FastMath dist4

Percentage Accurate: 88.4% → 100.0%

Time: 8.7s

Alternatives: 12

Speedup: 1.7×

• 33.1% of points produce a very large (infinite) output. You may want to add a precondition.

Specification

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (- (+ (- (* d1 d2) (* d1 d3)) (* d4 d1)) (* d1 d1)))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    code = (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1)
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1)

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(d1 * d2) - Float64(d1 * d3)) + Float64(d4 * d1)) - Float64(d1 * d1))
end

MATLAB

function tmp = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := N[(N[(N[(N[(d1 * d2), $MachinePrecision] - N[(d1 * d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(d4 * d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - N[(d1 * d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Initial Program: 88.4% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (- (+ (- (* d1 d2) (* d1 d3)) (* d4 d1)) (* d1 d1)))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    code = (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1)
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	return (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1)

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(d1 * d2) - Float64(d1 * d3)) + Float64(d4 * d1)) - Float64(d1 * d1))
end

MATLAB

function tmp = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = (((d1 * d2) - (d1 * d3)) + (d4 * d1)) - (d1 * d1);
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := N[(N[(N[(N[(d1 * d2), $MachinePrecision] - N[(d1 * d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(d4 * d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - N[(d1 * d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Alternative 1: 100.0% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4) :precision binary64 (* d1 (- (+ d4 (- d2 d3)) d1)))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * ((d4 + (d2 - d3)) - d1);
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    code = d1 * ((d4 + (d2 - d3)) - d1)
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * ((d4 + (d2 - d3)) - d1);
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	return d1 * ((d4 + (d2 - d3)) - d1)

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	return Float64(d1 * Float64(Float64(d4 + Float64(d2 - d3)) - d1))
end

MATLAB

function tmp = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = d1 * ((d4 + (d2 - d3)) - d1);
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := N[(d1 * N[(N[(d4 + N[(d2 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 88.6%

   \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
2. Step-by-step derivation

   1. +-commutative 88.6%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

   2. *-commutative 88.6%

      \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

   3. distribute-lft-out-- 89.0%

      \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

   4. distribute-lft-out 91.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

   5. distribute-lft-out-- 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

3. Simplified 100.0%

   \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
4. Add Preprocessing
5. Add Preprocessing

Alternative 2: 68.9% accurate, 0.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d1 \leq -420000:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \mathbf{elif}\;d1 \leq -6.6 \cdot 10^{-31}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 - d3\right)\\ \mathbf{elif}\;d1 \leq 1.6 \cdot 10^{+57}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 - d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d1 -420000.0)
   (* d1 (- d2 d1))
   (if (<= d1 -6.6e-31)
     (* d1 (- d4 d3))
     (if (<= d1 1.6e+57) (* d1 (- d2 d3)) (* d1 (- d4 d1))))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d1 <= -420000.0) {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	} else if (d1 <= -6.6e-31) {
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	} else if (d1 <= 1.6e+57) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d1 <= (-420000.0d0)) then
        tmp = d1 * (d2 - d1)
    else if (d1 <= (-6.6d-31)) then
        tmp = d1 * (d4 - d3)
    else if (d1 <= 1.6d+57) then
        tmp = d1 * (d2 - d3)
    else
        tmp = d1 * (d4 - d1)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d1 <= -420000.0) {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	} else if (d1 <= -6.6e-31) {
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	} else if (d1 <= 1.6e+57) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d1 <= -420000.0:
		tmp = d1 * (d2 - d1)
	elif d1 <= -6.6e-31:
		tmp = d1 * (d4 - d3)
	elif d1 <= 1.6e+57:
		tmp = d1 * (d2 - d3)
	else:
		tmp = d1 * (d4 - d1)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d1 <= -420000.0)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d1));
	elseif (d1 <= -6.6e-31)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d4 - d3));
	elseif (d1 <= 1.6e+57)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d3));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d4 - d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d1 <= -420000.0)
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	elseif (d1 <= -6.6e-31)
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	elseif (d1 <= 1.6e+57)
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	else
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d1, -420000.0], N[(d1 * N[(d2 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[d1, -6.6e-31], N[(d1 * N[(d4 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[d1, 1.6e+57], N[(d1 * N[(d2 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d4 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]]

