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     fDebug = fHeader->GetDebug();
  64
  65         Double_t dEtSum=0;
  66         Double_t *xData[2];
  67     TVectorD *vPx = new TVectorD();
  68     TVectorD *vPy = new TVectorD();
  69     TMatrixD *mPyx= new TMatrixD();
  70     TMatrixD *mY  = new TMatrixD();
  71         InitDetAnn(dEtSum,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
  72         if (fNin < fNclustMax) return;
  73
  74         Int_t nc=1, nk;
  75         DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
  76         do{                                     //loop over beta
  77                 fBeta*=fAlpha;
  78                 Annealing(nk,xData,vPx,vPy,mPyx,mY);
  79                 NumCl(nc,nk,vPy,mPyx,mY);
  80         }while((fBeta<betaStop || nc<4) && nc<fNclustMax);
  81
  82         Int_t *xx=new Int_t[fNin];
  83         EndDetAnn(nk,xData,xx,dEtSum,vPx,vPy,mPyx,mY);
  84         StoreJets(nk,xData,xx,mY);
  85         delete [] xx;
  86
  87         delete [] xData[0], delete [] xData[1];
  88         delete mPyx;
  89         delete mY;
  90         delete vPx;
  91         delete vPy;
  92
  93 }
  94
  95 //-----------------------------------------------------------------------------------
  96 void AliDAJetFinder::InitDetAnn(Double_t &dEtSum,Double_t **xData,TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
  97 {
  98 //Initialise the variables used by the algorithm
  99         fBeta=0.1;
 100         fNclustMax= ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetFixedCl() ?
 101             ((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetNclustMax() :
 102             TMath::Max((Int_t)TMath::Sqrt(fNin),5);
 103         TClonesArray *lvArray = fReader->GetMomentumArray();
 104         Int_t nEntr = lvArray->GetEntries();
 105         fNin=0;
 106         for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++) if (fReader->GetCutFlag(iEn)==1) fNin++;
 107         Double_t *xEta = new Double_t[fNin];
 108         Double_t *xPhi = new Double_t[fNin];
 109         xData[0]=xEta; xData[1]=xPhi;
 110         vPx->ResizeTo(fNin);
 111         Int_t iIn=0;
 112         for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++){
 113                 if (fReader->GetCutFlag(iEn)==0) continue;
 114                 TLorentzVector *lv=(TLorentzVector*)lvArray->At(iEn);
 115                 xEta[iIn] = lv->Eta();
 116                 xPhi[iIn] = lv->Phi()<0 ? lv->Phi() + 2*TMath::Pi() : lv->Phi();
 117                 (*vPx)(iIn)=lv->Pt();
 118                 dEtSum+=(*vPx)(iIn);
 119                 iIn++;
 120         }
 121         for (iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*vPx)(iIn)=(*vPx)(iIn)/dEtSum;
 122
 123         Int_t njdim=2*fNclustMax+1;
 124         mPyx->ResizeTo(fNin,njdim);
 125         mY->ResizeTo(4,njdim);
 126         vPy->ResizeTo(njdim);
 127         mY->Zero();mPyx->Zero();vPy->Zero();
 128         (*vPy)(0)=1;
 129         TMatrixDColumn(*mPyx,0)=1;
 130         Double_t ypos=0,xpos=0;
 131         for (iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 132                 (*mY)(0,0)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 133                 ypos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 134                 xpos+=(*vPx)(iIn)*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 135         }
 136         (*mY)(1,0)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 137 }
 138
 139 //-----------------------------------------------------------------------------------
 140 void AliDAJetFinder::DoubleClusters(Int_t nc,Int_t &nk,  TVectorD *vPy,  TMatrixD *mY) const
 141 {
 142         for(Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 143                 (*vPy)(iClust)=(*vPy)(iClust)/2;
 144                 (*vPy)(nc+iClust)=(*vPy)(iClust);
 145                 for(Int_t iComp=0; iComp<3; iComp++) (*mY)(iComp,nc+iClust)=(*mY)(iComp,iClust);
 146         }
 147         nk=2*nc;
 148 }
 149
 150 //-----------------------------------------------------------------------------------
 151 void AliDAJetFinder::Annealing(Int_t nk,Double_t **xData,  TVectorD *vPx,  TVectorD *vPy,  TMatrixD *mPyx,  TMatrixD *mY)
 152 {
 153 // Main part of the algorithm
 154         const Double_t pi=TMath::Pi();
 155         TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 156         TVectorD *p  = new TVectorD(nk);
 157         TMatrixD *y  = new TMatrixD(4,nk);
 158         TMatrixD *y1 = new TMatrixD(4,nk);
 159         TMatrixD *ry = new TMatrixD(2,nk);
 160     Double_t *xEta = xData[0];
 161     Double_t *xPhi = xData[1];
 162         Double_t Dist(TVectorD,TVectorD);
 163
 164         Double_t df[2]={fReader->GetReaderHeader()->GetFiducialEtaMax(),pi};
