variables names changed according to ALICE convention
[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    --------------------------------------------------------------------
28    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics, 
29    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
30    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
31    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is 
32    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
33    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the 
34    supermodule.
35
36    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
37    Others are local ( private ) to the code. 
38
39    At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
40    and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
41
42    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
43 -----------------------------------------------------------------------
44 */
45
46
47 #include "Riostream.h"
48 #include <TNtuple.h>
49 #include <TObjArray.h>
50 #include "AliPMDcluster.h"
51 #include "AliPMDClustering.h"
52 #include <stdio.h>
53
54 ClassImp(AliPMDClustering)
55
56 const Double_t AliPMDClustering::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
57
58 AliPMDClustering::AliPMDClustering()
59 {
60   fDebug  = 0;
61   fCutoff = 0.0;
62   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
63     {
64       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
65         {
66           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
67           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
68         }
69     }
70 }
71 AliPMDClustering::~AliPMDClustering()
72 {
73
74 }
75
76 void AliPMDClustering::DoClust(Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
77 {
78   // main function to call other necessary functions to do clustering
79   //
80   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
81
82   int i, i1, i2, j, nmx1, incr;
83   double  cutoff, ave;
84   Float_t clusdata[5];
85
86   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
87
88
89   for (i = 0; i < kNDIMX; i++)
90     {
91       for (j = 0; j < kNDIMY; j++)
92         {
93           fEdepCell[i][j] = celladc[i][j];
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   
122   RefClust(incr);
123   
124   if (fDebug == 1)
125     {
126       cout << "fClno " << fClno << endl;
127     }
128   
129   for(i1=0; i1<fClno; i1++)
130     {
131       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
132       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
133       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
134       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
135       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
136       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
137       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
138       clusdata[0]      = cluX0;
139       clusdata[1]      = cluY0;
140       clusdata[2]      = cluADC;
141       clusdata[3]      = cluCELLS;
142       clusdata[4]      = cluRAD;
143       
144       pmdcl = new AliPMDcluster(clusdata);
145       pmdcont->Add(pmdcl);
146     }
147   delete pmdcl;
148
149 }
150
151 void AliPMDClustering::Order()
152 {
153   // Sorting algorithm
154   // sorts the ADC values from higher to lower
155   //
156   double dd[kNMX], adum;
157   // matrix fEdepCell converted into 
158   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
159   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX], itst, idum;
160   // information of 
161   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
162   //
163   // define arrays dd and iord1
164   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
165     {
166       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
167         {
168           i        = i1 + i2*kNDIMX;
169           iord1[i] = i;
170           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
171         }
172     }
173   // sort and store sorting information in iord1 
174   for(j=1; j < kNMX; j++)
175     {
176       itst = 0;
177       adum = dd[j];
178       idum = iord1[j];
179       for(i1=0; i1 < j ; i1++)
180         {
181           if(adum > dd[i1] && itst == 0)
182             {
183               itst = 1;
184               for(i2=j-1; i2 >= i1 ; i2=i2--)
185                 {
186                   dd[i2+1]    = dd[i2]; 
187                   iord1[i2+1] = iord1[i2];
188                 }
189               dd[i1]    = adum;
190               iord1[i1] = idum;
191             }
192         }
193     }
194   // store the sorted information in fIord for later use
195   for(i=0; i<kNMX; i++)
196     {
197       j  = iord1[i];
198       i2 = j/kNDIMX; 
199       i1 = j-i2*kNDIMX; 
200       fIord[0][i]=i1; 
201       fIord[1][i]=i2;
202     }
203 }
204   
205 int AliPMDClustering::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
206 {
207   // Does crude clustering
208   // Finds out only the big patch by just searching the
209   // connected cells
210   //
211   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
212   int jd1,jd2, icell, cellcount;
213   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
214   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a 
215   // cell. There are six neighbours.
