3bd12ee2422b970cca71807697edc4cedb3f68f2
[u/mrichter/AliRoot.git] / 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 /* $Id$ */
18
19 //-----------------------------------------------------------------------------------
20 // Jet finder based on Deterministic Annealing
21 // For further informations about the DA working features see:
22 // Phys.Lett. B601 (2004) 56-63 (http://arxiv.org/abs/hep-ph/0407214)
23 // Author: Davide Perrino (davide.perrino@ba.infn.it, davide.perrino@cern.ch)
24 //         alexandre.shabetai@cern.ch (Modification of the input object (reader/finder splitting)) 
25 // ** 2011
26 // Modified accordingly to reader/finder splitting and new handling of neutral information   
27 //-----------------------------------------------------------------------------------
28
29 #include <TMath.h>
30 #include <TRandom2.h>
31
32 #include "AliAODJet.h"
33 #include "AliDAJetHeader.h"
34 #include "AliDAJetFinder.h"
35
36 ClassImp(AliDAJetFinder)
37
38 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////
39
40 AliDAJetFinder::AliDAJetFinder():
41   AliJetFinder(),
42   fAlpha(1.01),
43   fDelta(1e-8),
44   fAvDist(1e-6),
45   fEps(1e-4),
46   fEpsMax(1e-2),
47   fNloopMax(100),
48   fBeta(0.1),
49   fNclustMax(0),
50   fNin(0),
51   fNeff(0)
52 {
53   // Constructor
54 }
55
56 //-----------------------------------------------------------------------------------
57 AliDAJetFinder::~AliDAJetFinder()
58 {
59   // Destructor
60 }
61
62 //-----------------------------------------------------------------------------------
63 void AliDAJetFinder::FindJets()  
64 {
65   // Find the jets in current event
66   //
67   Float_t betaStop=100.;
68   fDebug = fHeader->GetDebug();
69
70   Double_t dEtSum=0;
71   Double_t *xData[2];
72   TVectorD *vPx = new TVectorD();
73   TVectorD *vPy = new TVectorD();
74   TMatrixD *mPyx= new TMatrixD();
75   TMatrixD *mY  = new TMatrixD();
76   InitDetAnn(dEtSum,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
77   if (fNin < fNclustMax){
78     delete [] xData[0], delete [] xData[1];
79     delete vPx;
80     delete vPy;
81     delete mPyx;
82     delete mY;
83     return;
84   }
85   Int_t nc=1, nk;
86   DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
87   do{                                   //loop over beta
88     fBeta*=fAlpha;
89     Annealing(nk,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
90     NumCl(nc,nk,vPy,mPyx,mY);
91   }while((fBeta<betaStop || nc<4) && nc<fNclustMax);
92
93   Int_t *xx=new Int_t[fNeff];
94   for (Int_t i = 0; i < fNeff; i++) xx[i] = 0;
95
96   EndDetAnn(nk,xData,xx,dEtSum,vPx,vPy,mPyx,mY);
97   StoreJets(nk,xData,xx,mY);
98   delete [] xx;
99
100   delete [] xData[0], delete [] xData[1];
101   delete mPyx;
102   delete mY;
103   delete vPx;
104   delete vPy;
105
106 }
107
108 //-----------------------------------------------------------------------------------
109 void AliDAJetFinder::InitDetAnn(Double_t &dEtSum,Double_t **xData,TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
110 {
111   //Initialise the variables used by the algorithm
112   fBeta=0.1;
113   fNclustMax = ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFixedCl() ?
