Det and SMN converted from float to int
[u/mrichter/AliRoot.git] / PMD / AliPMDClustering.cxx
1 /***************************************************************************
2  * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
3  *                                                                        *
4  * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
5  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
6  *                                                                        *
7  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
8  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
9  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
10  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
11  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
12  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
13  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
14  **************************************************************************/
15
16 //-----------------------------------------------------//
17 //                                                     //
18 //  Source File : PMDClustering.cxx, Version 00        //
19 //                                                     //
20 //  Date   : September 26 2002                         //
21 //                                                     //
22 //  clustering code for alice pmd                      //
23 //                                                     //
24 //-----------------------------------------------------//
25
26 /* --------------------------------------------------------------------
27    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
28    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
29    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
30    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
31    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
32    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
33    supermodule.
34
35    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
36    Others are local ( private ) to the code.
37    At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
38    and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
39    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
40 -----------------------------------------------------------------------*/
41
42 #include "Riostream.h"
43 #include <TNtuple.h>
44 #include <TObjArray.h>
45 #include "AliPMDcluster.h"
46 #include "AliPMDClustering.h"
47 #include <stdio.h>
48
49 ClassImp(AliPMDClustering)
50
51 const Double_t AliPMDClustering::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
52
53 AliPMDClustering::AliPMDClustering():
54   fDebug(0),
55   fCutoff(0.0)
56 {
57   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
58     {
59       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
60         {
61           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
62           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
63         }
64     }
65 }
66 // ------------------------------------------------------------------------ //
67 AliPMDClustering::~AliPMDClustering()
68 {
69
70 }
71 // ------------------------------------------------------------------------ //
72 void AliPMDClustering::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
73 {
74   // main function to call other necessary functions to do clustering
75   //
76   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
77   /*
78     int id and jd defined to read the input data.
79     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
80     and 0 <= jd <=96
81   */
82   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
83   double  cutoff, ave;
84   Float_t clusdata[7];
85
86   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
87
88   for (id = 0; id < kNDIMXr; id++)
89     {
90       for (jd = 0; jd < kNDIMYr; jd++)
91         {
92           j=jd;
93           i=id+(kNDIMYr/2-1)-(jd/2);
94           fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
95         }
96     }
97   Order(); // order the data
98   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
99   ave=0.;
100   nmx1=-1;
101
102   for(j=0;j<kNMX; j++)
103     {
104       i1 = fIord[0][j];
105       i2 = fIord[1][j];
106       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
107       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
108     }
109   // nmx1 --- number of cells having ener dep >= cutoff
110   if (fDebug == 1)
111     {
112       cout << " nmx1 " << nmx1 << endl;
113     }
114
115   //  if (nmx1 == 0 | nmx1 == -1) return;
116
117   ave=ave/nmx1;
118   if (fDebug == 1)
119     {
120       cout <<"kNMX " << kNMX << " nmx1 " << nmx1<< " ave "<<ave<<
121         " cutoff " << cutoff << endl;
122     }
123
124   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
125   RefClust(incr);
126   if (fDebug == 1)
127     {
128       cout << "fClno " << fClno << endl;
129     }
130
131   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
132     {
133       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
134       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
135       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
136       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
137       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
138       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
139       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
140       // 
141       // Cluster X centroid is back transformed
142       //
143       clusdata[0]      = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
144       clusdata[1]      = cluY0;
145       clusdata[2]      = cluADC;
146       clusdata[3]      = cluCELLS;
147       clusdata[4]      = cluRAD;
148
149       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata);
150       pmdcont->Add(pmdcl);
151     }
152 }
153 // ------------------------------------------------------------------------ //
154 void AliPMDClustering::Order()
155 {
156   // Sorting algorithm
157   // sorts the ADC values from higher to lower
158   //
159   double dd[kNMX], adum;
160   // matrix fEdepCell converted into
161   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
162   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX], itst, idum;
163   // information of
164   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
165   //
166   // define arrays dd and iord1
167   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
168     {
169       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
170         {
171           i        = i1 + i2*kNDIMX;
172           iord1[i] = i;
173           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
174         }
175     }
176   // sort and store sorting information in iord1
177   for(j=1; j < kNMX; j++)
178     {
179       itst = 0;
180       adum = dd[j];
181       idum = iord1[j];
182       for(i1=0; i1 < j ; i1++)
183         {
184           if(adum > dd[i1] && itst == 0)
185             {
186               itst = 1;
187               for(i2=j-1; i2 >= i1 ; i2=i2--)
188                 {
189                   dd[i2+1]    = dd[i2];
190                   iord1[i2+1] = iord1[i2];
191                 }
192               dd[i1]    = adum;
193               iord1[i1] = idum;
194             }
195         }
196     }
197   // store the sorted information in fIord for later use
198   for(i=0; i<kNMX; i++)
199     {
200       j  = iord1[i];
201       i2 = j/kNDIMX;
202       i1 = j-i2*kNDIMX;
203       fIord[0][i]=i1;
204       fIord[1][i]=i2;
205     }
206 }
207 // ------------------------------------------------------------------------ //
208 int AliPMDClustering::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
209 {
210   // Does crude clustering
211   // Finds out only the big patch by just searching the
212   // connected cells
213   //
214   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
215   int jd1,jd2, icell, cellcount;
216   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
217   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
218   // cell. There are six neighbours.
