0.16666666666666666 * N[Sqrt[2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Sqrt[N[(0.0 - N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in u1 around inf

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \color{blue}{\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)}\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log \left(\frac{1}{u1}\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\left(\frac{1}{u1}\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. /-lowering-/.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. sqrt-lowering-sqrt.f64 99.4%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

5. Simplified 99.4%

   \[\leadsto \left(\frac{1}{6} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{2} \cdot \sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{2}\right) \cdot \sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{2}\right), \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6}\right), \left(\sqrt{2}\right)\right), \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{2}\right)\right), \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\log \left(\frac{1}{u1}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. log-div N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\left(\log 1 - \log u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   9. --lowering--.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{\_.f64}\left(\log 1, \log u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   10. metadata-eval N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{\_.f64}\left(0, \log u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   11. log-lowering-log.f64 99.6%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{\_.f64}\left(0, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Applied egg-rr 99.6%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{2}\right) \cdot \sqrt{0 - \log u1}\right)} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
8. Add Preprocessing

Alternative 2: 99.5% accurate, 0.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + \sqrt{2} \cdot \left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{0 - \log u1}\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   (sqrt 2.0)
   (*
    (cos (* 2.0 (* PI u2)))
    (* 0.16666666666666666 (sqrt (- 0.0 (log u1))))))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (sqrt(2.0) * (cos((2.0 * (((double) M_PI) * u2))) * (0.16666666666666666 * sqrt((0.0 - log(u1))))));
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (Math.sqrt(2.0) * (Math.cos((2.0 * (Math.PI * u2))) * (0.16666666666666666 * Math.sqrt((0.0 - Math.log(u1))))));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (math.sqrt(2.0) * (math.cos((2.0 * (math.pi * u2))) * (0.16666666666666666 * math.sqrt((0.0 - math.log(u1))))))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(sqrt(2.0) * Float64(cos(Float64(2.0 * Float64(pi * u2))) * Float64(0.16666666666666666 * sqrt(Float64(0.0 - log(u1)))))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (sqrt(2.0) * (cos((2.0 * (pi * u2))) * (0.16666666666666666 * sqrt((0.0 - log(u1))))));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(N[Sqrt[2.0], $MachinePrecision] * N[(N[Cos[N[(2.0 * N[(Pi * u2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 * N[Sqrt[N[(0.0 - N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in u1 around inf

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \color{blue}{\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)}\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log \left(\frac{1}{u1}\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\left(\frac{1}{u1}\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. /-lowering-/.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. sqrt-lowering-sqrt.f64 99.4%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

5. Simplified 99.4%

   \[\leadsto \left(\frac{1}{6} \cdot \color{blue}{\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right) \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\cos \left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\cos \left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right) \cdot \sqrt{2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\cos \left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right) \cdot \sqrt{2}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\cos \left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Applied egg-rr 99.5%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{0 - \log u1}\right)\right) \cdot \sqrt{2}} + 0.5 \]

8. Final simplification 99.5%

   \[\leadsto 0.5 + \sqrt{2} \cdot \left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{0 - \log u1}\right)\right) \]
9. Add Preprocessing

Alternative 3: 99.4% accurate, 0.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot {\left({\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{2}\right)}^{0.25}\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   (cos (* 2.0 (* PI u2)))
   (* 0.16666666666666666 (pow (pow (* (log u1) -2.0) 2.0) 0.25)))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (cos((2.0 * (((double) M_PI) * u2))) * (0.16666666666666666 * pow(pow((log(u1) * -2.0), 2.0), 0.25)));
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (Math.cos((2.0 * (Math.PI * u2))) * (0.16666666666666666 * Math.pow(Math.pow((Math.log(u1) * -2.0), 2.0), 0.25)));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (math.cos((2.0 * (math.pi * u2))) * (0.16666666666666666 * math.pow(math.pow((math.log(u1) * -2.0), 2.0), 0.25)))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(cos(Float64(2.0 * Float64(pi * u2))) * Float64(0.16666666666666666 * ((Float64(log(u1) * -2.0) ^ 2.0) ^ 0.25))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (cos((2.0 * (pi * u2))) * (0.16666666666666666 * (((log(u1) * -2.0) ^ 2.0) ^ 0.25)));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(N[Cos[N[(2.0 * N[(Pi * u2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 * N[Power[N[Power[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision], 0.25], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Step-by-step derivation