Derivation

1. Split input into 4 regimes

2. if d1 < -4.2e5

   1. Initial program 78.9%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 78.9%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 78.9%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 78.9%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 78.9%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 78.9%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 78.9%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 78.9%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 78.9%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 83.1%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 91.5%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 97.2%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 97.2%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 81.7%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 81.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 81.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d3 around 0 83.2%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]

   if -4.2e5 < d1 < -6.5999999999999998e-31

   1. Initial program 99.8%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 99.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 99.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 99.8%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around 0 90.2%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d3\right)} \]

   6. Taylor expanded in d2 around 0 70.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} \]

   if -6.5999999999999998e-31 < d1 < 1.60000000000000015e57

   1. Initial program 100.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 100.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 100.0%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 100.0%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 81.7%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 81.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 81.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 81.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d1 around 0 78.3%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)} \]

   if 1.60000000000000015e57 < d1

   1. Initial program 75.9%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 75.9%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 75.9%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 75.9%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around 0 92.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d1\right)} \]

   6. Taylor expanded in d2 around 0 83.4%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d1\right)} \]
3. Recombined 4 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 3: 93.6% accurate, 0.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -9 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 5.4 \cdot 10^{+14}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (or (<= d3 -9e+91) (not (<= d3 5.4e+14)))
   (* d1 (- (+ d4 d2) d3))
   (* d1 (- (+ d4 d2) d1))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -9e+91) || !(d3 <= 5.4e+14)) {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	} else {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if ((d3 <= (-9d+91)) .or. (.not. (d3 <= 5.4d+14))) then
        tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3)
    else
        tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -9e+91) || !(d3 <= 5.4e+14)) {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	} else {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if (d3 <= -9e+91) or not (d3 <= 5.4e+14):
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3)
	else:
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if ((d3 <= -9e+91) || !(d3 <= 5.4e+14))
		tmp = Float64(d1 * Float64(Float64(d4 + d2) - d3));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(Float64(d4 + d2) - d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if ((d3 <= -9e+91) || ~((d3 <= 5.4e+14)))
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	else
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[Or[LessEqual[d3, -9e+91], N[Not[LessEqual[d3, 5.4e+14]], $MachinePrecision]], N[(d1 * N[(N[(d4 + d2), $MachinePrecision] - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(N[(d4 + d2), $MachinePrecision] - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d3 < -9e91 or 5.4e14 < d3

   1. Initial program 89.1%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 89.1%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 89.1%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 90.1%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 94.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around 0 93.6%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d3\right)} \]

   if -9e91 < d3 < 5.4e14

   1. Initial program 88.4%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 88.4%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 88.4%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 88.4%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 90.3%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around 0 96.3%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d1\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 95.2%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -9 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 5.4 \cdot 10^{+14}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d1\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 4: 89.2% accurate, 0.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -3 \cdot 10^{+92}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{elif}\;d3 \leq 9 \cdot 10^{+111}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 - d3\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d3 -3e+92)
   (* d1 (- d2 d3))
   (if (<= d3 9e+111) (* d1 (- (+ d4 d2) d1)) (* d1 (- d4 d3)))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d3 <= -3e+92) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else if (d3 <= 9e+111) {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d3 <= (-3d+92)) then
        tmp = d1 * (d2 - d3)
    else if (d3 <= 9d+111) then
        tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1)
    else
        tmp = d1 * (d4 - d3)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d3 <= -3e+92) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else if (d3 <= 9e+111) {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d3 <= -3e+92:
		tmp = d1 * (d2 - d3)
	elif d3 <= 9e+111:
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1)
	else:
		tmp = d1 * (d4 - d3)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d3 <= -3e+92)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d3));
	elseif (d3 <= 9e+111)
		tmp = Float64(d1 * Float64(Float64(d4 + d2) - d1));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d4 - d3));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d3 <= -3e+92)
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	elseif (d3 <= 9e+111)
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d1);
	else
		tmp = d1 * (d4 - d3);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d3, -3e+92], N[(d1 * N[(d2 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[d3, 9e+111], N[(d1 * N[(N[(d4 + d2), $MachinePrecision] - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d4 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if d3 < -3.00000000000000013e92

