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         TClonesArray *lvArray = fReader->GetMomentumArray();
 100         fNin = lvArray->GetEntries();
 101         fNclustMax= ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFixedCl() ?
 102             ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetNclustMax() :
 103             TMath::Max((Int_t)TMath::Sqrt(fNin),5);
 104         Double_t *xEta = new Double_t[fNin];
 105     Double_t *xPhi = new Double_t[fNin];
 106         xData[0]=xEta; xData[1]=xPhi;
 107         vPx->ResizeTo(fNin);
 108         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 109                 TLorentzVector *lv=(TLorentzVector*)lvArray->At(iIn);
 110                 xEta[iIn] = lv->Eta();
 111                 xPhi[iIn] = lv->Phi()<0 ? lv->Phi() + 2*TMath::Pi() : lv->Phi();
 112                 (*vPx)(iIn)=lv->Pt();
 113                 dEtSum+=(*vPx)(iIn);
 114         }
 115         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*vPx)(iIn)=(*vPx)(iIn)/dEtSum;
 116
 117         Int_t njdim=2*fNclustMax+1;
 118         mPyx->ResizeTo(fNin,njdim);
 119         mY->ResizeTo(4,njdim);
 120         vPy->ResizeTo(njdim);
 121         mY->Zero();mPyx->Zero();vPy->Zero();
 122         (*vPy)(0)=1;
 123         TMatrixDColumn(*mPyx,0)=1;
 124         Double_t ypos=0,xpos=0;
 125         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 126                 (*mY)(0,0)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 127                 ypos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 128                 xpos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 129         }
 130         (*mY)(1,0)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 131         lvArray->Delete();
 132 }
 133
 134 //-----------------------------------------------------------------------------------
 135 void AliDAJetFinder::DoubleClusters(Int_t nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy,TMatrixD *mY)
 136 {
 137         for(Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 138                 (*vPy)(iClust)=(*vPy)(iClust)/2;
 139                 (*vPy)(nc+iClust)=(*vPy)(iClust);
 140                 for(Int_t iComp=0; iComp<3; iComp++) (*mY)(iComp,nc+iClust)=(*mY)(iComp,iClust);
 141         }
 142         nk=2*nc;
 143 }
 144
 145 //-----------------------------------------------------------------------------------
 146 void AliDAJetFinder::Annealing(Int_t nk,Double_t **xData,TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 147 {
 148 // Main part of the algorithm
 149         const Double_t pi=TMath::Pi();
 150         TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 151         TVectorD *p  = new TVectorD(nk);
 152         TMatrixD *y  = new TMatrixD(4,nk);
 153         TMatrixD *y1 = new TMatrixD(4,nk);
 154         TMatrixD *ry = new TMatrixD(2,nk);
 155     Double_t *xEta = xData[0];
 156     Double_t *xPhi = xData[1];
 157         Double_t Dist(TVectorD,TVectorD);
 158
 159         Double_t df[2]={fReader->GetReaderHeader()->GetFiducialEtaMax(),pi};
 160         TVectorD vPart(2);
 161         Double_t *m = new Double_t[nk];
 162         Double_t chi,chi1;
 163         do{
 164                 Int_t nloop=0;
 165                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 166                         for (Int_t i=0; i<3; i++)(*y1)(i,iClust)=(*mY)(i,iClust);
 167                         (*py)(iClust)=(*vPy)(iClust);
 168                 }
 169         //perturbation of codevectors
 170                 Double_t seed=1000000*gRandom->Rndm(24);
 171                 ry->Randomize(-0.5,0.5,seed);
 172                 for (Int_t i=0; i<2; i++){
 173                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk/2; iClust++)
 174                                 (*y1)(i,iClust)+=((*ry)(i,iClust)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust)))*fDelta*df[i];
 175                         for (Int_t iClust=nk/2; iClust<nk; iClust++)
 176                                 (*y1)(i,iClust)-=((*ry)(i,iClust-nk/2)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust-nk/2)))*fDelta*df[i];
 177                 }
 178                 do{
 179         //recalculate conditional probabilities
 180                         nloop++;
 181                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 182                                 vPart(0)=xEta[iIn]; vPart(1)=xPhi[iIn];
 183                                 for(Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 184                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=-log((*py)(iClust))+fBeta*Dist(vPart,TMatrixDColumn(*y1,iClust));
 185                                         m[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 186                                 }
 187                                 Double_t pyxNorm=0;
 188                                 Double_t minPyx=TMath::MinElement(nk,m);
 189                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 190                                         (*mPyx)(iIn,iClust)-=minPyx;
 191                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=exp(-(*mPyx)(iIn,iClust));
 192                                         pyxNorm+=(*mPyx)(iIn,iClust);
 193                                 }
 194                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) (*mPyx)(iIn,iClust)/=pyxNorm;
