
(FPCore (x eps) :precision binary64 (- (tan (+ x eps)) (tan x)))
double code(double x, double eps) {
return tan((x + eps)) - tan(x);
}
real(8) function code(x, eps)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: eps
code = tan((x + eps)) - tan(x)
end function
public static double code(double x, double eps) {
return Math.tan((x + eps)) - Math.tan(x);
}
def code(x, eps): return math.tan((x + eps)) - math.tan(x)
function code(x, eps) return Float64(tan(Float64(x + eps)) - tan(x)) end
function tmp = code(x, eps) tmp = tan((x + eps)) - tan(x); end
code[x_, eps_] := N[(N[Tan[N[(x + eps), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\tan \left(x + \varepsilon\right) - \tan x
\end{array}
Sampling outcomes in binary64 precision:
Herbie found 11 alternatives:
| Alternative | Accuracy | Speedup |
|---|
(FPCore (x eps) :precision binary64 (- (tan (+ x eps)) (tan x)))
double code(double x, double eps) {
return tan((x + eps)) - tan(x);
}
real(8) function code(x, eps)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: eps
code = tan((x + eps)) - tan(x)
end function
public static double code(double x, double eps) {
return Math.tan((x + eps)) - Math.tan(x);
}
def code(x, eps): return math.tan((x + eps)) - math.tan(x)
function code(x, eps) return Float64(tan(Float64(x + eps)) - tan(x)) end
function tmp = code(x, eps) tmp = tan((x + eps)) - tan(x); end
code[x_, eps_] := N[(N[Tan[N[(x + eps), $MachinePrecision]], $MachinePrecision] - N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\tan \left(x + \varepsilon\right) - \tan x
\end{array}
(FPCore (x eps)
:precision binary64
(let* ((t_0 (* 0.5 (cos (+ x x))))
(t_1 (- 0.5 t_0))
(t_2 (pow (tan x) 2.0))
(t_3
(-
(/ (fma t_1 t_2 t_1) (+ 0.5 t_0))
(fma t_2 -0.3333333333333333 -0.3333333333333333)))
(t_4 (/ (fma (sin x) t_2 (sin x)) (cos x))))
(fma
eps
(fma
(fma eps (fma eps (fma 0.3333333333333333 t_4 (* (tan x) t_3)) t_3) t_4)
eps
t_2)
eps)))
double code(double x, double eps) {
double t_0 = 0.5 * cos((x + x));
double t_1 = 0.5 - t_0;
double t_2 = pow(tan(x), 2.0);
double t_3 = (fma(t_1, t_2, t_1) / (0.5 + t_0)) - fma(t_2, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333);
double t_4 = fma(sin(x), t_2, sin(x)) / cos(x);
return fma(eps, fma(fma(eps, fma(eps, fma(0.3333333333333333, t_4, (tan(x) * t_3)), t_3), t_4), eps, t_2), eps);
}
function code(x, eps) t_0 = Float64(0.5 * cos(Float64(x + x))) t_1 = Float64(0.5 - t_0) t_2 = tan(x) ^ 2.0 t_3 = Float64(Float64(fma(t_1, t_2, t_1) / Float64(0.5 + t_0)) - fma(t_2, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333)) t_4 = Float64(fma(sin(x), t_2, sin(x)) / cos(x)) return fma(eps, fma(fma(eps, fma(eps, fma(0.3333333333333333, t_4, Float64(tan(x) * t_3)), t_3), t_4), eps, t_2), eps) end
code[x_, eps_] := Block[{t$95$0 = N[(0.5 * N[Cos[N[(x + x), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$1 = N[(0.5 - t$95$0), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$2 = N[Power[N[Tan[x], $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision]}, Block[{t$95$3 = N[(N[(N[(t$95$1 * t$95$2 + t$95$1), $MachinePrecision] / N[(0.5 + t$95$0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - N[(t$95$2 * -0.3333333333333333 + -0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$4 = N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * t$95$2 + N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[Cos[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, N[(eps * N[(N[(eps * N[(eps * N[(0.3333333333333333 * t$95$4 + N[(N[Tan[x], $MachinePrecision] * t$95$3), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + t$95$3), $MachinePrecision] + t$95$4), $MachinePrecision] * eps + t$95$2), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]]]]]]
\begin{array}{l}
\\
\begin{array}{l}
t_0 := 0.5 \cdot \cos \left(x + x\right)\\
t_1 := 0.5 - t\_0\\
t_2 := {\tan x}^{2}\\
t_3 := \frac{\mathsf{fma}\left(t\_1, t\_2, t\_1\right)}{0.5 + t\_0} - \mathsf{fma}\left(t\_2, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333\right)\\