219   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
220   // numcell --- number of cells in a given supercluster
221   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
222   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
223
224   if (fDebug == 1)
225     {
226       printf(" *** Inside CrClust **  kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f\n",
227              kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff);
228     }
229   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
230     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
231       fInfocl[0][j][k] = 0;
232       fInfocl[1][j][k] = 0;
233     }
234   }
235   for(i=0; i < kNMX; i++){
236     fInfcl[0][i] = -1;
237     id1=fIord[0][i];
238     id2=fIord[1][i];
239     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
240   }
241   // ---------------------------------------------------------------
242   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
243   // count and loop over the cells in descending order of adc count
244   // ---------------------------------------------------------------
245   icl=-1;
246   cellcount=-1;
247   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
248     id1=fIord[0][icell];
249     id2=fIord[1][icell];
250     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
251       // ---------------------------------------------------------------
252       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
253       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
254       // primary and 2 for secondary cells,
255       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
256       // ---------------------------------------------------------------
257       icl=icl+1;
258       numcell=0;
259       cellcount = cellcount + 1;
260       fInfocl[0][id1][id2]=1;
261       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
262       fInfcl[0][cellcount]=icl;
263       fInfcl[1][cellcount]=id1;
264       fInfcl[2][cellcount]=id2;
265
266       clust[0][numcell]=id1;
267       clust[1][numcell]=id2;
268       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
269       // ---------------------------------------------------------------
270       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
271       // ---------------------------------------------------------------
272       for(i=0; i<6; i++){
273         jd1=id1+neibx[i];
274         jd2=id2+neiby[i];
275         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
276             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
277           numcell=numcell+1;
278           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
279           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
280           clust[0][numcell]=jd1;
281           clust[1][numcell]=jd2;
282           cellcount=cellcount+1;
283           fInfcl[0][cellcount]=icl;
284           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
285           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
286         }
287       }
288       // ---------------------------------------------------------------
289       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
290       // if nonzero, add these to the cluster.
291       // ---------------------------------------------------------------
292       for(i=1;i < 5000;i++){
293         if(clust[0][i] != 0){
294           id1=clust[0][i];
295           id2=clust[1][i];
296           for(j=0; j<6 ; j++){
297             jd1=id1+neibx[j];
298             jd2=id2+neiby[j];
299             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
300                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
301               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
302               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
303               numcell              = numcell + 1;
304               clust[0][numcell]    = jd1;
305               clust[1][numcell]    = jd2;
306               cellcount            = cellcount+1;
307               fInfcl[0][cellcount] = icl;
308               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
309               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
310             }
311           }
312         }
313       }
314     }
315   }
316   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
317   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
318   //      fInfcl[2][icell] << endl;
319   //  }
320   return cellcount;
321 }
322 // ------------------------------------------------------------------------ //
323 void AliPMDClustering::RefClust(int incr)
324 {
325   // Does the refining of clusters
326   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
327   // finds out the more refined clusters
328   //
329   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
330   int ihld;
331   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
332   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
333   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
334   // fClno counts the final clusters
335   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
336   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
337   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
338   // zc stores the energy deposited in a cluster
339   // rc is cluster radius
340   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
341   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
342   fClno  = -1;
343   nsupcl = -1;
344   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
345   for(i=0; i<incr; i++){
346     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
347     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
348   }
349   if (fDebug == 1)
350     {
351       cout << " # of cells " <<incr+1 << " # of superclusters " << nsupcl+1
352            << endl;
353     }
354   id=-1;
355   icl=-1;
356   for(i=0; i<nsupcl; i++){
357     if(ncl[i] == 0){
358       id=id+1;
359       icl=icl+1;
360       // one  cell super-clusters --> single cluster
361       // cluster center at the centyer of the cell
362       // cluster radius = half cell dimension
363       fClno = fClno + 1;
364       i1 = fInfcl[1][id];
365       i2 = fInfcl[2][id];
366       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
367       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
368       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