 195                         }
 196                         p->Zero();
 197                         y->Zero();
 198         //recalculate codevectors
 199                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 200                                 Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 201                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*p)(iClust)+=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust);
 202                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 203                                         pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*p)(iClust);
 204                                         ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 205                                         xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 206                                         (*y)(0,iClust)+=pxy*xEta[iIn];
 207                                 }
 208                                 (*y)(1,iClust)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*pi;
 209                         }
 210         //verify codevectors' stability
 211                         chi=0;
 212                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 213                                 chi1=TMath::CosH((*y1)(0,iClust)-(*y)(0,iClust))-TMath::Cos((*y1)(1,iClust)-(*y)(1,iClust));
 214                                 chi1/=(2*TMath::CosH((*y1)(0,iClust))*TMath::CosH((*y)(0,iClust)));
 215                                 chi1*=chi1;
 216                                 if (chi1>chi) chi=chi1;
 217                         }
 218                         chi=TMath::Sqrt(chi);
 219                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 220                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 221                                 (*py)(iClust)=(*p)(iClust);
 222                         }
 223                         if (nloop>fNloopMax){
 224                                 if (chi<fEpsMax || nloop>500) break;
 225                         }
 226                 }while (chi>fEps);
 227         }while (chi>fEpsMax);
 228         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                              //set codevectors and probability equal to those calculated
 229                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*mY)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 230                 (*vPy)(iClust)=(*p)(iClust);
 231         }
 232     delete py;
 233     delete p;
 234     delete y;
 235     delete y1;
 236     delete ry;
 237         delete [] m;
 238 }
 239
 240 //-----------------------------------------------------------------------------------
 241 void AliDAJetFinder::NumCl(Int_t &nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 242 {
 243         static Bool_t growcl=true;
 244
 245         if (nk==2) growcl=true;
 246         if (growcl){
 247 //verify if two codevectors are equal within fAvDist
 248                 Int_t *nSame = new Int_t[nk];
 249                 Int_t **iSame = new Int_t*[nk];
 250                 Int_t **cont = new Int_t*[nk];
 251                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) cont[iClust]=new Int_t[nk],iSame[iClust]=new Int_t[nk];
 252                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 253                         iSame[iClust][iClust]=1;
 254                         for (Int_t iClust1=iClust+1; iClust1<nk; iClust1++){
 255                                 Double_t eta  = (*mY)(0,iClust) ; Double_t phi  = (*mY)(1,iClust);
 256                                 Double_t eta1 = (*mY)(0,iClust1); Double_t phi1 = (*mY)(1,iClust1);
 257                                 Double_t distCl=(TMath::CosH(eta-eta1)-TMath::Cos(phi-phi1))/(2*TMath::CosH(eta)*TMath::CosH(eta1));
 258                                 if (distCl < fAvDist) iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=1;
 259                                 else iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=0;
 260                         }
 261                 }
 262                 ReduceClusters(iSame,nk,nc,cont,nSame);
 263                 if (nc >= fNclustMax) growcl=false;
 264 //recalculate the nc distinct codevectors
 265                 TMatrixD *pyx = new TMatrixD(fNin,2*nc);
 266                 TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 267                 TMatrixD *y1  = new TMatrixD(3,nk);
 268                 for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 269                         for(Int_t j=0; j<nSame[iClust]; j++){
 270                                 Int_t iClust1 = cont[iClust][j];
 271                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*pyx)(iIn,iClust)+=(*mPyx)(iIn,iClust1);
 272                                 (*py)(iClust)+=(*vPy)(iClust1);
 273                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)+=(*mY)(i,iClust1);
 274                         }
 275                         for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)/=nSame[iClust];
 276                 }
 277                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) delete [] cont[iClust], delete [] iSame[iClust];
 278                 delete [] iSame;
 279                 delete [] cont;
 280                 delete [] nSame;
 281                 if (nc > nk/2){
