normal distribution

Percentage Accurate: 99.4% → 99.5%
Time: 13.1s
Alternatives: 4
Speedup: 0.8×

Specification

?
\[\left(0 \leq u1 \land u1 \leq 1\right) \land \left(0 \leq u2 \land u2 \leq 1\right)\]
\[\begin{array}{l} \\ \left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))
double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * pow((-2.0 * log(u1)), 0.5)) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}
public static double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * Math.pow((-2.0 * Math.log(u1)), 0.5)) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}
def code(u1, u2):
	return (((1.0 / 6.0) * math.pow((-2.0 * math.log(u1)), 0.5)) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5
function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(1.0 / 6.0) * (Float64(-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((1.0 / 6.0) * ((-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end
code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(1.0 / 6.0), $MachinePrecision] * N[Power[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

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

Sampling outcomes in binary64 precision:

Local Percentage Accuracy vs ?

The average percentage accuracy by input value. Horizontal axis shows value of an input variable; the variable is choosen in the title. Vertical axis is accuracy; higher is better. Red represent the original program, while blue represents Herbie's suggestion. These can be toggled with buttons below the plot. The line is an average while dots represent individual samples.

Accuracy vs Speed?

Herbie found 4 alternatives:

AlternativeAccuracySpeedup
The accuracy (vertical axis) and speed (horizontal axis) of each alternatives. Up and to the right is better. The red square shows the initial program, and each blue circle shows an alternative.The line shows the best available speed-accuracy tradeoffs.

Initial Program: 99.4% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))
double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * pow((-2.0 * log(u1)), 0.5)) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}
public static double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * Math.pow((-2.0 * Math.log(u1)), 0.5)) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}
def code(u1, u2):
	return (((1.0 / 6.0) * math.pow((-2.0 * math.log(u1)), 0.5)) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5
function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(1.0 / 6.0) * (Float64(-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((1.0 / 6.0) * ((-2.0 * log(u1)) ^ 0.5)) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end
code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(1.0 / 6.0), $MachinePrecision] * N[Power[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision], 0.5], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

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

Alternative 1: 99.5% accurate, 0.8× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ \left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  (*
   (* (/ 1.0 6.0) (* (sqrt (log (/ 1.0 u1))) (sqrt 2.0)))
   (cos (* (* 2.0 PI) u2)))
  0.5))
double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * (sqrt(log((1.0 / u1))) * sqrt(2.0))) * cos(((2.0 * ((double) M_PI)) * u2))) + 0.5;
}
public static double code(double u1, double u2) {
	return (((1.0 / 6.0) * (Math.sqrt(Math.log((1.0 / u1))) * Math.sqrt(2.0))) * Math.cos(((2.0 * Math.PI) * u2))) + 0.5;
}
def code(u1, u2):
	return (((1.0 / 6.0) * (math.sqrt(math.log((1.0 / u1))) * math.sqrt(2.0))) * math.cos(((2.0 * math.pi) * u2))) + 0.5
function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(Float64(Float64(1.0 / 6.0) * Float64(sqrt(log(Float64(1.0 / u1))) * sqrt(2.0))) * cos(Float64(Float64(2.0 * pi) * u2))) + 0.5)
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (((1.0 / 6.0) * (sqrt(log((1.0 / u1))) * sqrt(2.0))) * cos(((2.0 * pi) * u2))) + 0.5;
end
code[u1_, u2_] := N[(N[(N[(N[(1.0 / 6.0), $MachinePrecision] * N[(N[Sqrt[N[Log[N[(1.0 / u1), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[Sqrt[2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Cos[N[(N[(2.0 * Pi), $MachinePrecision] * u2), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + 0.5), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
\left(\frac{1}{6} \cdot \left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.4%

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

    \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \color{blue}{\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)} \cdot \sqrt{2}\right)}\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
  4. Step-by-step derivation
    1. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log \left(\frac{1}{u1}\right)}\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    2. sqrt-lowering-sqrt.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log \left(\frac{1}{u1}\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    3. log-lowering-log.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\left(\frac{1}{u1}\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    4. /-lowering-/.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \left(\sqrt{2}\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    5. sqrt-lowering-sqrt.f6499.5%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, u1\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(2\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
  5. Simplified99.5%

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

Alternative 2: 99.4% accurate, 1.0× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + \left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) \cdot 0.16666666666666666 \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+
  0.5
  (*
   (* (cos (* 2.0 (* PI u2))) (sqrt (* -2.0 (log u1))))
   0.16666666666666666)))
double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + ((cos((2.0 * (((double) M_PI) * u2))) * sqrt((-2.0 * log(u1)))) * 0.16666666666666666);
}
public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + ((Math.cos((2.0 * (Math.PI * u2))) * Math.sqrt((-2.0 * Math.log(u1)))) * 0.16666666666666666);
}
def code(u1, u2):
	return 0.5 + ((math.cos((2.0 * (math.pi * u2))) * math.sqrt((-2.0 * math.log(u1)))) * 0.16666666666666666)
function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(Float64(cos(Float64(2.0 * Float64(pi * u2))) * sqrt(Float64(-2.0 * log(u1)))) * 0.16666666666666666))
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + ((cos((2.0 * (pi * u2))) * sqrt((-2.0 * log(u1)))) * 0.16666666666666666);
end
code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(N[(N[Cos[N[(2.0 * N[(Pi * u2), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] * N[Sqrt[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * 0.16666666666666666), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
0.5 + \left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) \cdot 0.16666666666666666
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.4%