   1. Initial program 89.3%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 89.3%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 89.3%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 89.3%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 89.3%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 89.3%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 89.3%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 89.3%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 89.3%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 93.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 93.6%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 93.6%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 93.6%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 87.7%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 87.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 87.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 87.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 87.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 87.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 87.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d1 around 0 90.2%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)} \]

   if -3.00000000000000013e92 < d3 < 9.00000000000000001e111

   1. Initial program 88.7%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 88.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 88.7%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 88.7%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 91.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around 0 94.1%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d1\right)} \]

   if 9.00000000000000001e111 < d3

   1. Initial program 87.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 87.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 87.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 90.3%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 93.4%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around 0 93.5%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d3\right)} \]

   6. Taylor expanded in d2 around 0 88.6%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} \]
3. Recombined 3 regimes into one program.

4. Final simplification 92.7%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -3 \cdot 10^{+92}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{elif}\;d3 \leq 9 \cdot 10^{+111}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 - d3\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 5: 71.2% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -2.7 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 7.2 \cdot 10^{+23}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (or (<= d3 -2.7e+91) (not (<= d3 7.2e+23)))
   (* d1 (- d2 d3))
   (* d1 (- d2 d1))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -2.7e+91) || !(d3 <= 7.2e+23)) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if ((d3 <= (-2.7d+91)) .or. (.not. (d3 <= 7.2d+23))) then
        tmp = d1 * (d2 - d3)
    else
        tmp = d1 * (d2 - d1)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -2.7e+91) || !(d3 <= 7.2e+23)) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if (d3 <= -2.7e+91) or not (d3 <= 7.2e+23):
		tmp = d1 * (d2 - d3)
	else:
		tmp = d1 * (d2 - d1)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if ((d3 <= -2.7e+91) || !(d3 <= 7.2e+23))
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d3));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if ((d3 <= -2.7e+91) || ~((d3 <= 7.2e+23)))
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	else
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[Or[LessEqual[d3, -2.7e+91], N[Not[LessEqual[d3, 7.2e+23]], $MachinePrecision]], N[(d1 * N[(d2 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d2 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d3 < -2.7e91 or 7.1999999999999997e23 < d3

   1. Initial program 88.7%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 88.7%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 88.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 88.7%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 88.7%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 88.7%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 88.7%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 88.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 88.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 91.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 93.8%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 95.9%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 95.9%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 79.5%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 79.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 79.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 79.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 79.5%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 79.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 79.5%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d1 around 0 77.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)} \]

   if -2.7e91 < d3 < 7.1999999999999997e23

   1. Initial program 88.6%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 88.6%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 88.6%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 88.6%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 88.6%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 88.6%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 88.6%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 88.6%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 88.6%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 88.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 93.0%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 98.7%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 98.7%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 80.6%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 80.6%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 80.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 80.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 80.6%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 80.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 80.6%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d3 around 0 77.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 77.9%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -2.7 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 7.2 \cdot 10^{+23}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 6: 66.2% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -2.45 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 7.6 \cdot 10^{+195}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(-d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (or (<= d3 -2.45e+91) (not (<= d3 7.6e+195)))
   (* d1 (- d3))
   (* d1 (- d2 d1))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -2.45e+91) || !(d3 <= 7.6e+195)) {
		tmp = d1 * -d3;
	} else {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if ((d3 <= (-2.45d+91)) .or. (.not. (d3 <= 7.6d+195))) then
        tmp = d1 * -d3
    else
        tmp = d1 * (d2 - d1)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d3 <= -2.45e+91) || !(d3 <= 7.6e+195)) {
		tmp = d1 * -d3;
	} else {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if (d3 <= -2.45e+91) or not (d3 <= 7.6e+195):
		tmp = d1 * -d3
	else:
		tmp = d1 * (d2 - d1)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if ((d3 <= -2.45e+91) || !(d3 <= 7.6e+195))
		tmp = Float64(d1 * Float64(-d3));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if ((d3 <= -2.45e+91) || ~((d3 <= 7.6e+195)))
		tmp = d1 * -d3;
	else
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[Or[LessEqual[d3, -2.45e+91], N[Not[LessEqual[d3, 7.6e+195]], $MachinePrecision]], N[(d1 * (-d3)), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d2 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d3 < -2.45000000000000015e91 or 7.6e195 < d3