   1. +-commutative N/A

      \[\leadsto \frac{1}{2} + \color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)} \]

   2. +-lowering-+.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \color{blue}{\left(\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)}\right) \]

   3. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \color{blue}{\cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)}\right)\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6}\right), \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right)\right), \cos \color{blue}{\left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)}\right)\right) \]

   5. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right)\right), \cos \left(\color{blue}{\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right)} \cdot u2\right)\right)\right) \]

   6. unpow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot \color{blue}{u2}\right)\right)\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot \color{blue}{u2}\right)\right)\right) \]

   8. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \log u1\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right) \]

   9. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right) \]

   10. cos-lowering-cos.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right) \]

   11. associate-*l* N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   12. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   13. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   14. PI-lowering-PI.f64 99.4%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

3. Simplified 99.4%

   \[\leadsto \color{blue}{0.5 + \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) \cdot \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right)} \]
4. Add Preprocessing
5. Step-by-step derivation

   1. pow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \color{blue}{\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)}\right)\right)\right)\right) \]

   2. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(2 \cdot \frac{1}{4}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \color{blue}{u2}\right)\right)\right)\right)\right) \]

   3. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(2 \cdot \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   4. pow-sqr N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \color{blue}{\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)}\right)\right)\right)\right) \]

   5. pow-prod-down N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(\left(-2 \cdot \log u1\right) \cdot \left(-2 \cdot \log u1\right)\right)}^{\left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \color{blue}{\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)}\right)\right)\right)\right) \]

   6. pow-lowering-pow.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\left(\left(-2 \cdot \log u1\right) \cdot \left(-2 \cdot \log u1\right)\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \color{blue}{\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)}\right)\right)\right)\right) \]

   7. pow2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{2}\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\color{blue}{\mathsf{PI.f64}\left(\right)}, u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   8. pow-lowering-pow.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right), 2\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\color{blue}{\mathsf{PI.f64}\left(\right)}, u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   9. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \log u1\right), 2\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   10. log-lowering-log.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), 2\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   11. metadata-eval 99.4%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), 2\right), \frac{1}{4}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \color{blue}{u2}\right)\right)\right)\right)\right) \]

6. Applied egg-rr 99.4%

   \[\leadsto 0.5 + \left(0.16666666666666666 \cdot \color{blue}{{\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{2}\right)}^{0.25}}\right) \cdot \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \]

7. Final simplification 99.4%

   \[\leadsto 0.5 + \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot {\left({\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{2}\right)}^{0.25}\right) \]
8. Add Preprocessing

Alternative 4: 99.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot {\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5}\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   (cos (* (* 2.0 PI) u2))
   (* 0.16666666666666666 (pow (* (log u1) -2.0) 0.5)))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2)) * (0.16666666666666666 * pow((log(u1) * -2.0), 0.5)));
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2)) * (0.16666666666666666 * Math.pow((Math.log(u1) * -2.0), 0.5)));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (math.cos(((2.0 * math.pi) * u2)) * (0.16666666666666666 * math.pow((math.log(u1) * -2.0), 0.5)))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2)) * Float64(0.16666666666666666 * (Float64(log(u1) * -2.0) ^ 0.5))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (cos(((2.0 * pi) * u2)) * (0.16666666666666666 * ((log(u1) * -2.0) ^ 0.5)));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 * N[Power[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing
3. Step-by-step derivation

   1. metadata-eval 99.4%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \frac{1}{2}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

4. Applied egg-rr 99.4%

   \[\leadsto \left(\color{blue}{0.16666666666666666} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]

5. Final simplification 99.4%

   \[\leadsto 0.5 + \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot {\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5}\right) \]
6. Add Preprocessing

