PMD/AliPMDClusteringV2.cxx

   1 /***************************************************************************
   2  * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
   3  *                                                                        *
   4  * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
   5  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
   6  *                                                                        *
   7  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
   8  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
   9  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
  10  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
  11  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
  12  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
  13  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
  14  **************************************************************************/
  15
  16 //-----------------------------------------------------//
  17 //                                                     //
  18 //  Source File : PMDClusteringV2.cxx                  //
  19 //                                                     //
  20 //  clustering code for alice pmd                      //
  21 //                                                     //
  22 //-----------------------------------------------------//
  23
  24 /* --------------------------------------------------------------------
  25    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
  26    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
  27    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
  28    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
  29    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
  30    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
  31    supermodule.
  32
  33    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
  34    Others are local ( private ) to the code.
  35    At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
  36    and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
  37    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
  38 -----------------------------------------------------------------------*/
  39
  40 #include "Riostream.h"
  41 #include <TObjArray.h>
  42 #include <stdio.h>
  43
  44 #include "AliPMDcluster.h"
  45 #include "AliPMDClustering.h"
  46 #include "AliPMDClusteringV2.h"
  47 #include "AliLog.h"
  48
  49 ClassImp(AliPMDClusteringV2)
  50
  51 const Double_t AliPMDClusteringV2::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
  52
  53 AliPMDClusteringV2::AliPMDClusteringV2():
  54   fCutoff(0.0)
  55 {
  56   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
  57     {
  58       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
  59         {
  60           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
  61           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
  62           fEdepCell[i][j] = 0;
  63         }
  64     }
  65 }
  66 // ------------------------------------------------------------------------ //
  67 AliPMDClusteringV2::~AliPMDClusteringV2()
  68 {
  69
  70 }
  71 // ------------------------------------------------------------------------ //
  72 void AliPMDClusteringV2::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
  73 {
  74   // main function to call other necessary functions to do clustering
  75   //
  76   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
  77
  78   Int_t    i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
  79   Int_t    celldataX[15], celldataY[15];
  80   Float_t  clusdata[6];
  81   Double_t cutoff, ave;
  82
  83   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
  84
  85   Int_t ndimXr =0;
  86   Int_t ndimYr =0;
  87
  88   if (ismn < 12)
  89     {
  90       ndimXr = 96;
  91       ndimYr = 48;
  92     }
  93   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
  94     {
  95       ndimXr = 48;
  96       ndimYr = 96;
  97     }
  98
  99   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
 100     {
 101       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
 102         {
 103           fEdepCell[i][j] = 0;
 104         }
 105     }
 106
 107
 108   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
 109     {
 110       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
 111         {
 112           j=jd;
 113           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
 114
 115           if (ismn < 12)
 116             {
 117               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
 118             }
 119           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 120             {
 121               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
 122             }
 123
 124         }
 125     }
 126
 127   Order();          // order the data
 128   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
 129   ave=0.;
 130   nmx1=-1;
 131
 132   for(j=0;j<kNMX; j++)
 133     {
 134       i1 = fIord[0][j];
 135       i2 = fIord[1][j];
 136       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
 137       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
 138     }
 139   // nmx1 --- number of cells having ener dep >= cutoff
 140
 141   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 142
 143   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 144   ave=ave/nmx1;
 145
 146   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 147                   kNMX,ave));
 148
 149   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
 150   RefClust(incr);
 151
 152   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
 153
 154   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
 155     {
 156       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
 157       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
 158       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
 159       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
 160       Float_t sigmaX   = (Float_t) fClusters[4][i1];
 161       Float_t sigmaY   = (Float_t) fClusters[5][i1];