t_4 := \frac{\mathsf{fma}\left(\sin x, t\_2, \sin x\right)}{\cos x}\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, t\_4, \tan x \cdot t\_3\right), t\_3\right), t\_4\right), \varepsilon, t\_2\right), \varepsilon\right)
\end{array}
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Final simplification99.7%
(FPCore (x eps)
:precision binary64
(let* ((t_0 (pow (tan x) 2.0))
(t_1 (+ t_0 1.0))
(t_2 (/ (* (sin x) t_1) (cos x)))
(t_3 (cos (+ x x))))
(fma
eps
(fma
(fma
(-
(fma
eps
(fma 0.3333333333333333 t_2 (* (tan x) 0.3333333333333333))
(/ (* t_1 (+ 0.5 (* t_3 -0.5))) (fma 0.5 t_3 0.5)))
(fma t_0 -0.3333333333333333 -0.3333333333333333))
eps
t_2)
eps
t_0)
eps)))
double code(double x, double eps) {
double t_0 = pow(tan(x), 2.0);
double t_1 = t_0 + 1.0;
double t_2 = (sin(x) * t_1) / cos(x);
double t_3 = cos((x + x));
return fma(eps, fma(fma((fma(eps, fma(0.3333333333333333, t_2, (tan(x) * 0.3333333333333333)), ((t_1 * (0.5 + (t_3 * -0.5))) / fma(0.5, t_3, 0.5))) - fma(t_0, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333)), eps, t_2), eps, t_0), eps);
}
function code(x, eps) t_0 = tan(x) ^ 2.0 t_1 = Float64(t_0 + 1.0) t_2 = Float64(Float64(sin(x) * t_1) / cos(x)) t_3 = cos(Float64(x + x)) return fma(eps, fma(fma(Float64(fma(eps, fma(0.3333333333333333, t_2, Float64(tan(x) * 0.3333333333333333)), Float64(Float64(t_1 * Float64(0.5 + Float64(t_3 * -0.5))) / fma(0.5, t_3, 0.5))) - fma(t_0, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333)), eps, t_2), eps, t_0), eps) end
code[x_, eps_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[Tan[x], $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision]}, Block[{t$95$1 = N[(t$95$0 + 1.0), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$2 = N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * t$95$1), $MachinePrecision] / N[Cos[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]}, Block[{t$95$3 = N[Cos[N[(x + x), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]}, N[(eps * N[(N[(N[(N[(eps * N[(0.3333333333333333 * t$95$2 + N[(N[Tan[x], $MachinePrecision] * 0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(N[(t$95$1 * N[(0.5 + N[(t$95$3 * -0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(0.5 * t$95$3 + 0.5), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - N[(t$95$0 * -0.3333333333333333 + -0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * eps + t$95$2), $MachinePrecision] * eps + t$95$0), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]]]]]
\begin{array}{l}
\\
\begin{array}{l}
t_0 := {\tan x}^{2}\\
t_1 := t\_0 + 1\\
t_2 := \frac{\sin x \cdot t\_1}{\cos x}\\
t_3 := \cos \left(x + x\right)\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\mathsf{fma}\left(\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, t\_2, \tan x \cdot 0.3333333333333333\right), \frac{t\_1 \cdot \left(0.5 + t\_3 \cdot -0.5\right)}{\mathsf{fma}\left(0.5, t\_3, 0.5\right)}\right) - \mathsf{fma}\left(t\_0, -0.3333333333333333, -0.3333333333333333\right), \varepsilon, t\_2\right), \varepsilon, t\_0\right), \varepsilon\right)
\end{array}
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Final simplification99.7%
(FPCore (x eps)
:precision binary64
(let* ((t_0 (pow (tan x) 2.0)))
(fma
eps
(fma
(fma eps 0.3333333333333333 (/ (fma (sin x) t_0 (sin x)) (cos x)))
eps
t_0)
eps)))
double code(double x, double eps) {
double t_0 = pow(tan(x), 2.0);
return fma(eps, fma(fma(eps, 0.3333333333333333, (fma(sin(x), t_0, sin(x)) / cos(x))), eps, t_0), eps);
}
function code(x, eps) t_0 = tan(x) ^ 2.0 return fma(eps, fma(fma(eps, 0.3333333333333333, Float64(fma(sin(x), t_0, sin(x)) / cos(x))), eps, t_0), eps) end
code[x_, eps_] := Block[{t$95$0 = N[Power[N[Tan[x], $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision]}, N[(eps * N[(N[(eps * 0.3333333333333333 + N[(N[(N[Sin[x], $MachinePrecision] * t$95$0 + N[Sin[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[Cos[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * eps + t$95$0), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]]
\begin{array}{l}
\\
\begin{array}{l}