Alternative 5: 99.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   (cos (* 2.0 (* PI u2)))
   (* 0.16666666666666666 (sqrt (* (log u1) -2.0))))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (cos((2.0 * (((double) M_PI) * u2))) * (0.16666666666666666 * sqrt((log(u1) * -2.0))));
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (Math.cos((2.0 * (Math.PI * u2))) * (0.16666666666666666 * Math.sqrt((Math.log(u1) * -2.0))));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (math.cos((2.0 * (math.pi * u2))) * (0.16666666666666666 * math.sqrt((math.log(u1) * -2.0))))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(cos(Float64(2.0 * Float64(pi * u2))) * Float64(0.16666666666666666 * sqrt(Float64(log(u1) * -2.0)))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (cos((2.0 * (pi * u2))) * (0.16666666666666666 * sqrt((log(u1) * -2.0))));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(N[Cos[N[(2.0 * N[(Pi * u2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(0.16666666666666666 * N[Sqrt[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Step-by-step derivation

   1. +-commutative N/A

      \[\leadsto \frac{1}{2} + \color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)} \]

   2. +-lowering-+.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \color{blue}{\left(\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)}\right) \]

   3. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \color{blue}{\cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)}\right)\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\frac{1}{6}\right), \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right)\right), \cos \color{blue}{\left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)}\right)\right) \]

   5. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right)\right), \cos \left(\color{blue}{\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right)} \cdot u2\right)\right)\right) \]

   6. unpow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot \color{blue}{u2}\right)\right)\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot \color{blue}{u2}\right)\right)\right) \]

   8. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \log u1\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right) \]

   9. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right) \]

   10. cos-lowering-cos.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right) \]

   11. associate-*l* N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   12. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   13. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

   14. PI-lowering-PI.f64 99.4%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\frac{1}{2}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right)\right) \]

3. Simplified 99.4%

   \[\leadsto \color{blue}{0.5 + \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) \cdot \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right)} \]
4. Add Preprocessing

5. Final simplification 99.4%

   \[\leadsto 0.5 + \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right) \]
6. Add Preprocessing

Alternative 6: 98.8% accurate, 1.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \left(1 + \left(u2 \cdot u2\right) \cdot \left(\pi \cdot \left(\pi \cdot -2\right)\right)\right)\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   0.16666666666666666
   (* (sqrt (* (log u1) -2.0)) (+ 1.0 (* (* u2 u2) (* PI (* PI -2.0))))))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * (sqrt((log(u1) * -2.0)) * (1.0 + ((u2 * u2) * (((double) M_PI) * (((double) M_PI) * -2.0))))));
}

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * (Math.sqrt((Math.log(u1) * -2.0)) * (1.0 + ((u2 * u2) * (Math.PI * (Math.PI * -2.0))))));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * (math.sqrt((math.log(u1) * -2.0)) * (1.0 + ((u2 * u2) * (math.pi * (math.pi * -2.0))))))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(0.16666666666666666 * Float64(sqrt(Float64(log(u1) * -2.0)) * Float64(1.0 + Float64(Float64(u2 * u2) * Float64(pi * Float64(pi * -2.0)))))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (0.16666666666666666 * (sqrt((log(u1) * -2.0)) * (1.0 + ((u2 * u2) * (pi * (pi * -2.0))))));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(0.16666666666666666 * N[(N[Sqrt[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[(1.0 + N[(N[(u2 * u2), $MachinePrecision] * N[(Pi * N[(Pi * -2.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing
3. Step-by-step derivation

   1. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. pow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. associate-*l* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

4. Applied egg-rr 99.4%

   \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right)\right) \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]

5. Taylor expanded in u2 around 0

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \color{blue}{\left(1 + -2 \cdot \left({u2}^{2} \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \left(1 + -2 \cdot \left({\mathsf{PI}\left(\right)}^{2} \cdot {u2}^{2}\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \left(1 + \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right) \cdot {u2}^{2}\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. +-lowering-+.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \left(\left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right) \cdot {u2}^{2}\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \left({u2}^{2} \cdot \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\left({u2}^{2}\right), \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. unpow2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\left(u2 \cdot u2\right), \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \left({\mathsf{PI}\left(\right)}^{2} \cdot -2\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   9. unpow2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \left(\left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot -2\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   10. associate-*l* N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot -2\right)\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   11. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot -2\right)\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   12. PI-lowering-PI.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot -2\right)\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   13. *-lowering-*.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), -2\right)\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   14. PI-lowering-PI.f64 98.8%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(u2, u2\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), -2\right)\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Simplified 98.8%

   \[\leadsto \left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \color{blue}{\left(1 + \left(u2 \cdot u2\right) \cdot \left(\pi \cdot \left(\pi \cdot -2\right)\right)\right)}\right) \cdot 0.16666666666666666 + 0.5 \]

