37a819e8feb8e1ed4a51034f64fb86c66d24861b
[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 {
55   fDebug  = 0;
56   fCutoff = 0.0;
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 AliPMDClustering::~AliPMDClustering()
67 {
68
69 }
70
71 void AliPMDClustering::DoClust(Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
72 {
73   // main function to call other necessary functions to do clustering
74   //
75   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
76   /*
77     int id and jd defined to read the input data.
78     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
79     and 0 <= jd <=96
80   */
81   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
82   double  cutoff, ave;
83   Float_t clusdata[5];
84
85   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
86
87   for (id = 0; id < kNDIMXr; id++)
88     {
89       for (jd = 0; jd < kNDIMYr; jd++)
90         {
91           j=jd;
92           i=id+(kNDIMYr/2-1)-(jd/2);
93           fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
94         }
95     }
96   Order(); // order the data
97   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
98   ave=0.;
99   nmx1=-1;
100
101   for(j=0;j<kNMX; j++)
102     {
103       i1 = fIord[0][j];
104       i2 = fIord[1][j];
105       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
106       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
107     }
108   // nmx1 --- number of cells having ener dep >= cutoff
109   if (fDebug == 1)
110     {
111       cout << " nmx1 " << nmx1 << endl;
112     }
113   ave=ave/nmx1;
114   if (fDebug == 1)
115     {
116       cout <<"kNMX " << kNMX << " nmx1 " << nmx1<< " ave "<<ave<<
117         " cutoff " << cutoff << endl;
118     }
119
120   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
121   RefClust(incr);
122   if (fDebug == 1)
123     {
124       cout << "fClno " << fClno << endl;
125     }
126
127   for(i1=0; i1<fClno; i1++)
128     {
129       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
130       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
131       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
132       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
133       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
134       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
135       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
136       // 
137       // Cluster X centroid is back transformed
138       //
139       clusdata[0]      = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
140       clusdata[1]      = cluY0;
141       clusdata[2]      = cluADC;
142       clusdata[3]      = cluCELLS;
143       clusdata[4]      = cluRAD;
144
145       pmdcl = new AliPMDcluster(clusdata);
146       pmdcont->Add(pmdcl);
147     }
148   delete pmdcl;
149
150 }
151
152 void AliPMDClustering::Order()
153 {
154   // Sorting algorithm
155   // sorts the ADC values from higher to lower
156   //
157   double dd[kNMX], adum;
158   // matrix fEdepCell converted into
159   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
160   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX], itst, idum;
161   // information of
162   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
163   //
164   // define arrays dd and iord1
165   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
166     {
167       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
168         {
169           i        = i1 + i2*kNDIMX;
170           iord1[i] = i;
171           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
172         }
173     }
174   // sort and store sorting information in iord1
175   for(j=1; j < kNMX; j++)
176     {
177       itst = 0;
178       adum = dd[j];
179       idum = iord1[j];
180       for(i1=0; i1 < j ; i1++)
181         {
182           if(adum > dd[i1] && itst == 0)
183             {
184               itst = 1;
185               for(i2=j-1; i2 >= i1 ; i2=i2--)
186                 {
187                   dd[i2+1]    = dd[i2];
188                   iord1[i2+1] = iord1[i2];
189                 }
190               dd[i1]    = adum;
191               iord1[i1] = idum;
192             }
193         }
194     }
195   // store the sorted information in fIord for later use
196   for(i=0; i<kNMX; i++)
197     {
198       j  = iord1[i];
199       i2 = j/kNDIMX;
200       i1 = j-i2*kNDIMX;
201       fIord[0][i]=i1;
202       fIord[1][i]=i2;
203     }
204 }
205
206 int AliPMDClustering::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
207 {
208   // Does crude clustering
209   // Finds out only the big patch by just searching the
210   // connected cells
211   //
212   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
213   int jd1,jd2, icell, cellcount;
214   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
215   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
216   // cell. There are six neighbours.