   1. Initial program 91.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 91.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 91.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 91.0%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 95.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around inf 82.5%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 82.5%

         \[\leadsto \color{blue}{-d1 \cdot d3} \]

      2. distribute-rgt-neg-out 82.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

   7. Simplified 82.5%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

   if -2.45000000000000015e91 < d3 < 7.6e195

   1. Initial program 87.8%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 87.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 87.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 87.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 87.8%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 87.8%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 87.8%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 87.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 87.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 87.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 92.6%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 98.4%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 98.4%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 77.6%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 77.6%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 77.6%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d3 around 0 72.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 75.3%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d3 \leq -2.45 \cdot 10^{+91} \lor \neg \left(d3 \leq 7.6 \cdot 10^{+195}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(-d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 7: 66.2% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d1 \leq -2.6 \cdot 10^{+138} \lor \neg \left(d1 \leq 9.5 \cdot 10^{+185}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(-d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 + d2\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (or (<= d1 -2.6e+138) (not (<= d1 9.5e+185)))
   (* d1 (- d1))
   (* d1 (+ d4 d2))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d1 <= -2.6e+138) || !(d1 <= 9.5e+185)) {
		tmp = d1 * -d1;
	} else {
		tmp = d1 * (d4 + d2);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if ((d1 <= (-2.6d+138)) .or. (.not. (d1 <= 9.5d+185))) then
        tmp = d1 * -d1
    else
        tmp = d1 * (d4 + d2)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if ((d1 <= -2.6e+138) || !(d1 <= 9.5e+185)) {
		tmp = d1 * -d1;
	} else {
		tmp = d1 * (d4 + d2);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if (d1 <= -2.6e+138) or not (d1 <= 9.5e+185):
		tmp = d1 * -d1
	else:
		tmp = d1 * (d4 + d2)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if ((d1 <= -2.6e+138) || !(d1 <= 9.5e+185))
		tmp = Float64(d1 * Float64(-d1));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d4 + d2));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if ((d1 <= -2.6e+138) || ~((d1 <= 9.5e+185)))
		tmp = d1 * -d1;
	else
		tmp = d1 * (d4 + d2);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[Or[LessEqual[d1, -2.6e+138], N[Not[LessEqual[d1, 9.5e+185]], $MachinePrecision]], N[(d1 * (-d1)), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d4 + d2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d1 < -2.6000000000000001e138 or 9.4999999999999995e185 < d1

   1. Initial program 64.8%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 64.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 64.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 66.2%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 74.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around inf 91.9%

      \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-1 \cdot d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. neg-mul-1 91.9%

         \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-d1\right)} \]

   7. Simplified 91.9%

      \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-d1\right)} \]

   if -2.6000000000000001e138 < d1 < 9.4999999999999995e185

   1. Initial program 97.8%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 97.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 97.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 97.8%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 98.3%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around 0 69.3%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d1\right)} \]

   6. Taylor expanded in d1 around 0 58.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 + d4\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 67.4%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d1 \leq -2.6 \cdot 10^{+138} \lor \neg \left(d1 \leq 9.5 \cdot 10^{+185}\right):\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(-d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 + d2\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 8: 69.0% accurate, 1.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d1 \leq -1.6 \cdot 10^{+17}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\\ \mathbf{elif}\;d1 \leq 2.8 \cdot 10^{+56}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d2 - d3\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(d4 - d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d1 -1.6e+17)
   (* d1 (- d2 d1))
   (if (<= d1 2.8e+56) (* d1 (- d2 d3)) (* d1 (- d4 d1)))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d1 <= -1.6e+17) {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	} else if (d1 <= 2.8e+56) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d1 <= (-1.6d+17)) then
        tmp = d1 * (d2 - d1)
    else if (d1 <= 2.8d+56) then
        tmp = d1 * (d2 - d3)
    else
        tmp = d1 * (d4 - d1)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d1 <= -1.6e+17) {
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	} else if (d1 <= 2.8e+56) {
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	} else {
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d1 <= -1.6e+17:
		tmp = d1 * (d2 - d1)
	elif d1 <= 2.8e+56:
		tmp = d1 * (d2 - d3)
	else:
		tmp = d1 * (d4 - d1)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d1 <= -1.6e+17)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d1));
	elseif (d1 <= 2.8e+56)
		tmp = Float64(d1 * Float64(d2 - d3));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(d4 - d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d1 <= -1.6e+17)
		tmp = d1 * (d2 - d1);
	elseif (d1 <= 2.8e+56)
		tmp = d1 * (d2 - d3);
	else
		tmp = d1 * (d4 - d1);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d1, -1.6e+17], N[(d1 * N[(d2 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], If[LessEqual[d1, 2.8e+56], N[(d1 * N[(d2 - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(d4 - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]]