114     ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetNclustMax() :
115     TMath::Max((Int_t)TMath::Sqrt(fNin),5);
116   Float_t etaEff = ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetEtaEff();
117
118   fNin=0;
119   for (Int_t iTr=0; iTr<GetCalTrkEvent()->GetNCalTrkTracks(); iTr++) if (GetCalTrkEvent()->GetCalTrkTrack(iTr)->GetCutFlag()==1) fNin++;
120
121   fNeff = ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetNeff();
122   fNeff = TMath::Max(fNeff,fNin);
123   Double_t *xEta = new Double_t[fNeff];
124   Double_t *xPhi = new Double_t[fNeff];
125   xData[0]=xEta; xData[1]=xPhi;
126   vPx->ResizeTo(fNeff);
127   Int_t iIn=0;
128
129   for (Int_t iTr=0; iTr<GetCalTrkEvent()->GetNCalTrkTracks(); iTr++){
130     AliJetCalTrkTrack* ctT = GetCalTrkEvent()->GetCalTrkTrack(iTr);
131     if (ctT->GetCutFlag()==0) continue;
132     xEta[iIn] = ctT->GetEta();
133     xPhi[iIn] = ctT->GetPhi()<0 ? ctT->GetPhi() + 2*TMath::Pi() : ctT->GetPhi();
134     (*vPx)(iIn)=ctT->GetPt();
135     dEtSum+=(*vPx)(iIn);
136     iIn++;
137   }
138
139   TRandom2 r;
140   r.SetSeed(0);
141   for (iIn=fNin; iIn<fNeff; iIn++){
142     xEta[iIn]=r.Uniform(-1*etaEff,etaEff);
143     xPhi[iIn]=r.Uniform(0.,2*TMath::Pi());
144     (*vPx)(iIn)=r.Uniform(0.01,0.02);
145     dEtSum+=(*vPx)(iIn);
146   }
147   for (iIn=0; iIn<fNeff; iIn++) (*vPx)(iIn)=(*vPx)(iIn)/dEtSum;
148
149   Int_t njdim=2*fNclustMax+1;
150   mPyx->ResizeTo(fNeff,njdim);
151   mY->ResizeTo(4,njdim);
152   vPy->ResizeTo(njdim);
153   mY->Zero();mPyx->Zero();vPy->Zero();
154   (*vPy)(0)=1;
155   TMatrixDColumn(*mPyx,0)=1;
156   Double_t ypos=0,xpos=0;
157   for (iIn=0; iIn<fNeff; iIn++){
158     (*mY)(0,0)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
159     ypos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
160     xpos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
161   }
162   (*mY)(1,0)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
163
164 }
165
166 //-----------------------------------------------------------------------------------
167 void AliDAJetFinder::DoubleClusters(Int_t nc,Int_t &nk, TVectorD *vPy, TMatrixD *mY) const
168 {
169   // Return double clusters
170   for(Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
171     (*vPy)(iClust)=(*vPy)(iClust)/2;
172     (*vPy)(nc+iClust)=(*vPy)(iClust);
173     for(Int_t iComp=0; iComp<3; iComp++) (*mY)(iComp,nc+iClust)=(*mY)(iComp,iClust);
174   }
175   nk=2*nc;
176
177 }
178
179 //-----------------------------------------------------------------------------------
180 void AliDAJetFinder::Annealing(Int_t nk,Double_t **xData,  const TVectorD *vPx,  TVectorD *vPy,  TMatrixD *mPyx,  TMatrixD *mY)
181 {
182   // Main part of the algorithm
183   const Double_t pi=TMath::Pi();
184   TVectorD *py = new TVectorD(nk);
185   TVectorD *p  = new TVectorD(nk);
186   TMatrixD *y  = new TMatrixD(4,nk);
187   TMatrixD *y1 = new TMatrixD(4,nk);
188   TMatrixD *ry = new TMatrixD(2,nk);
189   Double_t *xEta = xData[0];
190   Double_t *xPhi = xData[1];
191   Double_t Dist(TVectorD,TVectorD);
192
193   Double_t df[2]={((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFiducialEtaMax(),pi};
194   TVectorD vPart(2);
195   Double_t *m = new Double_t[nk];
196   Double_t chi,chi1;
197   do{
198     Int_t nloop=0;
199     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
200       for (Int_t i=0; i<3; i++)(*y1)(i,iClust)=(*mY)(i,iClust);
201       (*py)(iClust)=(*vPy)(iClust);
202     }
203     //perturbation of codevectors
204     Double_t seed=1000000*gRandom->Rndm(24);
205     ry->Randomize(-0.5,0.5,seed);
206     for (Int_t i=0; i<2; i++){
207       for (Int_t iClust=0; iClust<nk/2; iClust++)
208         (*y1)(i,iClust)+=((*ry)(i,iClust)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust)))*fDelta*df[i];
209       for (Int_t iClust=nk/2; iClust<nk; iClust++)
210         (*y1)(i,iClust)-=((*ry)(i,iClust-nk/2)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust-nk/2)))*fDelta*df[i];
211     }
212     do{
213       //recalculate conditional probabilities
214       nloop++;
215       for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++){
216         vPart(0)=xEta[iIn]; vPart(1)=xPhi[iIn];
217         for(Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
218           (*mPyx)(iIn,iClust)=-log((*py)(iClust))+fBeta*Dist(vPart,TMatrixDColumn(*y1,iClust));
219           m[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
220         }
221         Double_t pyxNorm=0;
222         Double_t minPyx=TMath::MinElement(nk,m);