217   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
218   // numcell --- number of cells in a given supercluster
219   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
220   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
221
222   if (fDebug == 1)
223     {
224       printf(" *** Inside CrClust **  kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f\n",
225              kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff);
226     }
227   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
228     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
229       fInfocl[0][j][k] = 0;
230       fInfocl[1][j][k] = 0;
231     }
232   }
233   for(i=0; i < kNMX; i++){
234     fInfcl[0][i] = -1;
235     id1=fIord[0][i];
236     id2=fIord[1][i];
237     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
238   }
239   // ---------------------------------------------------------------
240   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
241   // count and loop over the cells in descending order of adc count
242   // ---------------------------------------------------------------
243   icl=-1;
244   cellcount=-1;
245   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
246     id1=fIord[0][icell];
247     id2=fIord[1][icell];
248     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
249       // ---------------------------------------------------------------
250       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
251       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
252       // primary and 2 for secondary cells,
253       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
254       // ---------------------------------------------------------------
255       icl=icl+1;
256       numcell=0;
257       cellcount = cellcount + 1;
258       fInfocl[0][id1][id2]=1;
259       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
260       fInfcl[0][cellcount]=icl;
261       fInfcl[1][cellcount]=id1;
262       fInfcl[2][cellcount]=id2;
263
264       clust[0][numcell]=id1;
265       clust[1][numcell]=id2;
266       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
267       // ---------------------------------------------------------------
268       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
269       // ---------------------------------------------------------------
270       for(i=0; i<6; i++){
271         jd1=id1+neibx[i];
272         jd2=id2+neiby[i];
273         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
274             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
275           numcell=numcell+1;
276           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
277           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
278           clust[0][numcell]=jd1;
279           clust[1][numcell]=jd2;
280           cellcount=cellcount+1;
281           fInfcl[0][cellcount]=icl;
282           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
283           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
284         }
285       }
286       // ---------------------------------------------------------------
287       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
288       // if nonzero, add these to the cluster.
289       // ---------------------------------------------------------------
290       for(i=1;i < 5000;i++){
291         if(clust[0][i] != 0){
292           id1=clust[0][i];
293           id2=clust[1][i];
294           for(j=0; j<6 ; j++){
295             jd1=id1+neibx[j];
296             jd2=id2+neiby[j];
297             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
298                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
299               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
300               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
301               numcell              = numcell + 1;
302               clust[0][numcell]    = jd1;
303               clust[1][numcell]    = jd2;
304               cellcount            = cellcount+1;
305               fInfcl[0][cellcount] = icl;
306               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
307               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
308             }
309           }
310         }
311       }
312     }
313   }
314   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
315   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
316   //      fInfcl[2][icell] << endl;
317   //  }
318   return cellcount;
319 }
320
321 void AliPMDClustering::RefClust(int incr)
322 {
323   // Does the refining of clusters
324   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
325   // finds out the more refined clusters
326   //
327   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
328   int ihld;
329   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
330   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
331   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
332   // fClno counts the final clusters
333   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
334   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
335   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
336   // zc stores the energy deposited in a cluster
337   // rc is cluster radius
338   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
339   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
340   fClno  = -1;
341   nsupcl = -1;
342   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
343   for(i=0; i<incr; i++){
344     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
345     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
346   }
347   if (fDebug == 1)
348     {
349       cout << " # of cells " <<incr+1 << " # of superclusters " << nsupcl+1
350            << endl;
351     }
352   id=-1;
353   icl=-1;
354   for(i=0; i<nsupcl; i++){
355     if(ncl[i] == 0){
356       id=id+1;
357       icl=icl+1;
358       // one  cell super-clusters --> single cluster
359       // cluster center at the centyer of the cell
360       // cluster radius = half cell dimension
361       fClno = fClno + 1;
362       i1 = fInfcl[1][id];
363       i2 = fInfcl[2][id];
364       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