t_0 := {\tan x}^{2}\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\mathsf{fma}\left(\varepsilon, 0.3333333333333333, \frac{\mathsf{fma}\left(\sin x, t\_0, \sin x\right)}{\cos x}\right), \varepsilon, t\_0\right), \varepsilon\right)
\end{array}
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.6%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (fma eps (fma (fma x (fma (* eps eps) 0.6666666666666666 1.0) (* eps 0.3333333333333333)) eps (pow (tan x) 2.0)) eps))
double code(double x, double eps) {
return fma(eps, fma(fma(x, fma((eps * eps), 0.6666666666666666, 1.0), (eps * 0.3333333333333333)), eps, pow(tan(x), 2.0)), eps);
}
function code(x, eps) return fma(eps, fma(fma(x, fma(Float64(eps * eps), 0.6666666666666666, 1.0), Float64(eps * 0.3333333333333333)), eps, (tan(x) ^ 2.0)), eps) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(N[(x * N[(N[(eps * eps), $MachinePrecision] * 0.6666666666666666 + 1.0), $MachinePrecision] + N[(eps * 0.3333333333333333), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * eps + N[Power[N[Tan[x], $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(\varepsilon \cdot \varepsilon, 0.6666666666666666, 1\right), \varepsilon \cdot 0.3333333333333333\right), \varepsilon, {\tan x}^{2}\right), \varepsilon\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.2%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (fma eps (fma (* eps 0.3333333333333333) eps (pow (tan x) 2.0)) eps))
double code(double x, double eps) {
return fma(eps, fma((eps * 0.3333333333333333), eps, pow(tan(x), 2.0)), eps);
}
function code(x, eps) return fma(eps, fma(Float64(eps * 0.3333333333333333), eps, (tan(x) ^ 2.0)), eps) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(N[(eps * 0.3333333333333333), $MachinePrecision] * eps + N[Power[N[Tan[x], $MachinePrecision], 2.0], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(\varepsilon \cdot 0.3333333333333333, \varepsilon, {\tan x}^{2}\right), \varepsilon\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites99.2%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (fma x (fma (* x eps) (fma 1.3333333333333333 (* eps eps) 1.0) (* (* eps eps) (fma 0.6666666666666666 (* eps eps) 1.0))) (fma 0.3333333333333333 (* eps (* eps eps)) eps)))
double code(double x, double eps) {
return fma(x, fma((x * eps), fma(1.3333333333333333, (eps * eps), 1.0), ((eps * eps) * fma(0.6666666666666666, (eps * eps), 1.0))), fma(0.3333333333333333, (eps * (eps * eps)), eps));
}
function code(x, eps) return fma(x, fma(Float64(x * eps), fma(1.3333333333333333, Float64(eps * eps), 1.0), Float64(Float64(eps * eps) * fma(0.6666666666666666, Float64(eps * eps), 1.0))), fma(0.3333333333333333, Float64(eps * Float64(eps * eps)), eps)) end
code[x_, eps_] := N[(x * N[(N[(x * eps), $MachinePrecision] * N[(1.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision] + N[(N[(eps * eps), $MachinePrecision] * N[(0.6666666666666666 * N[(eps * eps), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[(eps * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(x \cdot \varepsilon, \mathsf{fma}\left(1.3333333333333333, \varepsilon \cdot \varepsilon, 1\right), \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right) \cdot \mathsf{fma}\left(0.6666666666666666, \varepsilon \cdot \varepsilon, 1\right)\right), \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \varepsilon \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right), \varepsilon\right)\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.5%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.7%
(FPCore (x eps)
:precision binary64
(*
eps
(+
1.0
(fma
x
(fma
x
(fma (* eps eps) 1.3333333333333333 1.0)
(fma eps (* (* eps eps) 0.6666666666666666) eps))
(* 0.3333333333333333 (* eps eps))))))
double code(double x, double eps) {
return eps * (1.0 + fma(x, fma(x, fma((eps * eps), 1.3333333333333333, 1.0), fma(eps, ((eps * eps) * 0.6666666666666666), eps)), (0.3333333333333333 * (eps * eps))));
}