223         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
224           (*mPyx)(iIn,iClust)-=minPyx;
225           (*mPyx)(iIn,iClust)=exp(-(*mPyx)(iIn,iClust));
226           pyxNorm+=(*mPyx)(iIn,iClust);
227         }
228         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) (*mPyx)(iIn,iClust)/=pyxNorm;
229       }
230       p->Zero();
231       y->Zero();
232       //recalculate codevectors
233       for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
234         Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
235         for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++) (*p)(iClust)+=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust);
236         for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++){
237           pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*p)(iClust);
238           ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
239           xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
240           (*y)(0,iClust)+=pxy*xEta[iIn];
241         }
242         (*y)(1,iClust)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*pi;
243       }
244       //verify codevectors' stability
245       chi=0;
246       for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
247         chi1=TMath::CosH((*y1)(0,iClust)-(*y)(0,iClust))-TMath::Cos((*y1)(1,iClust)-(*y)(1,iClust));
248         chi1/=(2*TMath::CosH((*y1)(0,iClust))*TMath::CosH((*y)(0,iClust)));
249         chi1*=chi1;
250         if (chi1>chi) chi=chi1;
251       }
252       chi=TMath::Sqrt(chi);
253       for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
254         for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
255         (*py)(iClust)=(*p)(iClust);
256       }
257       if (nloop>fNloopMax){
258         if (chi<fEpsMax || nloop>500) break;
259       }
260     }while (chi>fEps);
261   }while (chi>fEpsMax);
262   for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                            //set codevectors and probability equal to those calculated
263     for (Int_t i=0; i<2; i++) (*mY)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
264     (*vPy)(iClust)=(*p)(iClust);
265   }
266   delete py;
267   delete p;
268   delete y;
269   delete y1;
270   delete ry;
271   delete [] m;
272
273 }
274
275 //-----------------------------------------------------------------------------------
276 void AliDAJetFinder::NumCl(Int_t &nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy, TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
277 {
278   // Number of clusters
279   static Bool_t growcl=true;
280         
281   if (nk==2) growcl=true;
282   if (growcl){
283     //verify if two codevectors are equal within fAvDist
284     Int_t *nSame = new Int_t[nk];
285     Int_t **iSame = new Int_t*[nk];
286     Int_t **cont = new Int_t*[nk];
287     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) {
288       cont[iClust] =new Int_t[nk];
289       iSame[iClust]=new Int_t[nk];         
290     }
291
292     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
293       iSame[iClust][iClust]=1;
294       for (Int_t iClust1=iClust+1; iClust1<nk; iClust1++){
295         Double_t eta  = (*mY)(0,iClust) ; Double_t phi  = (*mY)(1,iClust);
296         Double_t eta1 = (*mY)(0,iClust1); Double_t phi1 = (*mY)(1,iClust1);
297         Double_t distCl=(TMath::CosH(eta-eta1)-TMath::Cos(phi-phi1))/(2*TMath::CosH(eta)*TMath::CosH(eta1));
298         if (distCl < fAvDist) iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=1;
299         else iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=0;
300       }
301     }
302     ReduceClusters(iSame,nk,nc,cont,nSame);
303     if (nc >= fNclustMax) growcl=false;
304     //recalculate the nc distinct codevectors
305     TMatrixD *pyx = new TMatrixD(fNeff,2*nc);
306     TVectorD *py = new TVectorD(nk);
307     TMatrixD *y1  = new TMatrixD(3,nk);
308     for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
309       for(Int_t j=0; j<nSame[iClust]; j++){
310         Int_t iClust1 = cont[iClust][j];
311         for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++) (*pyx)(iIn,iClust)+=(*mPyx)(iIn,iClust1);
312         (*py)(iClust)+=(*vPy)(iClust1);
313         for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)+=(*mY)(i,iClust1);
314       }
315       for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)/=nSame[iClust];
316     }
317     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) delete [] cont[iClust], delete [] iSame[iClust];
