JETAN/AliDAJetFinder.cxx

   1
   2 //  **************************************************************************
   3 //  * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
   4 //  *                                                                        *
   5 //  * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
   6 //  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
   7 //  *                                                                        *
   8 //  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
   9 //  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
  10 //  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
  11 //  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
  12 //  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
  13 //  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
  14 //  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
  15 //  **************************************************************************
  16
  17 //-----------------------------------------------------------------------------------
  18 // Jet finder based on Deterministic Annealing
  19 // For further informations about the DA working features see:
  20 // Phys.Lett. B601 (2004) 56-63 (http://arxiv.org/abs/hep-ph/0407214)
  21 // Author: Davide Perrino (davide.perrino@ba.infn.it, davide.perrino@cern.ch)
  22 //-----------------------------------------------------------------------------------
  23
  24 #include <TMath.h>
  25 #include <TRandom.h>
  26 #include <TClonesArray.h>
  27 #include "AliJetReaderHeader.h"
  28 #include "AliJetReader.h"
  29 #include "AliDAJetHeader.h"
  30 #include "AliDAJetFinder.h"
  31
  32 ClassImp(AliDAJetFinder)
  33
  34
  35 //-----------------------------------------------------------------------------------
  36 AliDAJetFinder::AliDAJetFinder():
  37         AliJetFinder(),
  38         fAlpha(1.01),
  39         fDelta(1e-8),
  40         fAvDist(1e-6),
  41         fEps(1e-4),
  42         fEpsMax(1e-2),
  43         fNloopMax(100),
  44         fBeta(0.1),
  45         fNclustMax(0),
  46         fNin(0)
  47 {
  48         // Constructor
  49 }
  50
  51 //-----------------------------------------------------------------------------------
  52 AliDAJetFinder::~AliDAJetFinder()
  53 {
  54         // Destructor
  55 }
  56
  57 //-----------------------------------------------------------------------------------
  58 void AliDAJetFinder::FindJets()
  59 {
  60 // Find the jets in current event
  61 //
  62         Float_t betaStop=100.;
  63
  64         Double_t dEtSum=0;
  65         Double_t *xData[2];
  66     TVectorD *vPx = new TVectorD();
  67     TVectorD *vPy = new TVectorD();
  68     TMatrixD *mPyx= new TMatrixD();
  69     TMatrixD *mY  = new TMatrixD();
  70         InitDetAnn(dEtSum,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
  71         if (!fNin) return;
  72
  73         Int_t nc=1, nk;
  74         DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
  75         do{                                     //loop over beta
  76                 fBeta*=fAlpha;
  77                 Annealing(nk,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
  78                 NumCl(nc,nk,vPy,mPyx,mY);
  79         }while((fBeta<betaStop || nc<4) && nc<fNclustMax);
  80
  81         Int_t *xx=new Int_t[fNin];
  82         EndDetAnn(nk,xData,xx,dEtSum,vPx,vPy,mPyx,mY);
  83         StoreJets(nk,xData,xx,mY);
  84         delete [] xx;
  85
  86         delete [] xData[0], delete [] xData[1];
  87         delete mPyx;
  88         delete mY;
  89         delete vPx;
  90         delete vPy;
  91
  92 }
  93
  94 //-----------------------------------------------------------------------------------
  95 void AliDAJetFinder::InitDetAnn(Double_t &dEtSum,Double_t **xData,TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
  96 {
  97 //Initialise the variables used by the algorithm
  98         fBeta=0.1;
  99         fNclustMax= ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFixedCl() ?