8. Final simplification 98.8%

   \[\leadsto 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \left(1 + \left(u2 \cdot u2\right) \cdot \left(\pi \cdot \left(\pi \cdot -2\right)\right)\right)\right) \]
9. Add Preprocessing

Alternative 7: 98.2% accurate, 1.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot {\left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right)}^{-0.5} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+ 0.5 (* 0.16666666666666666 (pow (/ 1.0 (* (log u1) -2.0)) -0.5))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * pow((1.0 / (log(u1) * -2.0)), -0.5));
}

Fortran

real(8) function code(u1, u2)
    real(8), intent (in) :: u1
    real(8), intent (in) :: u2
    code = 0.5d0 + (0.16666666666666666d0 * ((1.0d0 / (log(u1) * (-2.0d0))) ** (-0.5d0)))
end function

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * Math.pow((1.0 / (Math.log(u1) * -2.0)), -0.5));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * math.pow((1.0 / (math.log(u1) * -2.0)), -0.5))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(0.16666666666666666 * (Float64(1.0 / Float64(log(u1) * -2.0)) ^ -0.5)))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (0.16666666666666666 * ((1.0 / (log(u1) * -2.0)) ^ -0.5));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(0.16666666666666666 * N[Power[N[(1.0 / N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], -0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in u2 around 0

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right)\right)}, \frac{1}{2}\right) \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*l* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1}\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log u1\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{-2}\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. sqrt-lowering-sqrt.f64 0.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(-2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

5. Simplified 0.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1} \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2}\right)} + 0.5 \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \sqrt{\log u1}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. sqrt-prod N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   9. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   10. log-lowering-log.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   11. metadata-eval 98.0%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Applied egg-rr 98.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]
8. Step-by-step derivation

   1. pow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. rem-square-sqrt N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. pow-lowering-pow.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. rem-square-sqrt N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. log-lowering-log.f64 98.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

9. Applied egg-rr 98.0%

   \[\leadsto \color{blue}{{\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5}} \cdot 0.16666666666666666 + 0.5 \]
10. Step-by-step derivation

    1. pow-to-exp N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\log \left(\log u1 \cdot -2\right) \cdot \frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    2. metadata-eval N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\log \left(\log u1 \cdot -2\right) \cdot \frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    3. div-inv N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\frac{\log \left(\log u1 \cdot -2\right)}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    4. frac-2neg N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\frac{\mathsf{neg}\left(\log \left(\log u1 \cdot -2\right)\right)}{\mathsf{neg}\left(2\right)}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    5. metadata-eval N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\frac{\mathsf{neg}\left(\log \left(\log u1 \cdot -2\right)\right)}{-2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    6. div-inv N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\left(\mathsf{neg}\left(\log \left(\log u1 \cdot -2\right)\right)\right) \cdot \frac{1}{-2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    7. neg-log N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\log \left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right) \cdot \frac{1}{-2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    8. metadata-eval N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(e^{\log \left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right) \cdot \frac{-1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    9. exp-to-pow N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right)}^{\frac{-1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    10. pow-lowering-pow.f64 N/A

        \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right), \frac{-1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    11. /-lowering-/.f64 N/A

        \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, \left(\log u1 \cdot -2\right)\right), \frac{-1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    12. *-lowering-*.f64 N/A

        \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right)\right), \frac{-1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

    13. log-lowering-log.f64 98.0%

        \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \frac{-1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

11. Applied egg-rr 98.0%

    \[\leadsto \color{blue}{{\left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right)}^{-0.5}} \cdot 0.16666666666666666 + 0.5 \]

12. Final simplification 98.0%

    \[\leadsto 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot {\left(\frac{1}{\log u1 \cdot -2}\right)}^{-0.5} \]
13. Add Preprocessing