365       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
366       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
367       fClusters[3][fClno] = 1.;
368       fClusters[4][fClno] = 0.5;
369       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
370       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
371     }else if(ncl[i] == 1){
372       // two cell super-cluster --> single cluster
373       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
374       // cluster radius == half cell dimension
375       id   = id + 1;
376       icl  = icl+1;
377       fClno = fClno+1;
378       i1   = fInfcl[1][id];
379       i2   = fInfcl[2][id];
380       x1   = fCoord[0][i1][i2];
381       y1   = fCoord[1][i1][i2];
382       z1   = fEdepCell[i1][i2];
383       id   = id+1;
384       i1   = fInfcl[1][id];
385       i2   = fInfcl[2][id];
386       x2   = fCoord[0][i1][i2];
387       y2   = fCoord[1][i1][i2];
388       z2   = fEdepCell[i1][i2];
389       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
390       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
391       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
392       fClusters[3][fClno] = 2.;
393       fClusters[4][fClno] = 0.5;
394       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
395       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
396     }
397     else{
398       id      = id + 1;
399       iord[0] = 0;
400       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
401       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
402       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
403       // cluster center
404       i1      = fInfcl[1][id];
405       i2      = fInfcl[2][id];
406       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
407       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
408       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
409       iord[0] = 0;
410       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
411
412         id      = id + 1;
413         i1      = fInfcl[1][id];
414         i2      = fInfcl[2][id];
415         iord[j] = j;
416         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
417         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
418         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
419       }
420       // arranging cells within supercluster in decreasing order
421       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
422         itest=0;
423         ihld=iord[j];
424         for(i1=0;i1<j;i1++){
425           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
426             itest=1;
427             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
428               iord[i2+1]=iord[i2];
429             }
430             iord[i1]=ihld;
431           }
432         }
433       }
434
435       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
436       // guess )
437       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
438       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
439       ig=0;
440       xc[ig]=x[iord[0]];
441       yc[ig]=y[iord[0]];
442       zc[ig]=z[iord[0]];
443       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
444         itest=-1;
445         x1=x[iord[j]];
446         y1=y[iord[j]];
447         for(k=0;k<=ig;k++){
448           x2=xc[k]; y2=yc[k];
449           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
450           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
451             itest=itest+1;
452           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
453             itest=itest+1;
454           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
455         }
456         if(itest == ig){
457           ig=ig+1;
458           xc[ig]=x1;
459           yc[ig]=y1;
460           zc[ig]=z[iord[j]];
461         }
462       }
463       // for(j=0; j<=ig; j++){
464       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
465       //}
466       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
467       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
468       icl=icl+ig+1;
469       // compute the number of cells belonging to each cluster.
470       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
471       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
472       for(j=0; j<=ig; j++){
473         cells[j]=0.;
474       }
475       if(ig > 0){
476         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
477           lev1[0]=0;
478           lev2[0]=0;
479           for(k=0; k<=ig; k++){
480             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
481             if(dist < sqrt(3.) ){
482               lev1[0]++;
483               i1=lev1[0];
484               lev1[i1]=k;
485             }else{
486               if(dist < 2.1){
487                 lev2[0]++;
488                 i1=lev2[0];
489                 lev2[i1]=k;
490               }
491             }
492           }
493           if(lev1[0] != 0){
494             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
495             else{
496               sum=0.;
497               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
498                 sum=sum+zc[lev1[k]];
499               }
500               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
501                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
502               }
503             }
504           }else{
505             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
506             else{
507               sum=0.;
508               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
509                 sum=sum+zc[lev2[k]];
510               }
511               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
512                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
513               }
514             }
515           }
516         }
517       }
518       for(j=0; j<=ig; j++){
519         fClno               = fClno + 1;
520         fClusters[0][fClno] = xc[j];
521         fClusters[1][fClno] = yc[j];
522         fClusters[2][fClno] = zc[j];
523         fClusters[4][fClno] = rc[j];
524         if(ig == 0){