 100             ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetNclustMax() :
 101             TMath::Max((Int_t)TMath::Sqrt(fNin),5);
 102         TClonesArray *lvArray = fReader->GetMomentumArray();
 103         Int_t nEntr = lvArray->GetEntries();
 104         fNin=0;
 105         for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++) if (fReader->GetCutFlag(iEn)==1) fNin++;
 106         Double_t *xEta = new Double_t[fNin];
 107         Double_t *xPhi = new Double_t[fNin];
 108         xData[0]=xEta; xData[1]=xPhi;
 109         vPx->ResizeTo(fNin);
 110         Int_t iIn=0;
 111         for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++){
 112                 if (fReader->GetCutFlag(iEn)==0) continue;
 113                 TLorentzVector *lv=(TLorentzVector*)lvArray->At(iEn);
 114                 xEta[iIn] = lv->Eta();
 115                 xPhi[iIn] = lv->Phi()<0 ? lv->Phi() + 2*TMath::Pi() : lv->Phi();
 116                 (*vPx)(iIn)=lv->Pt();
 117                 dEtSum+=(*vPx)(iIn);
 118                 iIn++;
 119         }
 120         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*vPx)(iIn)=(*vPx)(iIn)/dEtSum;
 121
 122         Int_t njdim=2*fNclustMax+1;
 123         mPyx->ResizeTo(fNin,njdim);
 124         mY->ResizeTo(4,njdim);
 125         vPy->ResizeTo(njdim);
 126         mY->Zero();mPyx->Zero();vPy->Zero();
 127         (*vPy)(0)=1;
 128         TMatrixDColumn(*mPyx,0)=1;
 129         Double_t ypos=0,xpos=0;
 130         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 131                 (*mY)(0,0)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 132                 ypos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 133                 xpos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 134         }
 135         (*mY)(1,0)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 136 }
 137
 138 //-----------------------------------------------------------------------------------
 139 void AliDAJetFinder::DoubleClusters(Int_t nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy,TMatrixD *mY)
 140 {
 141         for(Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 142                 (*vPy)(iClust)=(*vPy)(iClust)/2;
 143                 (*vPy)(nc+iClust)=(*vPy)(iClust);
 144                 for(Int_t iComp=0; iComp<3; iComp++) (*mY)(iComp,nc+iClust)=(*mY)(iComp,iClust);
 145         }
 146         nk=2*nc;
 147 }
 148
 149 //-----------------------------------------------------------------------------------
 150 void AliDAJetFinder::Annealing(Int_t nk,Double_t **xData,TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 151 {
 152 // Main part of the algorithm
 153         const Double_t pi=TMath::Pi();
 154         TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 155         TVectorD *p  = new TVectorD(nk);
 156         TMatrixD *y  = new TMatrixD(4,nk);
 157         TMatrixD *y1 = new TMatrixD(4,nk);
 158         TMatrixD *ry = new TMatrixD(2,nk);
 159     Double_t *xEta = xData[0];
 160     Double_t *xPhi = xData[1];
 161         Double_t Dist(TVectorD,TVectorD);
 162
 163         Double_t df[2]={fReader->GetReaderHeader()->GetFiducialEtaMax(),pi};
 164         TVectorD vPart(2);
 165         Double_t *m = new Double_t[nk];
 166         Double_t chi,chi1;
 167         do{
 168                 Int_t nloop=0;
 169                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 170                         for (Int_t i=0; i<3; i++)(*y1)(i,iClust)=(*mY)(i,iClust);
 171                         (*py)(iClust)=(*vPy)(iClust);
 172                 }
 173         //perturbation of codevectors
 174                 Double_t seed=1000000*gRandom->Rndm(24);
 175                 ry->Randomize(-0.5,0.5,seed);
 176                 for (Int_t i=0; i<2; i++){
 177                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk/2; iClust++)
 178                                 (*y1)(i,iClust)+=((*ry)(i,iClust)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust)))*fDelta*df[i];
 179                         for (Int_t iClust=nk/2; iClust<nk; iClust++)
 180                                 (*y1)(i,iClust)-=((*ry)(i,iClust-nk/2)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust-nk/2)))*fDelta*df[i];
 181                 }
 182                 do{
 183         //recalculate conditional probabilities
 184                         nloop++;
 185                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 186                                 vPart(0)=xEta[iIn]; vPart(1)=xPhi[iIn];
 187                                 for(Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 188                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=-log((*py)(iClust))+fBeta*Dist(vPart,TMatrixDColumn(*y1,iClust));
 189                                         m[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 190                                 }
 191                                 Double_t pyxNorm=0;
 192                                 Double_t minPyx=TMath::MinElement(nk,m);
 193                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 194                                         (*mPyx)(iIn,iClust)-=minPyx;
 195                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=exp(-(*mPyx)(iIn,iClust));
 196                                         pyxNorm+=(*mPyx)(iIn,iClust);
 197                                 }
 198                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) (*mPyx)(iIn,iClust)/=pyxNorm;
 199                         }