 162       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 163       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 164       //
 165       // Cluster X centroid is back transformed
 166       //
 167       if (ismn < 12)
 168         {
 169           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
 170         }
 171       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 172         {
 173           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 174         }
 175
 176       clusdata[1]      = cluY0;
 177       clusdata[2]      = cluADC;
 178       clusdata[3]      = cluCELLS;
 179       clusdata[4]      = sigmaX;
 180       clusdata[5]      = sigmaY;
 181
 182       //
 183       // Cells associated with a cluster
 184       //
 185       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 186         {
 187           celldataX[ihit] = 1;  // dummy nos. -- will be changed
 188           celldataY[ihit] = 1;  // dummy nos. -- will be changed
 189         }
 190
 191       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 192       pmdcont->Add(pmdcl);
 193     }
 194 }
 195 // ------------------------------------------------------------------------ //
 196 void AliPMDClusteringV2::Order()
 197 {
 198   // Sorting algorithm
 199   // sorts the ADC values from higher to lower
 200   //
 201   double dd[kNMX];
 202   // matrix fEdepCell converted into
 203   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
 204   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
 205   // information of
 206   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
 207   //
 208   // define arrays dd and iord1
 209   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
 210     {
 211       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
 212         {
 213           i        = i1 + i2*kNDIMX;
 214           iord1[i] = i;
 215           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
 216         }
 217     }
 218   // sort and store sorting information in iord1
 219
 220   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1);
 221
 222   // store the sorted information in fIord for later use
 223   for(i=0; i<kNMX; i++)
 224     {
 225       j  = iord1[i];
 226       i2 = j/kNDIMX;
 227       i1 = j-i2*kNDIMX;
 228       fIord[0][i]=i1;
 229       fIord[1][i]=i2;
 230     }
 231 }
 232 // ------------------------------------------------------------------------ //
 233 Int_t AliPMDClusteringV2::CrClust(Double_t ave, Double_t cutoff, Int_t nmx1)
 234 {
 235   // Does crude clustering
 236   // Finds out only the big patch by just searching the
 237   // connected cells
 238   //
 239
 240   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell;
 241   int jd1,jd2, icell, cellcount;
 242   int clust[2][5000];
 243   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 244
 245   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
 246   // cell. There are six neighbours.
 247   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
 248   // numcell --- number of cells in a given supercluster
 249   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
 250   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
 251
 252   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 253
 254   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
 255     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
 256       fInfocl[0][j][k] = 0;
 257       fInfocl[1][j][k] = 0;
 258     }
 259   }
 260   for(i=0; i < kNMX; i++){
 261     fInfcl[0][i] = -1;
 262     id1=fIord[0][i];
 263     id2=fIord[1][i];
 264     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
 265   }
 266   // ---------------------------------------------------------------
 267   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 268   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 269   // ---------------------------------------------------------------
 270   icl=-1;
 271   cellcount=-1;
 272   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
 273     id1=fIord[0][icell];
 274     id2=fIord[1][icell];
 275     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
 276       // ---------------------------------------------------------------
 277       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
 278       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
 279       // primary and 2 for secondary cells,
 280       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
 281       // ---------------------------------------------------------------
 282       icl=icl+1;
 283       numcell=0;
 284       cellcount = cellcount + 1;
 285       fInfocl[0][id1][id2]=1;
 286       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
 287       fInfcl[0][cellcount]=icl;
 288       fInfcl[1][cellcount]=id1;
 289       fInfcl[2][cellcount]=id2;
 290
 291       clust[0][numcell]=id1;
 292       clust[1][numcell]=id2;
 293       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i] = -1;
 294       // ---------------------------------------------------------------
 295       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 296       // ---------------------------------------------------------------
 297       for(i=0; i<6; i++){
 298         jd1=id1+neibx[i];
 299         jd2=id2+neiby[i];
 300         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 301             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
 302           numcell=numcell+1;
 303           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
 304           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
 305           clust[0][numcell]=jd1;
 306           clust[1][numcell]=jd2;
 307           cellcount=cellcount+1;
 308           fInfcl[0][cellcount]=icl;
 309           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
 310           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
 311         }
 312       }
 313       // ---------------------------------------------------------------
 314       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 315       // if nonzero, add these to the cluster.