 165         TVectorD vPart(2);
 166         Double_t *m = new Double_t[nk];
 167         Double_t chi,chi1;
 168         do{
 169                 Int_t nloop=0;
 170                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 171                         for (Int_t i=0; i<3; i++)(*y1)(i,iClust)=(*mY)(i,iClust);
 172                         (*py)(iClust)=(*vPy)(iClust);
 173                 }
 174         //perturbation of codevectors
 175                 Double_t seed=1000000*gRandom->Rndm(24);
 176                 ry->Randomize(-0.5,0.5,seed);
 177                 for (Int_t i=0; i<2; i++){
 178                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk/2; iClust++)
 179                                 (*y1)(i,iClust)+=((*ry)(i,iClust)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust)))*fDelta*df[i];
 180                         for (Int_t iClust=nk/2; iClust<nk; iClust++)
 181                                 (*y1)(i,iClust)-=((*ry)(i,iClust-nk/2)+TMath::Sign(0.5,(*ry)(i,iClust-nk/2)))*fDelta*df[i];
 182                 }
 183                 do{
 184         //recalculate conditional probabilities
 185                         nloop++;
 186                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 187                                 vPart(0)=xEta[iIn]; vPart(1)=xPhi[iIn];
 188                                 for(Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 189                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=-log((*py)(iClust))+fBeta*Dist(vPart,TMatrixDColumn(*y1,iClust));
 190                                         m[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 191                                 }
 192                                 Double_t pyxNorm=0;
 193                                 Double_t minPyx=TMath::MinElement(nk,m);
 194                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 195                                         (*mPyx)(iIn,iClust)-=minPyx;
 196                                         (*mPyx)(iIn,iClust)=exp(-(*mPyx)(iIn,iClust));
 197                                         pyxNorm+=(*mPyx)(iIn,iClust);
 198                                 }
 199                                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) (*mPyx)(iIn,iClust)/=pyxNorm;
 200                         }
 201                         p->Zero();
 202                         y->Zero();
 203         //recalculate codevectors
 204                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 205                                 Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 206                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*p)(iClust)+=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust);
 207                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 208                                         pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*p)(iClust);
 209                                         ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 210                                         xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 211                                         (*y)(0,iClust)+=pxy*xEta[iIn];
 212                                 }
 213                                 (*y)(1,iClust)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*pi;
 214                         }
 215         //verify codevectors' stability
 216                         chi=0;
 217                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 218                                 chi1=TMath::CosH((*y1)(0,iClust)-(*y)(0,iClust))-TMath::Cos((*y1)(1,iClust)-(*y)(1,iClust));
 219                                 chi1/=(2*TMath::CosH((*y1)(0,iClust))*TMath::CosH((*y)(0,iClust)));
 220                                 chi1*=chi1;
 221                                 if (chi1>chi) chi=chi1;
 222                         }
 223                         chi=TMath::Sqrt(chi);
 224                         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 225                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 226                                 (*py)(iClust)=(*p)(iClust);
 227                         }
 228                         if (nloop>fNloopMax){
 229                                 if (chi<fEpsMax || nloop>500) break;
 230                         }
 231                 }while (chi>fEps);
 232         }while (chi>fEpsMax);
 233         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                              //set codevectors and probability equal to those calculated
 234                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*mY)(i,iClust)=(*y)(i,iClust);