318     delete [] iSame;
319     delete [] cont;
320     delete [] nSame;
321     if (nc > nk/2){
322       for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
323         for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++) (*mPyx)(iIn,iClust)=(*pyx)(iIn,iClust);
324         for (Int_t iComp=0; iComp<2; iComp++) (*mY)(iComp,iClust)=(*y1)(iComp,iClust);
325         (*vPy)(iClust)=(*py)(iClust);
326       }
327       nk=nc;
328       if (growcl) DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
329     }
330     delete pyx;
331     delete py;
332     delete y1;
333   }
334
335 }
336
337 //-----------------------------------------------------------------------------------
338 void AliDAJetFinder::ReduceClusters(Int_t **iSame,Int_t nc,Int_t &ncout,Int_t **cont,Int_t *nSameOut) const
339 {
340   // Reduction step
341   Int_t *nSame = new Int_t[nc];
342   Int_t *iperm = new Int_t[nc];
343   Int_t *go = new Int_t[nc];
344   for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
345     nSame[iCl]=0;
346     for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++) nSame[iCl]+=iSame[iCl][jCl], cont[iCl][jCl]=0;
347     iperm[iCl]=iCl;
348     go[iCl]=1;
349   }
350   TMath::Sort(nc,nSame,iperm,true);
351   Int_t l=0;
352   for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
353     Int_t k=iperm[iCl];
354     if (go[k] == 1){
355       Int_t m=0;
356       for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++){
357         if (iSame[k][jCl] == 1){
358           cont[l][m]=jCl;
359           go[jCl]=0;
360           m++;
361         }
362       }
363       nSameOut[l]=m;
364       l++;
365     }
366   }
367   ncout=l;
368   delete [] nSame;
369   delete [] iperm;
370   delete [] go;
371
372 }
373
374 //-----------------------------------------------------------------------------------
375 void AliDAJetFinder::EndDetAnn(Int_t &nk,Double_t **xData,Int_t *xx,Double_t etx,const TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
376 {
377   //now assign each particle to only one cluster
378   Double_t *clusters=new Double_t[nk];
379   for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++){
380     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) clusters[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
381     xx[iIn]=TMath::LocMax(nk,clusters);
382   }
383   delete [] clusters;
384         
385   //recalculate codevectors, having all p(y|x)=0 or 1
386   Double_t *xEta = xData[0];
387   Double_t *xPhi = xData[1];
388   mY->Zero();
389   mPyx->Zero();
390   vPy->Zero();
391   for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
392     Int_t iClust=xx[iIn];
393     (*mPyx)(iIn,iClust)=1;
394     (*vPy)(iClust)+=(*vPx)(iIn);
395     (*mY)(0,iClust)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
396     (*mY)(3,iClust)+=(*vPx)(iIn)*etx;
397   }
398   Int_t k=0;
399   for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
400     if ((*vPy)(iClust)>0){
401       Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
402       for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
403         pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*vPy)(iClust);
404         ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
405         xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
406         if (xx[iIn]==iClust) xx[iIn]=k;
407       }
408       (*mY)(0,k)=(*mY)(0,iClust)/(*vPy)(iClust);
409       (*mY)(1,k)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
410       (*mY)(3,k)=(*mY)(3,iClust);
411       k++;
412     }
413   }
414   nk=k;
415
416 }
417
418 //-----------------------------------------------------------------------------------
419 void AliDAJetFinder::StoreJets(Int_t nk, Double_t **xData, const Int_t *xx, const TMatrixD *mY)
420 {
421   //evaluate significant clusters properties
422   const Double_t pi=TMath::Pi();
423   Float_t dFidEtaMax = ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFiducialEtaMax();
424   Float_t dFidEtaMin = ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFiducialEtaMin();
425   Float_t dFiducialEta= dFidEtaMax - dFidEtaMin;
426   Double_t *xEta = xData[0];
427   Double_t *xPhi = xData[1];
428   Int_t nEff = 0;
429   for (Int_t i=0; i<fNeff; i++) if (xEta[i]<dFidEtaMax && xEta[i]>dFidEtaMin) nEff++;
430   Double_t dMeanDist=0.;
431   if (nEff > 0)
432     dMeanDist=TMath::Sqrt(2*dFiducialEta*pi/nEff);
433   Bool_t   *isJet = new Bool_t[nk];
434   Double_t *etNoBg= new Double_t[nk];
435   Double_t *dDeltaEta=new Double_t[nk];