 282                         for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 283                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*mPyx)(iIn,iClust)=(*pyx)(iIn,iClust);
 284                                 for (Int_t iComp=0; iComp<2; iComp++) (*mY)(iComp,iClust)=(*y1)(iComp,iClust);
 285                                 (*vPy)(iClust)=(*py)(iClust);
 286                         }
 287                         nk=nc;
 288                         if (growcl) DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
 289                 }
 290                 delete pyx;
 291                 delete py;
 292                 delete y1;
 293         }
 294
 295 }
 296
 297 //-----------------------------------------------------------------------------------
 298 void AliDAJetFinder::ReduceClusters(Int_t **iSame,Int_t nc,Int_t &ncout,Int_t **cont,Int_t *nSameOut)
 299 {
 300         Int_t *nSame = new Int_t[nc];
 301         Int_t *iperm = new Int_t[nc];
 302         Int_t *go = new Int_t[nc];
 303         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 304                 nSame[iCl]=0;
 305                 for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++) nSame[iCl]+=iSame[iCl][jCl], cont[iCl][jCl]=0;
 306                 iperm[iCl]=iCl;
 307                 go[iCl]=1;
 308         }
 309         TMath::Sort(nc,nSame,iperm,true);
 310         Int_t l=0;
 311         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 312                 Int_t k=iperm[iCl];
 313                 if (go[k] == 1){
 314                         Int_t m=0;
 315                         for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++){
 316                                 if (iSame[k][jCl] == 1){
 317                                         cont[l][m]=jCl;
 318                                         go[jCl]=0;
 319                                         m++;
 320                                 }
 321                         }
 322                         nSameOut[l]=m;
 323                         l++;
 324                 }
 325         }
 326         ncout=l;
 327         delete [] nSame;
 328         delete [] iperm;
 329         delete [] go;
 330 }
 331
 332 //-----------------------------------------------------------------------------------
 333 void AliDAJetFinder::EndDetAnn(Int_t &nk,Double_t **xData,Int_t *xx,Double_t etx,
 334                                TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 335 {
 336 //now assign each particle to only one cluster
 337         Double_t *clusters=new Double_t[nk];
 338         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 339                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) clusters[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 340                 xx[iIn]=TMath::LocMax(nk,clusters);
 341         }
 342     delete [] clusters;
 343
 344 //recalculate codevectors, having all p(y|x)=0 or 1
 345     Double_t *xEta = xData[0];
 346     Double_t *xPhi = xData[1];
 347         mY->Zero();
 348         mPyx->Zero();
 349         vPy->Zero();
 350         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 351                 Int_t iClust=xx[iIn];
 352                 (*mPyx)(iIn,iClust)=1;
 353                 (*vPy)(iClust)+=(*vPx)(iIn);
 354                 (*mY)(0,iClust)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 355                 (*mY)(3,iClust)+=(*vPx)(iIn)*etx;
 356         }
 357         Int_t k=0;
 358         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 359                 if ((*vPy)(iClust)>0){
 360                         Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 361                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 362                                 pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*vPy)(iClust);
 363                                 ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 364                                 xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 365                                 if (xx[iIn]==iClust) xx[iIn]=k;
 366                         }
 367                         (*mY)(0,k)=(*mY)(0,iClust)/(*vPy)(iClust);
 368                         (*mY)(1,k)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 369                         (*mY)(3,k)=(*mY)(3,iClust);
 370                         k++;
 371                 }
 372         }
 373         nk=k;
 374 }
 375
 376 //-----------------------------------------------------------------------------------
 377 void AliDAJetFinder::StoreJets(Int_t nk,Double_t **xData,Int_t *xx,TMatrixD *mY)
 378 {
 379 //evaluate significant clusters properties
 380         const Double_t pi=TMath::Pi();
 381         AliJetReaderHeader *rHeader=fReader->GetReaderHeader();
 382         Float_t dFiducialEta=rHeader->GetFiducialEtaMax()-rHeader->GetFiducialEtaMin();
 383         Double_t dMeanDist=TMath::Sqrt(2*dFiducialEta*pi/fNin);
 384     Double_t *xEta = xData[0];
 385     Double_t *xPhi = xData[1];
 386         Bool_t   *isJet = new Bool_t[nk];
 387         Double_t *etNoBg= new Double_t[nk];
 388         Double_t *dDeltaEta=new Double_t[nk];
 389         Double_t *dDeltaPhi=new Double_t[nk];
 390         Double_t *surf  = new Double_t[nk];
 391         Double_t *etDens= new Double_t[nk];
 392         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 393                 isJet[iClust]=false;