 235                 (*vPy)(iClust)=(*p)(iClust);
 236         }
 237     delete py;
 238     delete p;
 239     delete y;
 240     delete y1;
 241     delete ry;
 242     delete [] m;
 243 }
 244
 245 //-----------------------------------------------------------------------------------
 246 void AliDAJetFinder::NumCl(Int_t &nc,Int_t &nk,TVectorD *vPy,  TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 247 {
 248         static Bool_t growcl=true;
 249
 250         if (nk==2) growcl=true;
 251         if (growcl){
 252 //verify if two codevectors are equal within fAvDist
 253                 Int_t *nSame = new Int_t[nk];
 254                 Int_t **iSame = new Int_t*[nk];
 255                 Int_t **cont = new Int_t*[nk];
 256                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) cont[iClust]=new Int_t[nk],iSame[iClust]=new Int_t[nk];
 257                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 258                         iSame[iClust][iClust]=1;
 259                         for (Int_t iClust1=iClust+1; iClust1<nk; iClust1++){
 260                                 Double_t eta  = (*mY)(0,iClust) ; Double_t phi  = (*mY)(1,iClust);
 261                                 Double_t eta1 = (*mY)(0,iClust1); Double_t phi1 = (*mY)(1,iClust1);
 262                                 Double_t distCl=(TMath::CosH(eta-eta1)-TMath::Cos(phi-phi1))/(2*TMath::CosH(eta)*TMath::CosH(eta1));
 263                                 if (distCl < fAvDist) iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=1;
 264                                 else iSame[iClust][iClust1]=iSame[iClust1][iClust]=0;
 265                         }
 266                 }
 267                 ReduceClusters(iSame,nk,nc,cont,nSame);
 268                 if (nc >= fNclustMax) growcl=false;
 269 //recalculate the nc distinct codevectors
 270                 TMatrixD *pyx = new TMatrixD(fNin,2*nc);
 271                 TVectorD *py = new TVectorD(nk);
 272                 TMatrixD *y1  = new TMatrixD(3,nk);
 273                 for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 274                         for(Int_t j=0; j<nSame[iClust]; j++){
 275                                 Int_t iClust1 = cont[iClust][j];
 276                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*pyx)(iIn,iClust)+=(*mPyx)(iIn,iClust1);
 277                                 (*py)(iClust)+=(*vPy)(iClust1);
 278                                 for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)+=(*mY)(i,iClust1);
 279                         }
 280                         for (Int_t i=0; i<2; i++) (*y1)(i,iClust)/=nSame[iClust];
 281                 }
 282                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) delete [] cont[iClust], delete [] iSame[iClust];
 283                 delete [] iSame;
 284                 delete [] cont;
 285                 delete [] nSame;
 286                 if (nc > nk/2){
 287                         for (Int_t iClust=0; iClust<nc; iClust++){
 288                                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++) (*mPyx)(iIn,iClust)=(*pyx)(iIn,iClust);
 289                                 for (Int_t iComp=0; iComp<2; iComp++) (*mY)(iComp,iClust)=(*y1)(iComp,iClust);
 290                                 (*vPy)(iClust)=(*py)(iClust);
 291                         }
 292                         nk=nc;
 293                         if (growcl) DoubleClusters(nc,nk,vPy,mY);
 294                 }
 295                 delete pyx;
 296                 delete py;
 297                 delete y1;
 298         }
 299
 300 }
 301
 302 //-----------------------------------------------------------------------------------
 303 void AliDAJetFinder::ReduceClusters(Int_t **iSame,Int_t nc,Int_t &ncout,Int_t **cont,Int_t *nSameOut) const
 304 {
 305         Int_t *nSame = new Int_t[nc];
 306         Int_t *iperm = new Int_t[nc];
 307         Int_t *go = new Int_t[nc];
 308         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 309                 nSame[iCl]=0;
 310                 for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++) nSame[iCl]+=iSame[iCl][jCl], cont[iCl][jCl]=0;
 311                 iperm[iCl]=iCl;
 312                 go[iCl]=1;
 313         }
 314         TMath::Sort(nc,nSame,iperm,true);
 315         Int_t l=0;
 316         for (Int_t iCl=0; iCl<nc; iCl++){
 317                 Int_t k=iperm[iCl];
 318                 if (go[k] == 1){
 319                         Int_t m=0;
 320                         for (Int_t jCl=0; jCl<nc; jCl++){
 321                                 if (iSame[k][jCl] == 1){
 322                                         cont[l][m]=jCl;
 323                                         go[jCl]=0;