 316       // ---------------------------------------------------------------
 317       for(i=1;i < 5000;i++){
 318         if(clust[0][i] != -1){
 319           id1=clust[0][i];
 320           id2=clust[1][i];
 321           for(j=0; j<6 ; j++){
 322             jd1=id1+neibx[j];
 323             jd2=id2+neiby[j];
 324             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 325                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
 326               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 327               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 328               numcell              = numcell + 1;
 329               clust[0][numcell]    = jd1;
 330               clust[1][numcell]    = jd2;
 331               cellcount            = cellcount+1;
 332               fInfcl[0][cellcount] = icl;
 333               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 334               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 335             }
 336           }
 337         }
 338       }
 339     }
 340   }
 341   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 342   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 343   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 344   //  }
 345   return cellcount;
 346 }
 347 // ------------------------------------------------------------------------ //
 348 void AliPMDClusteringV2::RefClust(Int_t incr)
 349 {
 350   // Does the refining of clusters
 351   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 352   // finds out the more refined clusters
 353   //
 354
 355   const Int_t kndim = 4500;
 356
 357   int i, j, k, i1, i2, id, icl, itest;
 358   int ihld;
 359   int ig, nsupcl;
 360   int ncl[kndim], iord[kndim];
 361
 362   double x1, y1, z1, x2, y2, z2;
 363   double rr;
 364
 365   double x[kndim], y[kndim], z[kndim];
 366   double xc[kndim], yc[kndim], zc[kndim], cells[kndim];
 367   double rcl[kndim], rcs[kndim];
 368
 369   // fClno counts the final clusters
 370   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 371   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 372   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 373   // zc stores the energy deposited in a cluster
 374   // rc is cluster radius
 375   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 376   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 377
 378   fClno  = -1;
 379   nsupcl = -1;
 380   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 381   for(i=0; i<incr; i++){
 382     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 383     if (nsupcl > 4500) {
 384       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 385       nsupcl = 4500;
 386       break;
 387     }
 388     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 389   }
 390
 391   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 392                   incr+1,nsupcl+1));
 393
 394   id=-1;
 395   icl=-1;
 396   for(i=0; i<nsupcl; i++){
 397     if(ncl[i] == 0){
 398       id++;
 399       icl++;
 400       // one  cell super-clusters --> single cluster
 401       // cluster center at the centyer of the cell
 402       // cluster radius = half cell dimension
 403       if (fClno >= 5000) {
 404         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 405         return;
 406       }
 407       fClno++;
 408       i1 = fInfcl[1][id];
 409       i2 = fInfcl[2][id];
 410       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 411       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 412       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 413       fClusters[3][fClno] = 1.;
 414       fClusters[4][fClno] = 0.0;
 415       fClusters[5][fClno] = 0.0;
 416       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 417       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 418     }else if(ncl[i] == 1){
 419       // two cell super-cluster --> single cluster
 420       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 421       // cluster radius == half cell dimension
 422       id++;
 423       icl++;
 424       if (fClno >= 5000) {
 425         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 426         return;
 427       }
 428       fClno++;
 429       i1   = fInfcl[1][id];
 430       i2   = fInfcl[2][id];
 431       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 432       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 433       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 434
 435       id++;
 436       i1   = fInfcl[1][id];
 437       i2   = fInfcl[2][id];
 438       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 439       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 440       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 441
 442       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 443       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 444       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 445       fClusters[3][fClno] = 2.;
 446       fClusters[4][fClno] = sqrt(z1*z2)/(z1+z2);
 447       fClusters[5][fClno] = 0;  // sigma large nonzero, sigma small zero
 448
 449       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 450       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 451     }
 452     else{
 453       id      = id + 1;
 454       iord[0] = 0;
 455       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 456       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 457       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 458       // cluster center
 459       // *****************************************************************
 460       // NOTE --- POSSIBLE MODIFICATION: ONE MAY NOT BREAKING SUPERCLUSTERS
 461       // IF NO. OF CELLS IS NOT TOO LARGE ( SAY 5 OR 6 )
 462       // SINCE WE EXPECT THE SUPERCLUSTER
 463       // TO BE A SINGLE CLUSTER
 464       //*******************************************************************
 465
 466       i1      = fInfcl[1][id];
 467       i2      = fInfcl[2][id];
 468       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 469       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 470       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 471       iord[0] = 0;
 472       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 473
 474         id      = id + 1;
 475         i1      = fInfcl[1][id];
 476         i2      = fInfcl[2][id];
 477         iord[j] = j;
 478         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 479         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 480         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 481       }
 482       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 483       for(j=1;j<=ncl[i];j++)
 484         {
 485           itest = 0;
 486           ihld  = iord[j];
 487           for(i1=0; i1<j; i1++)
 488             {
 489               if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld])
 490                 {
 491                   itest = 1;
 492                   for(i2=j-1;i2>=i1;i2--)
 493                     {
 494                       iord[i2+1] = iord[i2];
 495                     }
 496                   iord[i1] = ihld;
 497                 }
 498             }
 499         }
 500
 501       // compute the number of clusters and their centers ( first
 502       // guess )
 503       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 504       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 505       ig     = 0;
 506       xc[ig] = x[iord[0]];
 507       yc[ig] = y[iord[0]];
 508       zc[ig] = z[iord[0]];
 509       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 510         itest = -1;
 511         x1    = x[iord[j]];
 512         y1    = y[iord[j]];
 513         for(k=0;k<=ig;k++){
 514           x2 = xc[k];
 515           y2 = yc[k];
 516           rr = Distance(x1,y1,x2,y2);
 517           //***************************************************************
 518           // finetuning cluster splitting
 519           // the numbers zc/4 and zc/10 may need to be changed.
