2cbrt (problem 3.3.4)

Percentage Accurate: 7.1% → 98.5%

Time: 8.2s

Alternatives: 7

Speedup: 2.0×

Specification

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

Math

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

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

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

Wolfram

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

Initial Program: 7.1% accurate, 1.0× speedup

Math

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

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

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

Wolfram

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

Alternative 1: 98.5% accurate, 0.3× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt[3]{1 + x}\\ \frac{1 + \left(x - x\right)}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + t\_0, {t\_0}^{2}\right)} \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (cbrt (+ 1.0 x))))
   (/ (+ 1.0 (- x x)) (fma (cbrt x) (+ (cbrt x) t_0) (pow t_0 2.0)))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = cbrt((1.0 + x));
	return (1.0 + (x - x)) / fma(cbrt(x), (cbrt(x) + t_0), pow(t_0, 2.0));
}

Julia

function code(x)
	t_0 = cbrt(Float64(1.0 + x))
	return Float64(Float64(1.0 + Float64(x - x)) / fma(cbrt(x), Float64(cbrt(x) + t_0), (t_0 ^ 2.0)))
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, N[(N[(1.0 + N[(x - x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + t$95$0), $MachinePrecision] + N[Power[t$95$0, 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

   1. flip3-- 6.1%

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

   2. div-inv 6.1%

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

   3. rem-cube-cbrt 5.5%

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

   4. rem-cube-cbrt 7.6%

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

   5. +-commutative 7.6%

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

   6. distribute-rgt-out 7.6%

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

   7. +-commutative 7.6%

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

   8. fma-define 7.6%

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

   9. add-exp-log 7.6%

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

4. Applied egg-rr 7.6%

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

   1. associate-*r/ 7.6%

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

   2. *-rgt-identity 7.6%

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

   3. +-commutative 7.6%

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

   4. associate--l+ 92.9%

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

   5. +-commutative 92.9%

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

   6. +-commutative 92.9%

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

6. Simplified 92.9%

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

   1. *-commutative 92.9%

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

   2. log1p-undefine 92.9%

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

   3. exp-to-pow 92.9%

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

   4. metadata-eval 92.9%

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

   5. pow-sqr 92.9%

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

   6. +-commutative 92.9%

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

   7. pow1/3 94.3%

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

   8. +-commutative 94.3%

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

   9. pow1/3 98.5%

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

   10. pow2 98.5%

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

   11. +-commutative 98.5%

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

8. Applied egg-rr 98.5%

   \[\leadsto \frac{1 + \left(x - x\right)}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{1 + x}\right)}^{2}}\right)} \]
9. Add Preprocessing

Alternative 2: 98.5% accurate, 0.4× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} t_0 := \sqrt[3]{1 + x}\\ \frac{1}{{t\_0}^{2} + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + t\_0\right)} \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (let* ((t_0 (cbrt (+ 1.0 x))))
   (/ 1.0 (+ (pow t_0 2.0) (* (cbrt x) (+ (cbrt x) t_0))))))

C

double code(double x) {
	double t_0 = cbrt((1.0 + x));
	return 1.0 / (pow(t_0, 2.0) + (cbrt(x) * (cbrt(x) + t_0)));
}

Java

public static double code(double x) {
	double t_0 = Math.cbrt((1.0 + x));
	return 1.0 / (Math.pow(t_0, 2.0) + (Math.cbrt(x) * (Math.cbrt(x) + t_0)));
}

Julia

function code(x)
	t_0 = cbrt(Float64(1.0 + x))
	return Float64(1.0 / Float64((t_0 ^ 2.0) + Float64(cbrt(x) * Float64(cbrt(x) + t_0))))
end

Wolfram

code[x_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[(1.0 + x), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]}, N[(1.0 / N[(N[Power[t$95$0, 2.0], $MachinePrecision] + N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] * N[(N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision] + t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