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

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right) \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]
    3. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}} \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    4. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{2}}\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    5. unpow1/2N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    6. sqrt-lowering-sqrt.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    7. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \log u1\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    8. log-lowering-log.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \cos \left(\left(2 \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right) \cdot u2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    9. cos-lowering-cos.f64N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\left(2 \cdot \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    11. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot u2\right)\right)\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    12. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    13. PI-lowering-PI.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    14. metadata-eval99.4%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), u2\right)\right)\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]
  4. Applied egg-rr99.4%

    \[\leadsto \color{blue}{\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right)\right) \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]
  5. Final simplification99.4%

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

Alternative 3: 98.7% accurate, 1.4× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ 0.16666666666666666 \cdot \left(\left(1 + u2 \cdot \left(u2 \cdot \left(-2 \cdot \left(\pi \cdot \pi\right)\right)\right)\right) \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) - -0.5 \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (-
  (*
   0.16666666666666666
   (* (+ 1.0 (* u2 (* u2 (* -2.0 (* PI PI))))) (sqrt (* -2.0 (log u1)))))
  -0.5))
double code(double u1, double u2) {
	return (0.16666666666666666 * ((1.0 + (u2 * (u2 * (-2.0 * (((double) M_PI) * ((double) M_PI)))))) * sqrt((-2.0 * log(u1))))) - -0.5;
}
public static double code(double u1, double u2) {
	return (0.16666666666666666 * ((1.0 + (u2 * (u2 * (-2.0 * (Math.PI * Math.PI))))) * Math.sqrt((-2.0 * Math.log(u1))))) - -0.5;
}
def code(u1, u2):
	return (0.16666666666666666 * ((1.0 + (u2 * (u2 * (-2.0 * (math.pi * math.pi))))) * math.sqrt((-2.0 * math.log(u1))))) - -0.5
function code(u1, u2)
	return Float64(Float64(0.16666666666666666 * Float64(Float64(1.0 + Float64(u2 * Float64(u2 * Float64(-2.0 * Float64(pi * pi))))) * sqrt(Float64(-2.0 * log(u1))))) - -0.5)
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = (0.16666666666666666 * ((1.0 + (u2 * (u2 * (-2.0 * (pi * pi))))) * sqrt((-2.0 * log(u1))))) - -0.5;
end
code[u1_, u2_] := N[(N[(0.16666666666666666 * N[(N[(1.0 + N[(u2 * N[(u2 * N[(-2.0 * N[(Pi * Pi), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Sqrt[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - -0.5), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
0.16666666666666666 \cdot \left(\left(1 + u2 \cdot \left(u2 \cdot \left(-2 \cdot \left(\pi \cdot \pi\right)\right)\right)\right) \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}\right) - -0.5
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.4%

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{\frac{1}{2}}{2}\right)} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{\frac{1}{2}}{2}\right)}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    2. pow2N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \left({\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{\frac{1}{2}}{2}\right)}\right)}^{2}\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    3. pow-lowering-pow.f64N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\frac{1}{4}}\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    5. metadata-evalN/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)}\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    6. pow-lowering-pow.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\left(-2 \cdot \log u1\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    7. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \log u1\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    8. log-lowering-log.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \left(\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2}\right)\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    9. metadata-eval99.2%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{/.f64}\left(1, 6\right), \mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{pow.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \frac{1}{4}\right), 2\right)\right), \mathsf{cos.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(2, \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right), u2\right)\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
  4. Applied egg-rr99.2%

    \[\leadsto \left(\frac{1}{6} \cdot \color{blue}{{\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.25}\right)}^{2}}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
  5. Applied egg-rr99.4%

    \[\leadsto \color{blue}{0.16666666666666666 \cdot \left(\cos \left(2 \cdot \left(\pi \cdot u2\right)\right) \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right) - -0.5} \]
  6. Taylor expanded in u2 around 0

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

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

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

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\left(1 + {u2}^{2} \cdot \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    4. +-lowering-+.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \left({u2}^{2} \cdot \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    5. unpow2N/A