 520           // Also one may need to add one more layer because our
 521           // cells are smaller in absolute scale
 522           //****************************************************************
 523
 524
 525           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 526             itest++;
 527           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 528             itest++;
 529           if( rr >= 2.1)itest++;
 530         }
 531         if(itest == ig){
 532           ig++;
 533           xc[ig] = x1;
 534           yc[ig] = y1;
 535           zc[ig] = z[iord[j]];
 536         }
 537       }
 538
 539       ClustDetails(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0],
 540                    rcl[0], rcs[0], cells[0]);
 541
 542       icl = icl + ig + 1;
 543
 544       for(j=0; j<=ig; j++)
 545         {
 546           if (fClno >= 5000)
 547             {
 548               AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 549               return;
 550             }
 551           fClno++;
 552           fClusters[0][fClno] = xc[j];
 553           fClusters[1][fClno] = yc[j];
 554           fClusters[2][fClno] = zc[j];
 555           fClusters[4][fClno] = rcl[j];
 556           fClusters[5][fClno] = rcs[j];
 557           if(ig == 0)
 558             {
 559               fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 560             }
 561           else
 562             {
 563               fClusters[3][fClno] = cells[j];
 564             }
 565         }
 566
 567
 568     }
 569   }
 570 }
 571
 572
 573 // ------------------------------------------------------------------------ //
 574
 575 void AliPMDClusteringV2::ClustDetails(Int_t ncell, Int_t nclust,
 576                                       Double_t &x, Double_t &y, Double_t &z,
 577                                       Double_t &xc, Double_t &yc, Double_t &zc,
 578                                       Double_t &rcl, Double_t &rcs,
 579                                       Double_t &cells)
 580 {
 581   // function begins
 582   //
 583
 584   const Int_t kndim1 = 4500;
 585   const Int_t kndim2 = 10;
 586   const Int_t kndim3 = 100;
 587
 588   int i, j, k, i1, i2;
 589   int cluster[kndim1][kndim2];
 590
 591   double x1, y1, x2, y2, rr;
 592   double sumx, sumy, sumxy, sumxx;
 593   double sum, sum1, sumyy;
 594   double b, c, r1, r2;
 595
 596   double xx[kndim1], yy[kndim1], zz[kndim1];
 597   double xxc[kndim1], yyc[kndim1];
 598
 599   double str[kndim1];
 600
 601   double str1[kndim1];
 602   double xcl[kndim1], ycl[kndim1], cln[kndim1];
 603   double clustcell[kndim1][kndim3];
 604
 605   for(i=0; i<=nclust; i++){
 606    xxc[i]=*(&xc+i);
 607    yyc[i]=*(&yc+i);
 608    str[i]=0.;
 609    str1[i]=0.;
 610   }
 611   for(i=0; i<=ncell; i++){
 612     xx[i]=*(&x+i);
 613     yy[i]=*(&y+i);
 614     zz[i]=*(&z+i);
 615   }
 616   // INITIALIZE
 617   for(i=0; i<4500; i++){
 618     for(j=0; j<100; j++){
 619       clustcell[i][j]=0.;
 620     }
 621   }
 622
 623   // INITIALIZE
 624   for(i=0;i<4500;i++){
 625     for(j=0;j<10;j++){
 626       cluster[i][j]=0;
 627     }
 628   }
 629
 630
 631   if(nclust > 0){
 632     // more than one cluster
 633     // checking cells shared between several  clusters.