 324                                         m++;
 325                                 }
 326                         }
 327                         nSameOut[l]=m;
 328                         l++;
 329                 }
 330         }
 331         ncout=l;
 332         delete [] nSame;
 333         delete [] iperm;
 334         delete [] go;
 335 }
 336
 337 //-----------------------------------------------------------------------------------
 338 void AliDAJetFinder::EndDetAnn(Int_t &nk,Double_t **xData,Int_t *xx,Double_t etx,
 339                                TVectorD *vPx,TVectorD *vPy,TMatrixD *mPyx,TMatrixD *mY)
 340 {
 341 //now assign each particle to only one cluster
 342         Double_t *clusters=new Double_t[nk];
 343         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 344                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) clusters[iClust]=(*mPyx)(iIn,iClust);
 345                 xx[iIn]=TMath::LocMax(nk,clusters);
 346         }
 347     delete [] clusters;
 348
 349 //recalculate codevectors, having all p(y|x)=0 or 1
 350     Double_t *xEta = xData[0];
 351     Double_t *xPhi = xData[1];
 352         mY->Zero();
 353         mPyx->Zero();
 354         vPy->Zero();
 355         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 356                 Int_t iClust=xx[iIn];
 357                 (*mPyx)(iIn,iClust)=1;
 358                 (*vPy)(iClust)+=(*vPx)(iIn);
 359                 (*mY)(0,iClust)+=(*vPx)(iIn)*xEta[iIn];
 360                 (*mY)(3,iClust)+=(*vPx)(iIn)*etx;
 361         }
 362         Int_t k=0;
 363         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 364                 if ((*vPy)(iClust)>0){
 365                         Double_t xpos=0,ypos=0,pxy;
 366                         for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 367                                 pxy=(*vPx)(iIn)*(*mPyx)(iIn,iClust)/(*vPy)(iClust);
 368                                 ypos+=pxy*TMath::Sin(xPhi[iIn]);
 369                                 xpos+=pxy*TMath::Cos(xPhi[iIn]);
 370                                 if (xx[iIn]==iClust) xx[iIn]=k;
 371                         }
 372                         (*mY)(0,k)=(*mY)(0,iClust)/(*vPy)(iClust);
 373                         (*mY)(1,k)=(atan2(ypos,xpos)>0) ? atan2(ypos,xpos) : atan2(ypos,xpos)+2*TMath::Pi();
 374                         (*mY)(3,k)=(*mY)(3,iClust);
 375                         k++;
 376                 }
 377         }
 378         nk=k;
 379 }
 380
 381 //-----------------------------------------------------------------------------------
 382 void AliDAJetFinder::StoreJets(Int_t nk,Double_t **xData,  Int_t *xx,  TMatrixD *mY)
 383 {
 384 //evaluate significant clusters properties
 385         const Double_t pi=TMath::Pi();
 386         AliJetReaderHeader *rHeader=fReader->GetReaderHeader();
 387         Float_t dFiducialEta=rHeader->GetFiducialEtaMax()-rHeader->GetFiducialEtaMin();
 388         Double_t dMeanDist=TMath::Sqrt(2*dFiducialEta*pi/fNin);
 389     Double_t *xEta = xData[0];
 390     Double_t *xPhi = xData[1];
 391         Bool_t   *isJet = new Bool_t[nk];
 392         Double_t *etNoBg= new Double_t[nk];
 393         Double_t *dDeltaEta=new Double_t[nk];
 394         Double_t *dDeltaPhi=new Double_t[nk];
 395         Double_t *surf  = new Double_t[nk];
 396         Double_t *etDens= new Double_t[nk];
 397         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 398                 isJet[iClust]=false;
 399                 Double_t dEtaMin=10.,dEtaMax=-10.,dPhiMin=10.,dPhiMax=0.;
 400                 for (Int_t iIn=0; iIn<fNin; iIn++){
 401                         if (xx[iIn]!=iClust) continue;
 402                         if (xEta[iIn] < dEtaMin) dEtaMin=xEta[iIn];
 403                         if (xEta[iIn] > dEtaMax) dEtaMax=xEta[iIn];
 404                         Double_t dPhi=xPhi[iIn]-(*mY)(1,iClust);
 405                         if      (dPhi > pi     ) dPhi-=2*pi;
 406                         else if (dPhi < (-1)*pi) dPhi+=2*pi;
 407                         if      (dPhi < dPhiMin) dPhiMin=dPhi;
 408                         else if (dPhi > dPhiMax) dPhiMax=dPhi;
 409                 }
 410                 dDeltaEta[iClust]=dEtaMax-dEtaMin+dMeanDist;
 411                 dDeltaPhi[iClust]=dPhiMax-dPhiMin+dMeanDist;
 412                 surf[iClust]=0.25*pi*dDeltaEta[iClust]*dDeltaPhi[iClust];
 413                 etDens[iClust]=(*mY)(3,iClust)/surf[iClust];
 414         }
 415
 416         if (((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetSelJets()){
 417                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 418                         if (!isJet[iClust]){