function code(x, eps) return Float64(eps * Float64(1.0 + fma(x, fma(x, fma(Float64(eps * eps), 1.3333333333333333, 1.0), fma(eps, Float64(Float64(eps * eps) * 0.6666666666666666), eps)), Float64(0.3333333333333333 * Float64(eps * eps))))) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(1.0 + N[(x * N[(x * N[(N[(eps * eps), $MachinePrecision] * 1.3333333333333333 + 1.0), $MachinePrecision] + N[(eps * N[(N[(eps * eps), $MachinePrecision] * 0.6666666666666666), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\varepsilon \cdot \left(1 + \mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(\varepsilon \cdot \varepsilon, 1.3333333333333333, 1\right), \mathsf{fma}\left(\varepsilon, \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right) \cdot 0.6666666666666666, \varepsilon\right)\right), 0.3333333333333333 \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right)\right)\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.5%
Applied rewrites98.5%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.7%
Final simplification98.7%
(FPCore (x eps)
:precision binary64
(fma
eps
(fma
x
(fma
x
(fma eps (* eps 1.3333333333333333) 1.0)
(fma 0.6666666666666666 (* eps (* eps eps)) eps))
(* 0.3333333333333333 (* eps eps)))
eps))
double code(double x, double eps) {
return fma(eps, fma(x, fma(x, fma(eps, (eps * 1.3333333333333333), 1.0), fma(0.6666666666666666, (eps * (eps * eps)), eps)), (0.3333333333333333 * (eps * eps))), eps);
}
function code(x, eps) return fma(eps, fma(x, fma(x, fma(eps, Float64(eps * 1.3333333333333333), 1.0), fma(0.6666666666666666, Float64(eps * Float64(eps * eps)), eps)), Float64(0.3333333333333333 * Float64(eps * eps))), eps) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(x * N[(x * N[(eps * N[(eps * 1.3333333333333333), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision] + N[(0.6666666666666666 * N[(eps * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(\varepsilon, \varepsilon \cdot 1.3333333333333333, 1\right), \mathsf{fma}\left(0.6666666666666666, \varepsilon \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right), \varepsilon\right)\right), 0.3333333333333333 \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right)\right), \varepsilon\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.7%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (fma eps (fma x (fma x 1.0 (fma eps (* (* eps eps) 0.6666666666666666) eps)) (* 0.3333333333333333 (* eps eps))) eps))
double code(double x, double eps) {
return fma(eps, fma(x, fma(x, 1.0, fma(eps, ((eps * eps) * 0.6666666666666666), eps)), (0.3333333333333333 * (eps * eps))), eps);
}
function code(x, eps) return fma(eps, fma(x, fma(x, 1.0, fma(eps, Float64(Float64(eps * eps) * 0.6666666666666666), eps)), Float64(0.3333333333333333 * Float64(eps * eps))), eps) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(x * N[(x * 1.0 + N[(eps * N[(N[(eps * eps), $MachinePrecision] * 0.6666666666666666), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + N[(0.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, \mathsf{fma}\left(x, \mathsf{fma}\left(x, 1, \mathsf{fma}\left(\varepsilon, \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right) \cdot 0.6666666666666666, \varepsilon\right)\right), 0.3333333333333333 \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right)\right), \varepsilon\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.7%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites98.7%
Final simplification98.7%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (fma eps (* 0.3333333333333333 (* eps eps)) eps))
double code(double x, double eps) {
return fma(eps, (0.3333333333333333 * (eps * eps)), eps);
}
function code(x, eps) return fma(eps, Float64(0.3333333333333333 * Float64(eps * eps)), eps) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(0.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] + eps), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\mathsf{fma}\left(\varepsilon, 0.3333333333333333 \cdot \left(\varepsilon \cdot \varepsilon\right), \varepsilon\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.5%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (* eps (fma 0.3333333333333333 (* eps eps) 1.0)))
double code(double x, double eps) {
return eps * fma(0.3333333333333333, (eps * eps), 1.0);
}