   1. flip3-- 6.1%

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

   2. div-inv 6.1%

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

   3. rem-cube-cbrt 5.5%

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

   4. rem-cube-cbrt 7.6%

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

   5. +-commutative 7.6%

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

   6. distribute-rgt-out 7.6%

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

   7. +-commutative 7.6%

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

   8. fma-define 7.6%

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

   9. add-exp-log 7.6%

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

4. Applied egg-rr 7.6%

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

   1. associate-*r/ 7.6%

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

   2. *-rgt-identity 7.6%

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

   3. +-commutative 7.6%

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

   4. associate--l+ 92.9%

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

   5. +-commutative 92.9%

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

   6. +-commutative 92.9%

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

6. Simplified 92.9%

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

   1. *-commutative 92.9%

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

   2. log1p-undefine 92.9%

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

   3. exp-to-pow 92.9%

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

   4. metadata-eval 92.9%

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

   5. pow-sqr 92.9%

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

   6. +-commutative 92.9%

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

   7. pow1/3 94.3%

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

   8. +-commutative 94.3%

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

   9. pow1/3 98.5%

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

   10. pow2 98.5%

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

   11. +-commutative 98.5%

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

8. Applied egg-rr 98.5%

   \[\leadsto \frac{1 + \left(x - x\right)}{\mathsf{fma}\left(\sqrt[3]{x}, \sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}, \color{blue}{{\left(\sqrt[3]{1 + x}\right)}^{2}}\right)} \]
9. Step-by-step derivation

   1. fma-undefine 98.5%

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

   2. +-commutative 98.5%

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

10. Applied egg-rr 98.5%

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

11. Taylor expanded in x around 0 98.5%

    \[\leadsto \frac{\color{blue}{1}}{{\left(\sqrt[3]{1 + x}\right)}^{2} + \sqrt[3]{x} \cdot \left(\sqrt[3]{x} + \sqrt[3]{1 + x}\right)} \]
12. Add Preprocessing

Alternative 3: 96.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \frac{0.3333333333333333}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}} \end{array} \]

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

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

Wolfram

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

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

3. Taylor expanded in x around inf 46.0%

   \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]
4. Step-by-step derivation

   1. cbrt-div 46.1%

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

   2. metadata-eval 46.1%

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

   3. un-div-inv 46.1%

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

   4. unpow2 46.1%

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

   5. cbrt-prod 97.1%

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

   6. pow2 97.1%

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

5. Applied egg-rr 97.1%

   \[\leadsto \color{blue}{\frac{0.3333333333333333}{{\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{2}}} \]
6. Add Preprocessing

Alternative 4: 96.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.3333333333333333 \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{-2} \end{array} \]

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

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

Wolfram

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

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

3. Taylor expanded in x around inf 46.0%

   \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]
4. Step-by-step derivation

   1. add-sqr-sqrt 46.0%

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

   2. pow2 46.0%

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

   3. *-commutative 46.0%

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

   4. sqrt-prod 45.8%

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

   5. cbrt-div 46.0%

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

   6. metadata-eval 46.0%

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

   7. sqrt-div 45.9%

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

   8. metadata-eval 45.9%

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

   9. unpow2 45.9%

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

   10. cbrt-prod 96.7%

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

   11. sqrt-unprod 96.5%

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

   12. add-sqr-sqrt 96.7%

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

5. Applied egg-rr 96.7%

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

   1. unpow-prod-down 96.9%

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

   2. inv-pow 96.9%

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

   3. pow-pow 97.1%

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

   4. metadata-eval 97.1%

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

   5. pow2 97.1%

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

   6. rem-square-sqrt 97.1%

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

7. Applied egg-rr 97.1%

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

8. Final simplification 97.1%

   \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {\left(\sqrt[3]{x}\right)}^{-2} \]
9. Add Preprocessing

Alternative 5: 91.9% accurate, 1.8× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;x \leq 1.35 \cdot 10^{+154}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{x \cdot x}}\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;0.3333333333333333 \cdot {x}^{-0.6666666666666666}\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (if (<= x 1.35e+154)
   (* 0.3333333333333333 (cbrt (/ 1.0 (* x x))))
   (* 0.3333333333333333 (pow x -0.6666666666666666))))

C

double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * cbrt((1.0 / (x * x)));
	} else {
		tmp = 0.3333333333333333 * pow(x, -0.6666666666666666);
	}
	return tmp;
}

Java

public static double code(double x) {
	double tmp;
	if (x <= 1.35e+154) {
		tmp = 0.3333333333333333 * Math.cbrt((1.0 / (x * x)));
	} else {
		tmp = 0.3333333333333333 * Math.pow(x, -0.6666666666666666);
	}
	return tmp;
}

Julia

function code(x)
	tmp = 0.0
	if (x <= 1.35e+154)
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * cbrt(Float64(1.0 / Float64(x * x))));
	else
		tmp = Float64(0.3333333333333333 * (x ^ -0.6666666666666666));
	end
	return tmp
end

Wolfram

code[x_] := If[LessEqual[x, 1.35e+154], N[(0.3333333333333333 * N[Power[N[(1.0 / N[(x * x), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 1/3], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(0.3333333333333333 * N[Power[x, -0.6666666666666666], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if x < 1.35000000000000003e154