 394                 Double_t dEtaMin=10.,dEtaMax=-10.,dPhiMin=10.,dPhiMax=0.;
 395                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 396                         if (xx[iIn]!=iClust) continue;
 397                         if (xEta[iIn] < dEtaMin) dEtaMin=xEta[iIn];
 398                         if (xEta[iIn] > dEtaMax) dEtaMax=xEta[iIn];
 399                         Double_t dPhi=xPhi[iIn]-(*mY)(1,iClust);
 400                         if      (dPhi > pi     ) dPhi-=2*pi;
 401                         else if (dPhi < (-1)*pi) dPhi+=2*pi;
 402                         if      (dPhi < dPhiMin) dPhiMin=dPhi;
 403                         else if (dPhi > dPhiMax) dPhiMax=dPhi;
 404                 }
 405                 dDeltaEta[iClust]=dEtaMax-dEtaMin+dMeanDist;
 406                 dDeltaPhi[iClust]=dPhiMax-dPhiMin+dMeanDist;
 407                 surf[iClust]=0.25*pi*dDeltaEta[iClust]*dDeltaPhi[iClust];
 408                 etDens[iClust]=(*mY)(3,iClust)/surf[iClust];
 409         }
 410
 411         if (((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetSelJets()){
 412                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 413                         if (!isJet[iClust]){
 414                                 Double_t etDensMed=0.;
 415                                 Double_t etDensSqr=0.;
 416                                 Int_t norm=0;
 417                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 418                                         if(iClust1!=iClust){
 419                                                 etDensMed+=etDens[iClust1];
 420                                                 etDensSqr+=TMath::Power(etDens[iClust1],2);
 421                                                 norm++;
 422                                         }
 423                                 }
 424                                 etDensMed/=TMath::Max(norm,1);
 425                                 etDensSqr/=TMath::Max(norm,1);
 426                                 Double_t deltaEtDens=TMath::Sqrt(etDensSqr-TMath::Power(etDensMed,2));
 427                                 if ((*mY)(3,iClust) > (etDensMed+deltaEtDens)*surf[iClust]) isJet[iClust]=kTRUE;
 428                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 429                         }
 430                 }
 431                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 432                         if (isJet[iClust]){
 433                                 Double_t etDensMed=0;
 434                                 Double_t extSurf=2*dFiducialEta*pi;
 435                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 436                                         if (!isJet[iClust1]) etDensMed+=(*mY)(3,iClust1);
 437                                         else extSurf-=surf[iClust1];
 438                                 }
 439                                 etDensMed/=extSurf;
 440                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 441                                 if (etNoBg[iClust]<((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetEtMin()){
 442                                         isJet[iClust]=kFALSE;
 443                                         iClust=-1;
 444                                 }
 445                         }
 446                 }
 447         } else {
 448                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) isJet[iClust]=true;
 449         }
 450         delete [] etDens;
 451         delete [] surf;
 452
 453 //now add selected jets to the list
 454         Int_t *inJet = new Int_t[fNin];
 455         TRefArray *refs = 0;
 456         Bool_t fromAod = !strcmp(fReader->ClassName(),"AliJetAODReader");
 457         if (fromAod) refs = fReader->GetReferences();
 458         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 459                 if (isJet[iClust]){                                                                                                             //choose cluster
 460                         Float_t px,py,pz,en;
 461                         px = (*mY)(3,iClust)*TMath::Cos((*mY)(1,iClust));
 462                         py = (*mY)(3,iClust)*TMath::Sin((*mY)(1,iClust));
 463                         pz = (*mY)(3,iClust)/TMath::Tan(2.0 * TMath::ATan(TMath::Exp(-(*mY)(0,iClust))));
 464                         en = TMath::Sqrt(px * px + py * py + pz * pz);
 465                         AliAODJet jet(px, py, pz, en);
 466                         if (fromAod)
 467                             for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) if (xx[iIn]==iClust) jet.AddTrack(refs->At(iIn));
 468                         AddJet(jet);
 469                         printf("jet %d, Eta: %f, Phi: %f, Et: %f\n",iClust,jet.Eta(),jet.Phi(),jet.Pt());
 470                 }
 471         }
 472         delete [] dDeltaEta; delete [] dDeltaPhi;
 473         delete [] etNoBg;
 474         delete [] isJet;
 475         delete [] inJet;
 476 }
 477
 478 //-----------------------------------------------------------------------------------
 479 Double_t Dist(TVectorD x,TVectorD y)
 480 {
 481 // Squared distance
 482         const Double_t pi=TMath::Pi();
 483         Double_t dphi=TMath::Abs(x(1)-y(1));
 484         if (dphi > pi) dphi=2*pi-dphi;
 485         Double_t dist=pow(x(0)-y(0),2)+pow(dphi,2);
 486         return dist;
 487 }