 200                         p->Zero();
 201                         y->Zero();
 202         //recalculate codevectors
 203                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 204                                 Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 205                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*p)(iClust)+=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust);
 206                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 207                                         pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*p)(iClust);
 208                                         ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 209                                         xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 210                                         (*y)(0,iClust)+=pxy*xEta[iIn];
 211                                 }
 212                                 (*y)(1,iClust)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*pi;
 213                         }
 214         //verify codevectors' stability
 215                         chi=0;
 216                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 217                                 chi1=TMath::CosH((*y1)(0,iClust)-(*y)(0,iClust))-TMath::Cos((*y1)(1,iClust)-(*y)(1,iClust));
 218                                 chi1/=(2*TMath::CosH((*y1)(0,iClust))*TMath::CosH((*y)(0,iClust)));
 219                                 chi1*=chi1;
 220                                 if (chi1>chi) chi=chi1;
 221                         }
 222                         chi=TMath::Sqrt(chi);
 223                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 224                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 225                                 (*py)(iClust)=(*p)(iClust);
 226                         }
 227                         if (nloop>fNloopMax){
 228                                 if (chi<fEpsMax || nloop>500) break;
 229                         }
 230                 }while (chi>fEps);
 231         }while (chi>fEpsMax);
 232         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                              //set codevectors and probability equal to those calculated
 233                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*mY)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 234                 (*vPy)(iClust)=(*p)(iClust);
 235         }
 236     delete py;
 237     delete p;
 238     delete y;
 239     delete y1;
 240     delete ry;
 241         delete [] m;
 242 }
 243
 244 //-----------------------------------------------------------------------------------
 245 void AliDAJetFinder::NumCl(Int_t &nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 246 {
 247         static Bool_t growcl=true;
 248
 249         if (nk==2) growcl=true;
 250         if (growcl){
 251 //verify if two codevectors are equal within fAvDist
 252                 Int_t *nSame = new Int_t[nk];
 253                 Int_t **iSame = new Int_t*[nk];
 254                 Int_t **cont = new Int_t*[nk];
 255                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) cont[iClust]=new Int_t[nk],iSame[iClust]=new Int_t[nk];
 256                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 257                         iSame[iClust][iClust]=1;
 258                         for (Int_t iClust1=iClust+1; iClust1<nk; iClust1++){
 259                                 Double_t eta  = (*mY)(0,iClust) ; Double_t phi  = (*mY)(1,iClust);
 260                                 Double_t eta1 = (*mY)(0,iClust1); Double_t phi1 = (*mY)(1,iClust1);
 261                                 Double_t distCl=(TMath::CosH(eta-eta1)-TMath::Cos(phi-phi1))/(2*TMath::CosH(eta)*TMath::CosH(eta1));
 262                                 if (distCl < fAvDist) iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=1;
 263                                 else iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=0;
 264                         }
 265                 }
 266                 ReduceClusters(iSame,nk,nc,cont,nSame);
 267                 if (nc >= fNclustMax) growcl=false;
 268 //recalculate the nc distinct codevectors
 269                 TMatrixD *pyx = new TMatrixD(fNin,2*nc);
 270                 TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 271                 TMatrixD *y1  = new TMatrixD(3,nk);
 272                 for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 273                         for(Int_t j=0; j<nSame[iClust]; j++){
 274                                 Int_t iClust1 = cont[iClust][j];
 275                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*pyx)(iIn,iClust)+=(*mPyx)(iIn,iClust1);
 276                                 (*py)(iClust)+=(*vPy)(iClust1);
 277                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)+=(*mY)(i,iClust1);
 278                         }
 279                         for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)/=nSame[iClust];
 280                 }
 281                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) delete [] cont[iClust], delete [] iSame[iClust];
 282                 delete [] iSame;
 283                 delete [] cont;
 284                 delete [] nSame;
 285                 if (nc > nk/2){
 286                         for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 287                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*mPyx)(iIn,iClust)=(*pyx)(iIn,iClust);