Derivation

1. Split input into 3 regimes

2. if d1 < -1.6e17

   1. Initial program 78.5%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 78.5%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 78.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 78.5%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 78.5%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 78.5%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 78.5%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 78.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 78.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 82.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 91.4%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 97.1%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 97.1%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 82.7%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 82.7%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 82.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 82.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 82.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 82.7%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 82.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d3 around 0 84.3%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]

   if -1.6e17 < d1 < 2.80000000000000008e56

   1. Initial program 100.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. sub-neg 100.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)} + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]

      2. associate-+l+ 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d2 + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      3. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d2 \cdot d1} + \left(\left(-d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. +-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      5. *-commutative 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(-d1 \cdot d3\right)\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      6. sub-neg 100.0%

         \[\leadsto \left(d2 \cdot d1 + \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      7. +-commutative 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + d2 \cdot d1\right)} - d1 \cdot d1 \]

      8. associate--l+ 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d1 \cdot d4 - d1 \cdot d3\right) + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      9. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d3\right)} + \left(d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right) \]

      10. fma-define 100.0%

          \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d2 \cdot d1 - d1 \cdot d1\right)} \]

      11. distribute-rgt-out-- 100.0%

          \[\leadsto \mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right)}\right) \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{\mathsf{fma}\left(d1, d4 - d3, d1 \cdot \left(d2 - d1\right)\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 79.8%

      \[\leadsto \color{blue}{-1 \cdot \left(d1 \cdot d3\right) + d1 \cdot \left(d2 - d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. mul-1-neg 79.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      2. distribute-rgt-neg-out 79.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(-d3\right)} + d1 \cdot \left(d2 - d1\right) \]

      3. +-commutative 79.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + d1 \cdot \left(-d3\right)} \]

      4. distribute-rgt-neg-out 79.8%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - d1\right) + \color{blue}{\left(-d1 \cdot d3\right)} \]

      5. unsub-neg 79.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   7. Simplified 79.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d1\right) - d1 \cdot d3} \]

   8. Taylor expanded in d1 around 0 75.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)} \]

   if 2.80000000000000008e56 < d1

   1. Initial program 75.9%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 75.9%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 75.9%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 75.9%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 77.6%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d3 around 0 92.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d1\right)} \]

   6. Taylor expanded in d2 around 0 83.4%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 - d1\right)} \]
3. Recombined 3 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 9: 84.8% accurate, 1.2× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d4 \leq 7.8 \cdot 10^{+107}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d2 - d3\right) - d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d3\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d4 7.8e+107) (* d1 (- (- d2 d3) d1)) (* d1 (- (+ d4 d2) d3))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d4 <= 7.8e+107) {
		tmp = d1 * ((d2 - d3) - d1);
	} else {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d4 <= 7.8d+107) then
        tmp = d1 * ((d2 - d3) - d1)
    else
        tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3)
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d4 <= 7.8e+107) {
		tmp = d1 * ((d2 - d3) - d1);
	} else {
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d4 <= 7.8e+107:
		tmp = d1 * ((d2 - d3) - d1)
	else:
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3)
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d4 <= 7.8e+107)
		tmp = Float64(d1 * Float64(Float64(d2 - d3) - d1));
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(Float64(d4 + d2) - d3));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d4 <= 7.8e+107)
		tmp = d1 * ((d2 - d3) - d1);
	else
		tmp = d1 * ((d4 + d2) - d3);
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d4, 7.8e+107], N[(d1 * N[(N[(d2 - d3), $MachinePrecision] - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision], N[(d1 * N[(N[(d4 + d2), $MachinePrecision] - d3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d4 < 7.7999999999999997e107