369       fClusters[3][fClno] = 1.;
370       fClusters[4][fClno] = 0.5;
371       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
372       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
373     }else if(ncl[i] == 1){
374       // two cell super-cluster --> single cluster
375       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
376       // cluster radius == half cell dimension
377       id   = id + 1;
378       icl  = icl+1;
379       fClno = fClno+1;
380       i1   = fInfcl[1][id];
381       i2   = fInfcl[2][id];
382       x1   = fCoord[0][i1][i2];
383       y1   = fCoord[1][i1][i2];
384       z1   = fEdepCell[i1][i2];
385       id   = id+1;
386       i1   = fInfcl[1][id];
387       i2   = fInfcl[2][id];
388       x2   = fCoord[0][i1][i2];
389       y2   = fCoord[1][i1][i2];
390       z2   = fEdepCell[i1][i2];
391       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
392       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
393       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
394       fClusters[3][fClno] = 2.;
395       fClusters[4][fClno] = 0.5;
396       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
397       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
398     }
399     else{
400       id      = id + 1;
401       iord[0] = 0;
402       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
403       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
404       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
405       // cluster center
406       i1      = fInfcl[1][id];
407       i2      = fInfcl[2][id];
408       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
409       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
410       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
411       iord[0] = 0;
412       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
413
414         id      = id + 1;
415         i1      = fInfcl[1][id];
416         i2      = fInfcl[2][id];
417         iord[j] = j;
418         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
419         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
420         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
421       }
422       // arranging cells within supercluster in decreasing order
423       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
424         itest=0;
425         ihld=iord[j];
426         for(i1=0;i1<j;i1++){
427           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
428             itest=1;
429             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
430               iord[i2+1]=iord[i2];
431             }
432             iord[i1]=ihld;
433           }
434         }
435       }
436
437       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
438       // guess )
439       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
440       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
441       ig=0;
442       xc[ig]=x[iord[0]];
443       yc[ig]=y[iord[0]];
444       zc[ig]=z[iord[0]];
445       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
446         itest=-1;
447         x1=x[iord[j]];
448         y1=y[iord[j]];
449         for(k=0;k<=ig;k++){
450           x2=xc[k]; y2=yc[k];
451           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
452           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
453             itest=itest+1;
454           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
455             itest=itest+1;
456           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
457         }
458         if(itest == ig){
459           ig=ig+1;
460           xc[ig]=x1;
461           yc[ig]=y1;
462           zc[ig]=z[iord[j]];
463         }
464       }
465       // for(j=0; j<=ig; j++){
466       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
467       //}
468       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
469       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
470       icl=icl+ig+1;
471       // compute the number of cells belonging to each cluster.
472       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
473       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
474       for(j=0; j<=ig; j++){
475         cells[j]=0.;
476       }
477       if(ig > 0){
478         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
479           lev1[0]=0;
480           lev2[0]=0;
481           for(k=0; k<=ig; k++){
482             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
483             if(dist < sqrt(3.) ){
484               lev1[0]++;
485               i1=lev1[0];
486               lev1[i1]=k;
487             }else{
488               if(dist < 2.1){
489                 lev2[0]++;
490                 i1=lev2[0];
491                 lev2[i1]=k;
492               }
493             }
494           }
495           if(lev1[0] != 0){
496             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
497             else{
498               sum=0.;
499               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
500                 sum=sum+zc[lev1[k]];
501               }
502               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
503                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
504               }
505             }
506           }else{
507             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
508             else{
509               sum=0.;
510               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
511                 sum=sum+zc[lev2[k]];
512               }
513               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
514                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
515               }
516             }
517           }
518         }
519       }
520       for(j=0; j<=ig; j++){
521         fClno               = fClno + 1;
522         fClusters[0][fClno] = xc[j];
523         fClusters[1][fClno] = yc[j];
524         fClusters[2][fClno] = zc[j];
525         fClusters[4][fClno] = rc[j];
526         if(ig == 0){
527           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
528         }else{
529           fClusters[3][fClno] = cells[j];
530         }
531       }
532     }
533   }
534 }
535 // ------------------------------------------------------------------------ //