function code(x, eps) return Float64(eps * fma(0.3333333333333333, Float64(eps * eps), 1.0)) end
code[x_, eps_] := N[(eps * N[(0.3333333333333333 * N[(eps * eps), $MachinePrecision] + 1.0), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\varepsilon \cdot \mathsf{fma}\left(0.3333333333333333, \varepsilon \cdot \varepsilon, 1\right)
\end{array}
Initial program 60.4%
Taylor expanded in eps around 0
Applied rewrites99.7%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.5%
Applied rewrites98.5%
Taylor expanded in x around 0
Applied rewrites98.5%
Final simplification98.5%
(FPCore (x eps) :precision binary64 (/ (sin eps) (* (cos x) (cos (+ x eps)))))
double code(double x, double eps) {
return sin(eps) / (cos(x) * cos((x + eps)));
}
real(8) function code(x, eps)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: eps
code = sin(eps) / (cos(x) * cos((x + eps)))
end function
public static double code(double x, double eps) {
return Math.sin(eps) / (Math.cos(x) * Math.cos((x + eps)));
}
def code(x, eps): return math.sin(eps) / (math.cos(x) * math.cos((x + eps)))
function code(x, eps) return Float64(sin(eps) / Float64(cos(x) * cos(Float64(x + eps)))) end
function tmp = code(x, eps) tmp = sin(eps) / (cos(x) * cos((x + eps))); end
code[x_, eps_] := N[(N[Sin[eps], $MachinePrecision] / N[(N[Cos[x], $MachinePrecision] * N[Cos[N[(x + eps), $MachinePrecision]], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\frac{\sin \varepsilon}{\cos x \cdot \cos \left(x + \varepsilon\right)}
\end{array}
(FPCore (x eps) :precision binary64 (- (/ (+ (tan x) (tan eps)) (- 1.0 (* (tan x) (tan eps)))) (tan x)))
double code(double x, double eps) {
return ((tan(x) + tan(eps)) / (1.0 - (tan(x) * tan(eps)))) - tan(x);
}
real(8) function code(x, eps)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: eps
code = ((tan(x) + tan(eps)) / (1.0d0 - (tan(x) * tan(eps)))) - tan(x)
end function
public static double code(double x, double eps) {
return ((Math.tan(x) + Math.tan(eps)) / (1.0 - (Math.tan(x) * Math.tan(eps)))) - Math.tan(x);
}
def code(x, eps): return ((math.tan(x) + math.tan(eps)) / (1.0 - (math.tan(x) * math.tan(eps)))) - math.tan(x)
function code(x, eps) return Float64(Float64(Float64(tan(x) + tan(eps)) / Float64(1.0 - Float64(tan(x) * tan(eps)))) - tan(x)) end
function tmp = code(x, eps) tmp = ((tan(x) + tan(eps)) / (1.0 - (tan(x) * tan(eps)))) - tan(x); end
code[x_, eps_] := N[(N[(N[(N[Tan[x], $MachinePrecision] + N[Tan[eps], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] / N[(1.0 - N[(N[Tan[x], $MachinePrecision] * N[Tan[eps], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision] - N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\frac{\tan x + \tan \varepsilon}{1 - \tan x \cdot \tan \varepsilon} - \tan x
\end{array}
(FPCore (x eps) :precision binary64 (+ eps (* (* eps (tan x)) (tan x))))
double code(double x, double eps) {
return eps + ((eps * tan(x)) * tan(x));
}
real(8) function code(x, eps)
real(8), intent (in) :: x
real(8), intent (in) :: eps
code = eps + ((eps * tan(x)) * tan(x))
end function
public static double code(double x, double eps) {
return eps + ((eps * Math.tan(x)) * Math.tan(x));
}
def code(x, eps): return eps + ((eps * math.tan(x)) * math.tan(x))
function code(x, eps) return Float64(eps + Float64(Float64(eps * tan(x)) * tan(x))) end
function tmp = code(x, eps) tmp = eps + ((eps * tan(x)) * tan(x)); end
code[x_, eps_] := N[(eps + N[(N[(eps * N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision] * N[Tan[x], $MachinePrecision]), $MachinePrecision]), $MachinePrecision]
\begin{array}{l}
\\
\varepsilon + \left(\varepsilon \cdot \tan x\right) \cdot \tan x
\end{array}
herbie shell --seed 2024238
(FPCore (x eps)
:name "2tan (problem 3.3.2)"
:precision binary64
:pre (and (and (and (<= -10000.0 x) (<= x 10000.0)) (< (* 1e-16 (fabs x)) eps)) (< eps (fabs x)))
:alt
(! :herbie-platform default (/ (sin eps) (* (cos x) (cos (+ x eps)))))
:alt
(! :herbie-platform default (- (/ (+ (tan x) (tan eps)) (- 1 (* (tan x) (tan eps)))) (tan x)))
:alt
(! :herbie-platform default (+ eps (* eps (tan x) (tan x))))
(- (tan (+ x eps)) (tan x)))