   1. Initial program 7.8%

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

   3. Taylor expanded in x around inf 95.9%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. unpow2 95.9%

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

   5. Applied egg-rr 95.9%

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

   if 1.35000000000000003e154 < x

   1. Initial program 4.7%

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

   3. Taylor expanded in x around inf 4.7%

      \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]
   4. Step-by-step derivation

      1. pow1/3 4.7%

         \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{\left(\frac{1}{{x}^{2}}\right)}^{0.3333333333333333}} \]

      2. pow-flip 7.3%

         \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {\color{blue}{\left({x}^{\left(-2\right)}\right)}}^{0.3333333333333333} \]

      3. pow-pow 89.2%

         \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{x}^{\left(\left(-2\right) \cdot 0.3333333333333333\right)}} \]

      4. metadata-eval 89.2%

         \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {x}^{\left(\color{blue}{-2} \cdot 0.3333333333333333\right)} \]

      5. metadata-eval 89.2%

         \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {x}^{\color{blue}{-0.6666666666666666}} \]

   5. Applied egg-rr 89.2%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{x}^{-0.6666666666666666}} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 6: 88.7% accurate, 2.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ 0.3333333333333333 \cdot {x}^{-0.6666666666666666} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (x)
 :precision binary64
 (* 0.3333333333333333 (pow x -0.6666666666666666)))

C

double code(double x) {
	return 0.3333333333333333 * pow(x, -0.6666666666666666);
}

Fortran

real(8) function code(x)
    real(8), intent (in) :: x
    code = 0.3333333333333333d0 * (x ** (-0.6666666666666666d0))
end function

Java

public static double code(double x) {
	return 0.3333333333333333 * Math.pow(x, -0.6666666666666666);
}

Python

def code(x):
	return 0.3333333333333333 * math.pow(x, -0.6666666666666666)

Julia

function code(x)
	return Float64(0.3333333333333333 * (x ^ -0.6666666666666666))
end

MATLAB

function tmp = code(x)
	tmp = 0.3333333333333333 * (x ^ -0.6666666666666666);
end

Wolfram

code[x_] := N[(0.3333333333333333 * N[Power[x, -0.6666666666666666], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

3. Taylor expanded in x around inf 46.0%

   \[\leadsto \color{blue}{0.3333333333333333 \cdot \sqrt[3]{\frac{1}{{x}^{2}}}} \]
4. Step-by-step derivation

   1. pow1/3 43.1%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{\left(\frac{1}{{x}^{2}}\right)}^{0.3333333333333333}} \]

   2. pow-flip 44.5%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {\color{blue}{\left({x}^{\left(-2\right)}\right)}}^{0.3333333333333333} \]

   3. pow-pow 89.2%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{x}^{\left(\left(-2\right) \cdot 0.3333333333333333\right)}} \]

   4. metadata-eval 89.2%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {x}^{\left(\color{blue}{-2} \cdot 0.3333333333333333\right)} \]

   5. metadata-eval 89.2%

      \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot {x}^{\color{blue}{-0.6666666666666666}} \]

5. Applied egg-rr 89.2%

   \[\leadsto 0.3333333333333333 \cdot \color{blue}{{x}^{-0.6666666666666666}} \]
6. Add Preprocessing

Alternative 7: 5.4% accurate, 2.0× speedup

Math

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

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

function code(x)
	return cbrt(x)
end

Wolfram

code[x_] := N[Power[x, 1/3], $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 6.1%

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

3. Taylor expanded in x around 0 1.8%

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

   1. sub-neg 1.8%

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

   2. rem-square-sqrt 0.0%

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

   3. fabs-sqr 0.0%

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

   4. rem-square-sqrt 5.2%

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

   5. fabs-neg 5.2%

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

   6. unpow1/3 5.2%

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

   7. metadata-eval 5.2%

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

   8. pow-sqr 5.2%

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

   9. fabs-sqr 5.2%

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

   10. pow-sqr 5.2%

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

   11. metadata-eval 5.2%

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

   12. unpow1/3 5.2%

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

5. Simplified 5.2%

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

6. Taylor expanded in x around inf 5.2%

   \[\leadsto \color{blue}{\sqrt[3]{x}} \]
7. Add Preprocessing

Developer Target 1: 98.5% accurate, 0.3× speedup

Math

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

FPCore

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

C

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

Java

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

Julia

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

Wolfram

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

Reproduce

herbie shell --seed 2024157 
(FPCore (x)
  :name "2cbrt (problem 3.3.4)"
  :precision binary64
  :pre (and (> x 1.0) (< x 1e+308))

  :alt
  (! :herbie-platform default (/ 1 (+ (* (cbrt (+ x 1)) (cbrt (+ x 1))) (* (cbrt x) (cbrt (+ x 1))) (* (cbrt x) (cbrt x)))))

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