 634     // First check if the cell is within
 635     // one cell unit ( nearest neighbour). Else,
 636     // if it is within 1.74 cell units ( next nearest )
 637     // Else if it is upto 2 cell units etc.
 638
 639     for (i=0; i<=ncell; i++){
 640       x1            = xx[i];
 641       y1            = yy[i];
 642       cluster[i][0] = 0;
 643       // distance <= 1 cell unit
 644       for(j=0; j<=nclust; j++)
 645         {
 646           x2 = xxc[j];
 647           y2 = yyc[j];
 648           rr = Distance(x1, y1, x2, y2);
 649           if(rr <= 1.)
 650             {
 651               cluster[i][0]++;
 652               i1             = cluster[i][0];
 653               cluster[i][i1] = j;
 654             }
 655         }
 656       // next nearest neighbour
 657       if(cluster[i][0] == 0)
 658         {
 659           for(j=0; j<=nclust; j++)
 660             {
 661               x2 = xxc[j];
 662               y2 = yyc[j];
 663               rr = Distance(x1, y1, x2, y2);
 664               if(rr <= sqrt(3.))
 665                 {
 666                   cluster[i][0]++;
 667                   i1             = cluster[i][0];
 668                   cluster[i][i1] = j;
 669                 }
 670             }
 671         }
 672       // next-to-next nearest neighbour
 673       if(cluster[i][0] == 0)
 674         {
 675           for(j=0; j<=nclust; j++)
 676             {
 677               x2 = xxc[j];
 678               y2 = yyc[j];
 679               rr = Distance(x1, y1, x2, y2);
 680               if(rr <= 2.)
 681                 {
 682                   cluster[i][0]++;
 683                   i1 = cluster[i][0];
 684                   cluster[i][i1] = j;
 685                 }
 686             }
 687         }
 688       // one more
 689       if(cluster[i][0] == 0)
 690         {
 691           for(j=0; j<=nclust; j++)
 692             {
 693               x2 = xxc[j];
 694               y2 = yyc[j];
 695               rr = Distance(x1, y1, x2, y2);
 696               if(rr <= 2.7)
 697                 {
 698                   cluster[i][0]++;
 699                   i1 = cluster[i][0];
 700                   cluster[i][i1] = j;
 701                 }
 702             }
 703         }
 704     }
 705
 706
 707     // computing cluster strength. Some cells are shared.
 708     for(i=0; i<=ncell; i++){
 709       if(cluster[i][0] != 0){
 710         i1 = cluster[i][0];
 711         for(j=1; j<=i1; j++){
 712           i2      = cluster[i][j];
 713           str[i2] = str[i2]+zz[i]/i1;
 714         }
 715       }
 716     }
 717
 718     for(k=0; k<5; k++)
 719       {
 720         for(i=0; i<=ncell; i++)
 721           {
 722             if(cluster[i][0] != 0)
 723               {
 724                 i1=cluster[i][0];
 725                 sum=0.;
 726                 for(j=1; j<=i1; j++)
 727                   {
 728                     sum=sum+str[cluster[i][j]];
 729                   }
 730
 731                 for(j=1; j<=i1; j++)
 732                   {
 733                     i2 = cluster[i][j];
 734                     str1[i2]         = str1[i2] + zz[i]*str[i2]/sum;
 735                     clustcell[i2][i] = zz[i]*str[i2]/sum;
 736                   }
 737               }