525           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
526         }else{
527           fClusters[3][fClno] = cells[j];
528         }
529       }
530     }
531   }
532 }
533
534 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)
535 {
536   // Does gaussian fitting
537   //
538   int i, j, i1, i2, jmax, novar, idd, jj;
539   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
540   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
541   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
542   int neib[4500][50];
543   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
544   double x1, x2, y1, y2;
545   str   = 0.;
546   str1  = 0.;
547   rr    = 0.3;
548   novar = 0;
549   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
550
551   for(i=0; i<=ncell; i++)
552     {
553       xx[i] = *(&x+i);
554       yy[i] = *(&y+i);
555       zz[i] = *(&z+i);
556       str   = str + zz[i];
557     }
558   for(i=0; i<=nclust; i++)
559     {
560       xxc[i] = *(&xc+i);
561       yyc[i] = *(&yc+i);
562       zzc[i] = *(&zc+i);
563       str1   = str1 + zzc[i];
564       rrc[i] = 0.5;
565     }
566   for(i=0; i<=nclust; i++)
567     {
568       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
569       ha[i]  = xxc[i];
570       hb[i]  = yyc[i];
571       hc[i]  = zzc[i];
572       hd[i]  = rrc[i];
573       x1     = xxc[i];
574       y1     = yyc[i];
575     }
576   for(i=0; i<=ncell; i++){
577     idd=0;
578     x1=xx[i];
579     y1=yy[i];
580     for(j=0; j<=nclust; j++){
581       x2=xxc[j];
582       y2=yyc[j];
583       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
584     }
585     neib[i][0]=idd;
586   }
587   sum=0.;
588   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
589     aint=0.;
590     idd=neib[i1][0];
591     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
592       jj=neib[i1][i2];
593       dx=xx[i1]-xxc[jj];
594       dy=yy[i1]-yyc[jj];
595       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
596       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
597     }
598     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
599   }
600   jmax=nclust*1000;
601   if(nclust > 20)jmax=20000;
602   for(j=0; j<jmax; j++){
603     str1=0.;
604     for(i=0; i<=nclust; i++){
605       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
606       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
607       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
608       str1=str1+zzc[i];
609       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
610       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
611     }
612     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
613     sum1=0.;
614     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
615       aint=0.;
616       idd=neib[i1][0];
617       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
618         jj=neib[i1][i2];
619         dx=xx[i1]-a[jj];
620         dy=yy[i1]-b[jj];
621         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
622         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
623       }
624       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
625     }
626
627     if(sum1 < sum){
628       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
629         xxc[i2]=a[i2];
630         yyc[i2]=b[i2];
631         zzc[i2]=c[i2];
632         rrc[i2]=d[i2];
633         sum=sum1;
634       }
635     }
636   }
637   for(j=0; j<=nclust; j++){
638     *(&xc+j)=xxc[j];
639     *(&yc+j)=yyc[j];
640     *(&zc+j)=zzc[j];
641     *(&rc+j)=rrc[j];
642   }
643 }
644
645 double AliPMDClustering::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
646 {
647   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
648 }
649
650 double AliPMDClustering::Ranmar() const
651 {
652   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
653   //  in report FSU-SCRI-87-50
654
655   //  clock_t start;
656   int ii, jj;
657   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
658   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
659   static double uni;
660   int count1,count2,idum;
661   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
662   if (itest == 0) {
663     //*******************************************************
664     // following three lines if the seed to be provided by computer
665     // start = time(NULL);
666     // ii=start;
667     // jj=start;
668     //*******************************************************
669     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
670     //use preceeing three lines
671     ii=8263;
672     jj=5726;
673     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
674     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
675     itest=itest+1;
676     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
677                                             ( jj <= 30081 ))){
678       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
679       i4 = jj - (i3-1)*169;
680       count1=0;
681       while ( count1 < 97 ){
682         s=0.;
683         t=0.5;
684         count2=0;
685         while( count2 < 24 ){
686           idum=i1*i2/179;
687           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
688           i5=idum-(idum/179)*179;
689           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
690           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
691           t=0.5*t;
692           count2=count2+1;
693         }
694         u[count1] = s;
695         count1 = count1 +1;
696       }
697       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
698       cm = 16777213./16777216.;
699     }
700     else{
701       cout << " wrong initialization " << endl;
702     }
703   }
704   else{
705     uni = u[i] - u[j];
706     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
707     u[i] = uni;
708     i = i -1;
709     if( i < 0 ) i = 96;
710     j = j - 1;
711     if ( j < 0 ) j = 96;
712     c = c - cd;
713     if( c < 0. ) c = c+cm;
714     uni = uni-c ;
715     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
716   }
717   return uni;
718 }
719
720 void AliPMDClustering::SetEdepCut(Float_t decut)
721 {
722   fCutoff = decut;
723 }
724 void AliPMDClustering::SetDebug(Int_t idebug)
725 {
726   fDebug = idebug;
727 }