436   Double_t *dDeltaPhi=new Double_t[nk];
437   Double_t *surf  = new Double_t[nk];
438   Double_t *etDens= new Double_t[nk];
439   for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
440     isJet[iClust]=false;
441     Double_t dEtaMin=10.,dEtaMax=-10.,dPhiMin=10.,dPhiMax=0.;
442     for (Int_t iIn=0; iIn<fNeff; iIn++){
443       if (xx[iIn]!=iClust || xEta[iIn]>dFidEtaMax || xEta[iIn]<dFidEtaMin) continue;
444       if (xEta[iIn] < dEtaMin) dEtaMin=xEta[iIn];
445       if (xEta[iIn] > dEtaMax) dEtaMax=xEta[iIn];
446       Double_t dPhi=xPhi[iIn]-(*mY)(1,iClust);
447       if      (dPhi > pi     ) dPhi-=2*pi;
448       else if (dPhi < (-1)*pi) dPhi+=2*pi;
449       if      (dPhi < dPhiMin) dPhiMin=dPhi;
450       else if (dPhi > dPhiMax) dPhiMax=dPhi;
451     }
452     dDeltaEta[iClust]=dEtaMax-dEtaMin+dMeanDist;
453     dDeltaPhi[iClust]=dPhiMax-dPhiMin+dMeanDist;
454     surf[iClust]=0.25*pi*dDeltaEta[iClust]*dDeltaPhi[iClust];
455     etDens[iClust]=(*mY)(3,iClust)/surf[iClust];
456   }
457
458   if (((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetSelJets()){
459     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
460       if (!isJet[iClust] && (*mY)(0,iClust)<dFidEtaMax && (*mY)(0,iClust)>dFidEtaMin){
461         Double_t etDensMed=0.;
462         Double_t etDensSqr=0.;
463         Int_t norm=0;
464         for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
465           if(iClust1!=iClust && (*mY)(0,iClust)<dFidEtaMax && (*mY)(0,iClust)>dFidEtaMin){
466             etDensMed+=etDens[iClust1];
467             etDensSqr+=TMath::Power(etDens[iClust1],2);
468             norm++;
469           }
470         }
471         etDensMed/=TMath::Max(norm,1);
472         etDensSqr/=TMath::Max(norm,1);
473         Double_t deltaEtDens=TMath::Sqrt(etDensSqr-TMath::Power(etDensMed,2));
474         if ((*mY)(3,iClust) > (etDensMed+deltaEtDens)*surf[iClust]) isJet[iClust]=kTRUE;
475         etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
476       }
477     }
478     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
479       if (isJet[iClust]){
480         Double_t etDensMed=0;
481         Double_t extSurf=2*dFiducialEta*pi;
482         for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
483           if (!isJet[iClust1]) etDensMed+=(*mY)(3,iClust1);
484           else extSurf-=surf[iClust1];
485         }
486         etDensMed/=extSurf;
487         etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
488         if (etNoBg[iClust]<((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetEtMin()){
489           isJet[iClust]=kFALSE;
490           iClust=-1;
491         }
492       }
493     }
494   } else {
495     for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
496       isJet[iClust]=true;
497       etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust);
498     }
499   }
500   delete [] etDens;
501   delete [] surf;
502         
503   //now add selected jets to the list
504   Int_t *iSort = new Int_t[nk];
505   TMath::Sort(nk,etNoBg,iSort,true);
506   Int_t iCl = 0;
507
508   for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){ //clusters loop
509     iCl=iSort[iClust];
510     if (isJet[iCl]){ //choose cluster
511       Float_t px,py,pz,en;
512       px = (*mY)(3,iCl)*TMath::Cos((*mY)(1,iCl));
513       py = (*mY)(3,iCl)*TMath::Sin((*mY)(1,iCl));
514       pz = (*mY)(3,iCl)/TMath::Tan(2.0 * TMath::ATan(TMath::Exp(-(*mY)(0,iCl))));
515       en = TMath::Sqrt(px * px + py * py + pz * pz);
516       AliAODJet jet(px, py, pz, en);
517       Int_t iIn=0;
518       Int_t nTr = GetCalTrkEvent()->GetNCalTrkTracks();
519       for (Int_t iTr=0; iTr<nTr; iTr++){
520         AliJetCalTrkTrack* ctT = GetCalTrkEvent()->GetCalTrkTrack(iTr);
521         if (ctT->GetCutFlag()==0) continue;
522         if (xx[iIn]==iCl) jet.AddTrack(ctT->GetTrackObject());
523         iIn++;
524       }
525       AddJet(jet);
526       if (fDebug > 0) printf("jet %d, Eta: %f, Phi: %f, Et: %f\n",iCl,jet.Eta(),jet.Phi(),jet.Pt());
527     }
528   }
529   delete [] dDeltaEta; delete [] dDeltaPhi;
530   delete [] etNoBg;
531   delete [] isJet;
532   delete [] iSort;
533
534 }
535
536 //-----------------------------------------------------------------------------------
537 Double_t Dist(TVectorD x,TVectorD y)
538 {
539   // Squared distance
540   const Double_t pi=TMath::Pi();
541   Double_t dphi=TMath::Abs(x(1)-y(1));
542   if (dphi > pi) dphi=2*pi-dphi;
543   Double_t dist=pow(x(0)-y(0),2)+pow(dphi,2);
544   return dist;
545
546 }