Alternative 8: 98.2% accurate, 1.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot {\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+ 0.5 (* 0.16666666666666666 (pow (* (log u1) -2.0) 0.5))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * pow((log(u1) * -2.0), 0.5));
}

Fortran

real(8) function code(u1, u2)
    real(8), intent (in) :: u1
    real(8), intent (in) :: u2
    code = 0.5d0 + (0.16666666666666666d0 * ((log(u1) * (-2.0d0)) ** 0.5d0))
end function

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * Math.pow((Math.log(u1) * -2.0), 0.5));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * math.pow((math.log(u1) * -2.0), 0.5))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(0.16666666666666666 * (Float64(log(u1) * -2.0) ^ 0.5)))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (0.16666666666666666 * ((log(u1) * -2.0) ^ 0.5));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(0.16666666666666666 * N[Power[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in u2 around 0

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right)\right)}, \frac{1}{2}\right) \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*l* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1}\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log u1\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{-2}\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. sqrt-lowering-sqrt.f64 0.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(-2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

5. Simplified 0.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1} \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2}\right)} + 0.5 \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \sqrt{\log u1}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. sqrt-prod N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   9. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   10. log-lowering-log.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   11. metadata-eval 98.0%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Applied egg-rr 98.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]
8. Step-by-step derivation

   1. pow1/2 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. rem-square-sqrt N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. pow-lowering-pow.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. rem-square-sqrt N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. log-lowering-log.f64 98.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right), \frac{1}{2}\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

9. Applied egg-rr 98.0%

   \[\leadsto \color{blue}{{\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5}} \cdot 0.16666666666666666 + 0.5 \]

10. Final simplification 98.0%

    \[\leadsto 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot {\left(\log u1 \cdot -2\right)}^{0.5} \]
11. Add Preprocessing

Alternative 9: 98.2% accurate, 1.5× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+ 0.5 (* 0.16666666666666666 (sqrt (* (log u1) -2.0)))))

C

double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * sqrt((log(u1) * -2.0)));
}

Fortran

real(8) function code(u1, u2)
    real(8), intent (in) :: u1
    real(8), intent (in) :: u2
    code = 0.5d0 + (0.16666666666666666d0 * sqrt((log(u1) * (-2.0d0))))
end function

Java

public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * Math.sqrt((Math.log(u1) * -2.0)));
}

Python

def code(u1, u2):
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * math.sqrt((math.log(u1) * -2.0)))

Julia

function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(0.16666666666666666 * sqrt(Float64(log(u1) * -2.0))))
end

MATLAB

function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (0.16666666666666666 * sqrt((log(u1) * -2.0)));
end

Wolfram

code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(0.16666666666666666 * N[Sqrt[N[(N[Log[u1], $MachinePrecision] * -2.0), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 99.4%

   \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
2. Add Preprocessing

3. Taylor expanded in u2 around 0

   \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\color{blue}{\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right)\right)}, \frac{1}{2}\right) \]
4. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. associate-*l* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1}\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log u1\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. log-lowering-log.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \left(\sqrt{-2}\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. sqrt-lowering-sqrt.f64 0.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{sqrt.f64}\left(-2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

5. Simplified 0.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1} \cdot \left(0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2}\right)} + 0.5 \]
6. Step-by-step derivation

   1. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   2. metadata-eval N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right) \cdot \sqrt{\log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   3. associate-*r* N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{-2} \cdot \sqrt{\log u1}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   4. sqrt-prod N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   5. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

   6. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   7. sqrt-lowering-sqrt.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   8. *-commutative N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   9. *-lowering-*.f64 N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   10. log-lowering-log.f64 N/A

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]

   11. metadata-eval 98.0%

       \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]

7. Applied egg-rr 98.0%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]

8. Final simplification 98.0%

   \[\leadsto 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2} \]
9. Add Preprocessing

Reproduce

herbie shell --seed 2024144 
(FPCore (u1 u2)
  :name "normal distribution"
  :precision binary64
  :pre (and (and (<= 0.0 u1) (<= u1 1.0)) (and (<= 0.0 u2) (<= u2 1.0)))
  (+ (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2))) 0.5))