c4613db59c617ff190fe85691ca3937b34e7b254
[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 //-----------------------------------------------------------------------------------
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 < fNclustMax) 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 (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 (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) const
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) const
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 }