 738           }
 739
 740
 741           for(j=0; j<=nclust; j++)
 742             {
 743               str[j]=str1[j];
 744               str1[j]=0.;
 745             }
 746       }
 747
 748     for(i=0; i<=nclust; i++){
 749       sumx = 0.;
 750       sumy = 0.;
 751       sum  = 0.;
 752       sum1 = 0.;
 753       for(j=0; j<=ncell; j++){
 754         if(clustcell[i][j] != 0){
 755           sumx = sumx+clustcell[i][j]*xx[j];
 756           sumy = sumy+clustcell[i][j]*yy[j];
 757           sum  = sum+clustcell[i][j];
 758           sum1 = sum1+clustcell[i][j]/zz[j];
 759         }
 760       }
 761       //***** xcl and ycl are cluster centroid positions ( center of gravity )
 762
 763       xcl[i] = sumx/sum;
 764       ycl[i] = sumy/sum;
 765       cln[i] = sum1;
 766       sumxx = 0.;
 767       sumyy = 0.;
 768       sumxy = 0.;
 769       for(j=0; j<=ncell; j++){
 770         sumxx = sumxx+clustcell[i][j]*(xx[j]-xcl[i])*(xx[j]-xcl[i])/sum;
 771         sumyy = sumyy+clustcell[i][j]*(yy[j]-ycl[i])*(yy[j]-ycl[i])/sum;
 772         sumxy = sumxy+clustcell[i][j]*(xx[j]-xcl[i])*(yy[j]-ycl[i])/sum;
 773       }
 774       b = sumxx+sumyy;
 775       c = sumxx*sumyy-sumxy*sumxy;
 776       // ******************r1 and r2 are major and minor axes ( r1 > r2 ).
 777       r1 = b/2.+sqrt(b*b/4.-c);
 778       r2 = b/2.-sqrt(b*b/4.-c);
 779       // final assignments to proper external variables
 780       *(&xc + i) = xcl[i];
 781       *(&yc + i) = ycl[i];
 782       *(&zc + i) = str[i];
 783       *(&cells + i) = cln[i];
 784       *(&rcl+i) = r1;
 785       *(&rcs+i) = r2;
 786     }
 787   }else{
 788     sumx = 0.;
 789     sumy = 0.;
 790     sum  = 0.;
 791     sum1 = 0.;
 792     i    = 0;
 793     for(j=0; j<=ncell; j++){
 794       sumx = sumx+zz[j]*xx[j];
 795       sumy = sumy+zz[j]*yy[j];
 796       sum  = sum+zz[j];
 797       sum1 = sum1+1.;
 798     }
 799     xcl[i] = sumx/sum;
 800     ycl[i] = sumy/sum;
 801     cln[i] = sum1;
 802     sumxx  = 0.;
 803     sumyy  = 0.;
 804     sumxy  = 0.;
 805     for(j=0; j<=ncell; j++){
 806       sumxx = sumxx+clustcell[i][j]*(xx[j]-xcl[i])*(xx[j]-xcl[i])/sum;
 807       sumyy = sumyy+clustcell[i][j]*(yy[j]-ycl[i])*(yy[j]-ycl[i])/sum;
 808       sumxy = sumxy+clustcell[i][j]*(xx[j]-xcl[i])*(yy[j]-ycl[i])/sum;
 809     }
 810     b  = sumxx+sumyy;
 811     c  = sumxx*sumyy-sumxy*sumxy;
 812     r1 = b/2.+sqrt(b*b/4.-c);
 813     r2 = b/2.-sqrt(b*b/4.-c);
 814     // final assignments
 815     *(&xc + i)    = xcl[i];
 816     *(&yc + i)    = ycl[i];
 817     *(&zc + i)    = str[i];
 818     *(&cells + i) = cln[i];
 819     *(&rcl+i)     = r1;
 820     *(&rcs+i)     = r2;
 821   }
 822 }
 823
 824 // ------------------------------------------------------------------------ //
 825 Double_t AliPMDClusteringV2::Distance(Double_t x1, Double_t y1,
 826                                       Double_t x2, Double_t y2)
 827 {
 828   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 829 }
 830 // ------------------------------------------------------------------------ //
 831 void AliPMDClusteringV2::SetEdepCut(Float_t decut)
 832 {
 833   fCutoff = decut;
 834 }
 835 // ------------------------------------------------------------------------ //