   1. Initial program 92.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 92.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 92.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 92.5%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 94.8%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around 0 87.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - \left(d1 + d3\right)\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 87.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \left(d2 - \color{blue}{\left(d3 + d1\right)}\right) \]

      2. associate--l- 87.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(\left(d2 - d3\right) - d1\right)} \]

   7. Simplified 87.7%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 - d3\right) - d1\right)} \]

   if 7.7999999999999997e107 < d4

   1. Initial program 71.4%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 71.4%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 71.4%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 71.4%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 76.1%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around 0 90.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d2 + d4\right) - d3\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.

4. Final simplification 88.1%

   \[\leadsto \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d4 \leq 7.8 \cdot 10^{+107}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d2 - d3\right) - d1\right)\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(\left(d4 + d2\right) - d3\right)\\ \end{array} \]
5. Add Preprocessing

Alternative 10: 40.5% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d2 \leq -8.8 \cdot 10^{+60}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot d2\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot \left(-d1\right)\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d2 -8.8e+60) (* d1 d2) (* d1 (- d1))))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d2 <= -8.8e+60) {
		tmp = d1 * d2;
	} else {
		tmp = d1 * -d1;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d2 <= (-8.8d+60)) then
        tmp = d1 * d2
    else
        tmp = d1 * -d1
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d2 <= -8.8e+60) {
		tmp = d1 * d2;
	} else {
		tmp = d1 * -d1;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d2 <= -8.8e+60:
		tmp = d1 * d2
	else:
		tmp = d1 * -d1
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d2 <= -8.8e+60)
		tmp = Float64(d1 * d2);
	else
		tmp = Float64(d1 * Float64(-d1));
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d2 <= -8.8e+60)
		tmp = d1 * d2;
	else
		tmp = d1 * -d1;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d2, -8.8e+60], N[(d1 * d2), $MachinePrecision], N[(d1 * (-d1)), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d2 < -8.79999999999999984e60

   1. Initial program 87.5%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 87.5%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 87.5%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 87.5%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 89.2%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d2 around inf 74.1%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot d2} \]

   if -8.79999999999999984e60 < d2

   1. Initial program 89.0%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 89.0%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 89.0%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 89.5%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 92.5%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d1 around inf 41.7%

      \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-1 \cdot d1\right)} \]
   6. Step-by-step derivation

      1. neg-mul-1 41.7%

         \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-d1\right)} \]

   7. Simplified 41.7%

      \[\leadsto d1 \cdot \color{blue}{\left(-d1\right)} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 11: 39.9% accurate, 1.9× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ \begin{array}{l} \mathbf{if}\;d2 \leq -2.8 \cdot 10^{+88}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot d2\\ \mathbf{else}:\\ \;\;\;\;d1 \cdot d4\\ \end{array} \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4)
 :precision binary64
 (if (<= d2 -2.8e+88) (* d1 d2) (* d1 d4)))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d2 <= -2.8e+88) {
		tmp = d1 * d2;
	} else {
		tmp = d1 * d4;
	}
	return tmp;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    real(8) :: tmp
    if (d2 <= (-2.8d+88)) then
        tmp = d1 * d2
    else
        tmp = d1 * d4
    end if
    code = tmp
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	double tmp;
	if (d2 <= -2.8e+88) {
		tmp = d1 * d2;
	} else {
		tmp = d1 * d4;
	}
	return tmp;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	tmp = 0
	if d2 <= -2.8e+88:
		tmp = d1 * d2
	else:
		tmp = d1 * d4
	return tmp

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0
	if (d2 <= -2.8e+88)
		tmp = Float64(d1 * d2);
	else
		tmp = Float64(d1 * d4);
	end
	return tmp
end

MATLAB

function tmp_2 = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = 0.0;
	if (d2 <= -2.8e+88)
		tmp = d1 * d2;
	else
		tmp = d1 * d4;
	end
	tmp_2 = tmp;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := If[LessEqual[d2, -2.8e+88], N[(d1 * d2), $MachinePrecision], N[(d1 * d4), $MachinePrecision]]