 288                                 for (Int_t iComp=0; iComp<2; iComp++) (*mY)(iComp,iClust)=(*y1)(iComp,iClust);
 289                                 (*vPy)(iClust)=(*py)(iClust);
 290                         }
 291                         nk=nc;
 292                         if (growcl) DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
 293                 }
 294                 delete pyx;
 295                 delete py;
 296                 delete y1;
 297         }
 298
 299 }
 300
 301 //-----------------------------------------------------------------------------------
 302 void AliDAJetFinder::ReduceClusters(Int_t **iSame,Int_t nc,Int_t &ncout,Int_t **cont,Int_t *nSameOut)
 303 {
 304         Int_t *nSame = new Int_t[nc];
 305         Int_t *iperm = new Int_t[nc];
 306         Int_t *go = new Int_t[nc];
 307         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 308                 nSame[iCl]=0;
 309                 for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++) nSame[iCl]+=iSame[iCl][jCl], cont[iCl][jCl]=0;
 310                 iperm[iCl]=iCl;
 311                 go[iCl]=1;
 312         }
 313         TMath::Sort(nc,nSame,iperm,true);
 314         Int_t l=0;
 315         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 316                 Int_t k=iperm[iCl];
 317                 if (go[k] == 1){
 318                         Int_t m=0;
 319                         for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++){
 320                                 if (iSame[k][jCl] == 1){
 321                                         cont[l][m]=jCl;
 322                                         go[jCl]=0;
 323                                         m++;
 324                                 }
 325                         }
 326                         nSameOut[l]=m;
 327                         l++;
 328                 }
 329         }
 330         ncout=l;
 331         delete [] nSame;
 332         delete [] iperm;
 333         delete [] go;
 334 }
 335
 336 //-----------------------------------------------------------------------------------
 337 void AliDAJetFinder::EndDetAnn(Int_t &nk,Double_t **xData,Int_t *xx,Double_t etx,
 338                                TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 339 {
 340 //now assign each particle to only one cluster
 341         Double_t *clusters=new Double_t[nk];
 342         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 343                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) clusters[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 344                 xx[iIn]=TMath::LocMax(nk,clusters);
 345         }
 346     delete [] clusters;
 347
 348 //recalculate codevectors, having all p(y|x)=0 or 1
 349     Double_t *xEta = xData[0];
 350     Double_t *xPhi = xData[1];
 351         mY->Zero();
 352         mPyx->Zero();
 353         vPy->Zero();
 354         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 355                 Int_t iClust=xx[iIn];
 356                 (*mPyx)(iIn,iClust)=1;
 357                 (*vPy)(iClust)+=(*vPx)(iIn);
 358                 (*mY)(0,iClust)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 359                 (*mY)(3,iClust)+=(*vPx)(iIn)*etx;
 360         }
 361         Int_t k=0;
 362         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 363                 if ((*vPy)(iClust)>0){
 364                         Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 365                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 366                                 pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*vPy)(iClust);
 367                                 ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 368                                 xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 369                                 if (xx[iIn]==iClust) xx[iIn]=k;
 370                         }
 371                         (*mY)(0,k)=(*mY)(0,iClust)/(*vPy)(iClust);
 372                         (*mY)(1,k)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 373                         (*mY)(3,k)=(*mY)(3,iClust);
 374                         k++;
 375                 }
 376         }
 377         nk=k;
 378 }
 379
 380 //-----------------------------------------------------------------------------------
 381 void AliDAJetFinder::StoreJets(Int_t nk,Double_t **xData,Int_t *xx,TMatrixD *mY)
 382 {
 383 //evaluate significant clusters properties
 384         const Double_t pi=TMath::Pi();
 385         AliJetReaderHeader *rHeader=fReader->GetReaderHeader();
 386         Float_t dFiducialEta=rHeader->GetFiducialEtaMax()-rHeader->GetFiducialEtaMin();
 387         Double_t dMeanDist=TMath::Sqrt(2*dFiducialEta*pi/fNin);
 388     Double_t *xEta = xData[0];
 389     Double_t *xPhi = xData[1];
 390         Bool_t   *isJet = new Bool_t[nk];
 391         Double_t *etNoBg= new Double_t[nk];
 392         Double_t *dDeltaEta=new Double_t[nk];
 393         Double_t *dDeltaPhi=new Double_t[nk];
 394         Double_t *surf  = new Double_t[nk];
 395         Double_t *etDens= new Double_t[nk];
 396         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 397                 isJet[iClust]=false;
 398                 Double_t dEtaMin=10.,dEtaMax=-10.,dPhiMin=10.,dPhiMax=0.;
 399                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 400                         if (xx[iIn]!=iClust) continue;
 401                         if (xEta[iIn] < dEtaMin) dEtaMin=xEta[iIn];