536 void AliPMDClustering::GaussFit(Int_t ncell, Int_t nclust, Double_t &x, Double_t &y ,Double_t &z, Double_t &xc, Double_t &yc, Double_t &zc, Double_t &rc)
537 {
538   // Does gaussian fitting
539   //
540   int i, j, i1, i2, jmax, novar, idd, jj;
541   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
542   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
543   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
544   int neib[4500][50];
545   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
546   double x1, x2, y1, y2;
547   str   = 0.;
548   str1  = 0.;
549   rr    = 0.3;
550   novar = 0;
551   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
552
553   for(i=0; i<=ncell; i++)
554     {
555       xx[i] = *(&x+i);
556       yy[i] = *(&y+i);
557       zz[i] = *(&z+i);
558       str   = str + zz[i];
559     }
560   for(i=0; i<=nclust; i++)
561     {
562       xxc[i] = *(&xc+i);
563       yyc[i] = *(&yc+i);
564       zzc[i] = *(&zc+i);
565       str1   = str1 + zzc[i];
566       rrc[i] = 0.5;
567     }
568   for(i=0; i<=nclust; i++)
569     {
570       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
571       ha[i]  = xxc[i];
572       hb[i]  = yyc[i];
573       hc[i]  = zzc[i];
574       hd[i]  = rrc[i];
575       x1     = xxc[i];
576       y1     = yyc[i];
577     }
578   for(i=0; i<=ncell; i++){
579     idd=0;
580     x1=xx[i];
581     y1=yy[i];
582     for(j=0; j<=nclust; j++){
583       x2=xxc[j];
584       y2=yyc[j];
585       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
586     }
587     neib[i][0]=idd;
588   }
589   sum=0.;
590   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
591     aint=0.;
592     idd=neib[i1][0];
593     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
594       jj=neib[i1][i2];
595       dx=xx[i1]-xxc[jj];
596       dy=yy[i1]-yyc[jj];
597       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
598       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
599     }
600     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
601   }
602   jmax=nclust*1000;
603   if(nclust > 20)jmax=20000;
604   for(j=0; j<jmax; j++){
605     str1=0.;
606     for(i=0; i<=nclust; i++){
607       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
608       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
609       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
610       str1=str1+zzc[i];
611       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
612       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
613     }
614     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
615     sum1=0.;
616     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
617       aint=0.;
618       idd=neib[i1][0];
619       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
620         jj=neib[i1][i2];
621         dx=xx[i1]-a[jj];
622         dy=yy[i1]-b[jj];
623         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
624         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
625       }
626       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
627     }
628
629     if(sum1 < sum){
630       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
631         xxc[i2]=a[i2];
632         yyc[i2]=b[i2];
633         zzc[i2]=c[i2];
634         rrc[i2]=d[i2];
635         sum=sum1;
636       }
637     }
638   }
639   for(j=0; j<=nclust; j++){
640     *(&xc+j)=xxc[j];
641     *(&yc+j)=yyc[j];
642     *(&zc+j)=zzc[j];
643     *(&rc+j)=rrc[j];
644   }
645 }
646 // ------------------------------------------------------------------------ //
647 double AliPMDClustering::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
648 {
649   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
650 }
651 // ------------------------------------------------------------------------ //
652 double AliPMDClustering::Ranmar() const
653 {
654   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
655   //  in report FSU-SCRI-87-50
656
657   //  clock_t start;
658   int ii, jj;
659   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
660   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
661   static double uni;
662   int count1,count2,idum;
663   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
664   if (itest == 0) {
665     //*******************************************************
666     // following three lines if the seed to be provided by computer
667     // start = time(NULL);
668     // ii=start;
669     // jj=start;
670     //*******************************************************
671     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
672     //use preceeing three lines
673     ii=8263;
674     jj=5726;
675     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
676     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
677     itest=itest+1;
678     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
679                                             ( jj <= 30081 ))){
680       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
681       i4 = jj - (i3-1)*169;
682       count1=0;
683       while ( count1 < 97 ){
684         s=0.;
685         t=0.5;
686         count2=0;
687         while( count2 < 24 ){
688           idum=i1*i2/179;
689           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
690           i5=idum-(idum/179)*179;
691           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
692           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
693           t=0.5*t;
694           count2=count2+1;
695         }
696         u[count1] = s;
697         count1 = count1 +1;
698       }
699       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
700       cm = 16777213./16777216.;
701     }
702     else{
703       cout << " wrong initialization " << endl;
704     }
705   }
706   else{
707     uni = u[i] - u[j];
708     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
709     u[i] = uni;
710     i = i -1;
711     if( i < 0 ) i = 96;
712     j = j - 1;
713     if ( j < 0 ) j = 96;
714     c = c - cd;
715     if( c < 0. ) c = c+cm;
716     uni = uni-c ;
717     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
718   }
719   return uni;
720 }
721 // ------------------------------------------------------------------------ //
722 void AliPMDClustering::SetEdepCut(Float_t decut)
723 {
724   fCutoff = decut;
725 }
726 // ------------------------------------------------------------------------ //
727 void AliPMDClustering::SetDebug(Int_t idebug)
728 {
729   fDebug = idebug;
730 }