 419                                 Double_t etDensMed=0.;
 420                                 Double_t etDensSqr=0.;
 421                                 Int_t norm=0;
 422                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 423                                         if(iClust1!=iClust){
 424                                                 etDensMed+=etDens[iClust1];
 425                                                 etDensSqr+=TMath::Power(etDens[iClust1],2);
 426                                                 norm++;
 427                                         }
 428                                 }
 429                                 etDensMed/=TMath::Max(norm,1);
 430                                 etDensSqr/=TMath::Max(norm,1);
 431                                 Double_t deltaEtDens=TMath::Sqrt(etDensSqr-TMath::Power(etDensMed,2));
 432                                 if ((*mY)(3,iClust) > (etDensMed+deltaEtDens)*surf[iClust]) isJet[iClust]=kTRUE;
 433                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 434                         }
 435                 }
 436                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){
 437                         if (isJet[iClust]){
 438                                 Double_t etDensMed=0;
 439                                 Double_t extSurf=2*dFiducialEta*pi;
 440                                 for (Int_t iClust1=0; iClust1<nk; iClust1++){
 441                                         if (!isJet[iClust1]) etDensMed+=(*mY)(3,iClust1);
 442                                         else extSurf-=surf[iClust1];
 443                                 }
 444                                 etDensMed/=extSurf;
 445                                 etNoBg[iClust]=(*mY)(3,iClust)-etDensMed*surf[iClust];
 446                                 if (etNoBg[iClust]<((AliDAJetHeader*)fHeader)->GetEtMin()){
 447                                         isJet[iClust]=kFALSE;
 448                                         iClust=-1;
 449                                 }
 450                         }
 451                 }
 452         } else {
 453                 for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++) isJet[iClust]=true;
 454         }
 455         delete [] etDens;
 456         delete [] surf;
 457
 458 //now add selected jets to the list
 459         Int_t *iSort = new Int_t[nk];
 460     TMath::Sort(nk,etNoBg,iSort,true);
 461     Int_t iCl = 0;
 462         TRefArray *refs = 0;
 463         Bool_t fromAod = !strcmp(fReader->ClassName(),"AliJetAODReader");
 464         if (fromAod) refs = fReader->GetReferences();
 465         for (Int_t iClust=0; iClust<nk; iClust++){                                                                      //clusters loop
 466                 iCl=iSort[iClust];
 467                 if (isJet[iCl]){                                                                                                                //choose cluster
 468                         Float_t px,py,pz,en;
 469                         px = (*mY)(3,iCl)*TMath::Cos((*mY)(1,iCl));
 470                         py = (*mY)(3,iCl)*TMath::Sin((*mY)(1,iCl));
 471                         pz = (*mY)(3,iCl)/TMath::Tan(2.0 * TMath::ATan(TMath::Exp(-(*mY)(0,iCl))));
 472                         en = TMath::Sqrt(px * px + py * py + pz * pz);
 473                         AliAODJet jet(px, py, pz, en);
 474                         if (fromAod){
 475                                 Int_t iIn=0;
 476                                 Int_t nEntr = fReader->GetMomentumArray()->GetEntries();
 477                                 for (Int_t iEn=0; iEn<nEntr; iEn++){
 478                                         if (fReader->GetCutFlag(iEn)==0) continue;
 479                                         if (xx[iIn]==iCl) jet.AddTrack(refs->At(iEn));
 480                                         iIn++;
 481                                 }
 482                         }
 483                         AddJet(jet);
 484                         if (fDebug > 0) printf("jet %d, Eta: %f, Phi: %f, Et: %f\n",iCl,jet.Eta(),jet.Phi(),jet.Pt());
 485                 }
 486         }
 487         delete [] dDeltaEta; delete [] dDeltaPhi;
 488         delete [] etNoBg;
 489         delete [] isJet;
 490         delete [] iSort;
 491 }
 492
 493 //-----------------------------------------------------------------------------------
 494 Double_t Dist(TVectorD x,TVectorD y)
 495 {
 496 // Squared distance
 497         const Double_t pi=TMath::Pi();
 498         Double_t dphi=TMath::Abs(x(1)-y(1));
 499         if (dphi > pi) dphi=2*pi-dphi;
 500         Double_t dist=pow(x(0)-y(0),2)+pow(dphi,2);
 501         return dist;
 502 }