Derivation

1. Split input into 2 regimes

2. if d2 < -2.79999999999999989e88

   1. Initial program 88.2%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 88.2%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 88.2%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 88.2%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 90.1%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 99.9%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 99.9%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d2 around inf 77.1%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot d2} \]

   if -2.79999999999999989e88 < d2

   1. Initial program 88.8%

      \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
   2. Step-by-step derivation

      1. +-commutative 88.8%

         \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      2. *-commutative 88.8%

         \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

      3. distribute-lft-out-- 89.2%

         \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

      4. distribute-lft-out 92.2%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

      5. distribute-lft-out-- 100.0%

         \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

   3. Simplified 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
   4. Add Preprocessing

   5. Taylor expanded in d4 around inf 25.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot d4} \]
3. Recombined 2 regimes into one program.
4. Add Preprocessing

Alternative 12: 31.6% accurate, 5.0× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ d1 \cdot d2 \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4) :precision binary64 (* d1 d2))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * d2;
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    code = d1 * d2
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * d2;
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	return d1 * d2

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	return Float64(d1 * d2)
end

MATLAB

function tmp = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = d1 * d2;
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := N[(d1 * d2), $MachinePrecision]

Derivation

1. Initial program 88.6%

   \[\left(\left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right) + d4 \cdot d1\right) - d1 \cdot d1 \]
2. Step-by-step derivation

   1. +-commutative 88.6%

      \[\leadsto \color{blue}{\left(d4 \cdot d1 + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

   2. *-commutative 88.6%

      \[\leadsto \left(\color{blue}{d1 \cdot d4} + \left(d1 \cdot d2 - d1 \cdot d3\right)\right) - d1 \cdot d1 \]

   3. distribute-lft-out-- 89.0%

      \[\leadsto \left(d1 \cdot d4 + \color{blue}{d1 \cdot \left(d2 - d3\right)}\right) - d1 \cdot d1 \]

   4. distribute-lft-out 91.8%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right)} - d1 \cdot d1 \]

   5. distribute-lft-out-- 100.0%

      \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]

3. Simplified 100.0%

   \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot \left(\left(d4 + \left(d2 - d3\right)\right) - d1\right)} \]
4. Add Preprocessing

5. Taylor expanded in d2 around inf 31.1%

   \[\leadsto \color{blue}{d1 \cdot d2} \]
6. Add Preprocessing

Developer Target 1: 100.0% accurate, 1.7× speedup

Math

\[\begin{array}{l} \\ d1 \cdot \left(\left(\left(d2 - d3\right) + d4\right) - d1\right) \end{array} \]

FPCore

(FPCore (d1 d2 d3 d4) :precision binary64 (* d1 (- (+ (- d2 d3) d4) d1)))

C

double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * (((d2 - d3) + d4) - d1);
}

Fortran

real(8) function code(d1, d2, d3, d4)
    real(8), intent (in) :: d1
    real(8), intent (in) :: d2
    real(8), intent (in) :: d3
    real(8), intent (in) :: d4
    code = d1 * (((d2 - d3) + d4) - d1)
end function

Java

public static double code(double d1, double d2, double d3, double d4) {
	return d1 * (((d2 - d3) + d4) - d1);
}

Python

def code(d1, d2, d3, d4):
	return d1 * (((d2 - d3) + d4) - d1)

Julia

function code(d1, d2, d3, d4)
	return Float64(d1 * Float64(Float64(Float64(d2 - d3) + d4) - d1))
end

MATLAB

function tmp = code(d1, d2, d3, d4)
	tmp = d1 * (((d2 - d3) + d4) - d1);
end

Wolfram

code[d1_, d2_, d3_, d4_] := N[(d1 * N[(N[(N[(d2 - d3), $MachinePrecision] + d4), $MachinePrecision] - d1), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]

Reproduce

herbie shell --seed 2024169 
(FPCore (d1 d2 d3 d4)
  :name "FastMath dist4"
  :precision binary64

  :alt
  (! :herbie-platform default (* d1 (- (+ (- d2 d3) d4) d1)))

  (- (+ (- (* d1 d2) (* d1 d3)) (* d4 d1)) (* d1 d1)))