 402                         if (xEta[iIn] > dEtaMax) dEtaMax=xEta[iIn];
 403                         Double_t dPhi=xPhi[iIn]-(*mY)(1,iClust);
 404                         if      (dPhi > pi     ) dPhi-=2*pi;
 405                         else if (dPhi < (-1)*pi) dPhi+=2*pi;
 406                         if      (dPhi < dPhiMin) dPhiMin=dPhi;
 407                         else if (dPhi > dPhiMax) dPhiMax=dPhi;
 408                 }
 409                 dDeltaEta[iClust]=dEtaMax-dEtaMin+dMeanDist;
 410                 dDeltaPhi[iClust]=dPhiMax-dPhiMin+dMeanDist;
 411                 surf[iClust]=0.25*pi*dDeltaEta[iClust]*dDeltaPhi[iClust];
 412                 etDens[iClust]=(*mY)(3,iClust)/surf[iClust];
 413         }
 414
 415         if (((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetSelJets()){
 416                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 417                         if (!isJet[iClust]){
 418                                 Double_t etDensMed=0.;
 419                                 Double_t etDensSqr=0.;
 420                                 Int_t norm=0;
 421                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 422                                         if(iClust1!=iClust){
 423                                                 etDensMed+=etDens[iClust1];
 424                                                 etDensSqr+=TMath::Power(etDens[iClust1],2);
 425                                                 norm++;
 426                                         }
 427                                 }
 428                                 etDensMed/=TMath::Max(norm,1);
 429                                 etDensSqr/=TMath::Max(norm,1);
 430                                 Double_t deltaEtDens=TMath::Sqrt(etDensSqr-TMath::Power(etDensMed,2));
 431                                 if ((*mY)(3,iClust) > (etDensMed+deltaEtDens)*surf[iClust]) isJet[iClust]=kTRUE;
 432                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 433                         }
 434                 }
 435                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 436                         if (isJet[iClust]){
 437                                 Double_t etDensMed=0;
 438                                 Double_t extSurf=2*dFiducialEta*pi;
 439                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 440                                         if (!isJet[iClust1]) etDensMed+=(*mY)(3,iClust1);
 441                                         else extSurf-=surf[iClust1];
 442                                 }
 443                                 etDensMed/=extSurf;
 444                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 445                                 if (etNoBg[iClust]<((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetEtMin()){
 446                                         isJet[iClust]=kFALSE;
 447                                         iClust=-1;
 448                                 }
 449                         }
 450                 }
 451         } else {
 452                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) isJet[iClust]=true;
 453         }
 454         delete [] etDens;
 455         delete [] surf;
 456
 457 //now add selected jets to the list
 458         Int_t *inJet = new Int_t[fNin];
 459         TRefArray *refs = 0;
 460         Bool_t fromAod = !strcmp(fReader->ClassName(),"AliJetAODReader");
 461         if (fromAod) refs = fReader->GetReferences();
 462         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 463                 if (isJet[iClust]){                                                                                                             //choose cluster
 464                         Float_t px,py,pz,en;
 465                         px = (*mY)(3,iClust)*TMath::Cos((*mY)(1,iClust));
 466                         py = (*mY)(3,iClust)*TMath::Sin((*mY)(1,iClust));
 467                         pz = (*mY)(3,iClust)/TMath::Tan(2.0 * TMath::ATan(TMath::Exp(-(*mY)(0,iClust))));
 468                         en = TMath::Sqrt(px * px + py * py + pz * pz);
 469                         AliAODJet jet(px, py, pz, en);
 470                         if (fromAod){
 471                                 Int_t iIn=0;
 472                                 Int_t nEntr = fReader->GetMomentumArray()->GetEntries();
 473                                 for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++){
 474                                         if (fReader->GetCutFlag(iEn)==0) continue;
 475                                         if (xx[iIn]==iClust) jet.AddTrack(refs->At(iEn));
 476                                         iIn++;
 477                                 }
 478                         }
 479                         AddJet(jet);
 480                         printf("jet %d, Eta: %f, Phi: %f, Et: %f\n",iClust,jet.Eta(),jet.Phi(),jet.Pt());
 481                 }
 482         }
 483         delete [] dDeltaEta; delete [] dDeltaPhi;
 484         delete [] etNoBg;
 485         delete [] isJet;
 486         delete [] inJet;
 487 }
 488
 489 //-----------------------------------------------------------------------------------
 490 Double_t Dist(TVectorD x,TVectorD y)
 491 {
 492 // Squared distance
 493         const Double_t pi=TMath::Pi();
 494         Double_t dphi=TMath::Abs(x(1)-y(1));
 495         if (dphi > pi) dphi=2*pi-dphi;
 496         Double_t dist=pow(x(0)-y(0),2)+pow(dphi,2);
 497         return dist;
 498 }