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

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

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \left(u2 \cdot \left(\left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right) \cdot u2\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    8. *-lowering-*.f64N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \left(u2 \cdot \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    10. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \left(-2 \cdot {\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    11. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(-2, \left({\mathsf{PI}\left(\right)}^{2}\right)\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    12. unpow2N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(-2, \left(\mathsf{PI}\left(\right) \cdot \mathsf{PI}\left(\right)\right)\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    13. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI}\left(\right), \mathsf{PI}\left(\right)\right)\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    14. PI-lowering-PI.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \mathsf{PI}\left(\right)\right)\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
    15. PI-lowering-PI.f6499.2%

      \[\leadsto \mathsf{\_.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\frac{1}{6}, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{+.f64}\left(1, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(u2, \mathsf{*.f64}\left(-2, \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{PI.f64}\left(\right), \mathsf{PI.f64}\left(\right)\right)\right)\right)\right)\right), \mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right)\right)\right), \frac{-1}{2}\right) \]
  8. Simplified99.2%

    \[\leadsto 0.16666666666666666 \cdot \left(\color{blue}{\left(1 + u2 \cdot \left(u2 \cdot \left(-2 \cdot \left(\pi \cdot \pi\right)\right)\right)\right)} \cdot \sqrt{\log u1 \cdot -2}\right) - -0.5 \]
  9. Final simplification99.2%

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

Alternative 4: 98.2% accurate, 1.5× speedup?

\[\begin{array}{l} \\ 0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1} \end{array} \]
(FPCore (u1 u2)
 :precision binary64
 (+ 0.5 (* 0.16666666666666666 (sqrt (* -2.0 (log u1))))))
double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * sqrt((-2.0 * log(u1))));
}
real(8) function code(u1, u2)
    real(8), intent (in) :: u1
    real(8), intent (in) :: u2
    code = 0.5d0 + (0.16666666666666666d0 * sqrt(((-2.0d0) * log(u1))))
end function
public static double code(double u1, double u2) {
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * Math.sqrt((-2.0 * Math.log(u1))));
}
def code(u1, u2):
	return 0.5 + (0.16666666666666666 * math.sqrt((-2.0 * math.log(u1))))
function code(u1, u2)
	return Float64(0.5 + Float64(0.16666666666666666 * sqrt(Float64(-2.0 * log(u1)))))
end
function tmp = code(u1, u2)
	tmp = 0.5 + (0.16666666666666666 * sqrt((-2.0 * log(u1))));
end
code[u1_, u2_] := N[(0.5 + N[(0.16666666666666666 * N[Sqrt[N[(-2.0 * N[Log[u1], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}

\\
0.5 + 0.16666666666666666 \cdot \sqrt{-2 \cdot \log u1}
\end{array}
Derivation
  1. Initial program 99.4%

    \[\left(\frac{1}{6} \cdot {\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{0.5}\right) \cdot \cos \left(\left(2 \cdot \pi\right) \cdot u2\right) + 0.5 \]
  2. Add Preprocessing
  3. Taylor expanded in u2 around 0

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

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

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1} \cdot \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    4. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{\log u1}\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    5. sqrt-lowering-sqrt.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\log u1\right), \left(\frac{1}{6} \cdot \sqrt{-2}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    6. log-lowering-log.f64N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \left(\sqrt{-2} \cdot \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    8. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2}\right), \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    9. sqrt-lowering-sqrt.f640.0%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right)\right), \mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(-2\right), \frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
  5. Simplified0.0%

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

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

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

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

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

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1} \cdot \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]
    7. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    8. unpow1N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{{\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{\left(\frac{2}{2}\right)}}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    10. sqrt-pow2N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\left(\sqrt{{\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right)}^{2}}\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    11. sqrt-lowering-sqrt.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left({\left(\sqrt{-2 \cdot \log u1}\right)}^{2}\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    12. sqrt-pow2N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left({\left(-2 \cdot \log u1\right)}^{1}\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    14. unpow1N/A

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

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\left(\log u1 \cdot -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    16. *-lowering-*.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\log u1, -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    17. log-lowering-log.f64N/A

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \left(\frac{1}{6}\right)\right), \frac{1}{2}\right) \]
    18. metadata-eval98.9%

      \[\leadsto \mathsf{+.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{sqrt.f64}\left(\mathsf{*.f64}\left(\mathsf{log.f64}\left(u1\right), -2\right)\right), \frac{1}{6}\right), \frac{1}{2}\right) \]
  7. Applied egg-rr98.9%

    \[\leadsto \color{blue}{\sqrt{\log u1 \cdot -2} \cdot 0.16666666666666666} + 0.5 \]
  8. Final simplification98.9%

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

Reproduce

?
herbie shell --seed 2024192 
(FPCore (u1 u2)
  :name "normal distribution"
  :precision binary64
  :pre (and (and (<= 0.0 u1) (<= u1 1.0)) (and (<= 0.0 u2) (<= u2 1.0)))
  (+ (* (* (/ 1.0 6.0) (pow (* -2.0 (log u1)) 0.5)) (cos (* (* 2.0 PI) u2))) 0.5))