216   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
217   // numcell --- number of cells in a given supercluster
218   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
219   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY] 
220
221   if (fDebug == 1)
222     {
223       printf(" *** Inside CrClust **  kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f\n",
224              kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff);
225     }
226   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
227     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
228       fInfocl[0][j][k] = 0; 
229       fInfocl[1][j][k] = 0;
230     }
231   }
232   for(i=0; i < kNMX; i++){
233     fInfcl[0][i] = -1;
234     id1=fIord[0][i]; 
235     id2=fIord[1][i];
236     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
237   }
238   // ---------------------------------------------------------------
239   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc 
240   // count and loop over the cells in descending order of adc count
241   // ---------------------------------------------------------------
242   icl=-1;
243   cellcount=-1;
244   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
245     id1=fIord[0][icell]; 
246     id2=fIord[1][icell]; 
247     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
248       // ---------------------------------------------------------------
249       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores 
250       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for 
251       // primary and 2 for secondary cells, 
252       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
253       // ---------------------------------------------------------------
254       icl=icl+1; 
255       numcell=0; 
256       cellcount=cellcount+1;
257       fInfocl[0][id1][id2]=1; 
258       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
259       fInfcl[0][cellcount]=icl; 
260       fInfcl[1][cellcount]=id1; 
261       fInfcl[2][cellcount]=id2;
262
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     }else{
397
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
436       // compute the number of Gaussians and their centers ( first 
437       // guess ) 
438       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
439       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
440       ig=0;
441       xc[ig]=x[iord[0]]; 
442       yc[ig]=y[iord[0]]; 
443       zc[ig]=z[iord[0]];
444       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
445         itest=-1; 
446         x1=x[iord[j]]; 
447         y1=y[iord[j]];
448         for(k=0;k<=ig;k++){
449           x2=xc[k]; y2=yc[k]; 
450           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
451           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
452             itest=itest+1;
453           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
454             itest=itest+1;
455           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
456         } 
457         if(itest == ig){
458           ig=ig+1; 
459           xc[ig]=x1; 
460           yc[ig]=y1; 
461           zc[ig]=z[iord[j]];
462         }
463       }
464       // for(j=0; j<=ig; j++){
465       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
466       //}
467       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
468       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
469       icl=icl+ig+1;
470       // compute the number of cells belonging to each cluster.
471       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant 
472       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
473       for(j=0; j<=ig; j++){
474         cells[j]=0.;
475       }
476       if(ig > 0){
477         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
478           lev1[0]=0; 
479           lev2[0]=0;
480           for(k=0; k<=ig; k++){
481             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
482             if(dist < sqrt(3.) ){
483               lev1[0]++; 
484               i1=lev1[0]; 
485               lev1[i1]=k;
486             }else{
487               if(dist < 2.1){
488                 lev2[0]++; 
489                 i1=lev2[0]; 
490                 lev2[i1]=k;
491               }
492             }
493           }
494           if(lev1[0] != 0){
495             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
496             else{
497               sum=0.;
498               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
499                 sum=sum+zc[lev1[k]];
500               }
501               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
502                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
503               }
504             }
505           }else{
506             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
507             else{
508               sum=0.;
509               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
510                 sum=sum+zc[lev2[k]];
511               }
512               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
513                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
514               }
515             }
516           }
517         }
518       }
519       for(j=0; j<=ig; j++){
520         fClno               = fClno + 1; 
521         fClusters[0][fClno] = xc[j]; 
522         fClusters[1][fClno] = yc[j]; 
523         fClusters[2][fClno] = zc[j];
524         fClusters[4][fClno] = rc[j];
525         if(ig == 0){
526           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
527         }else{
528           fClusters[3][fClno] = cells[j];
529         }
530       }
531     }
532   }
533 }
534
535 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)
536 {
537   // Does gaussian fitting
538   //
539   int i, j, i1, i2, jmax, novar, idd, jj;
540   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500]; 
541   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
542   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
543   int neib[4500][50];
544   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
545   double x1, x2, y1, y2;
546   str   = 0.; 
547   str1  = 0.; 
548   rr    = 0.3; 
549   novar = 0;
550   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
551
552   for(i=0; i<=ncell; i++)
553     {
554       xx[i] = *(&x+i); 
555       yy[i] = *(&y+i); 
556       zz[i] = *(&z+i);
557       str   = str + zz[i];
558     }
559   for(i=0; i<=nclust; i++)
560     {
561       xxc[i] = *(&xc+i); 
562       yyc[i] = *(&yc+i); 
563       zzc[i] = *(&zc+i); 
564       str1   = str1 + zzc[i]; 
565       rrc[i] = 0.5;
566     }
567   for(i=0; i<=nclust; i++)
568     {
569       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
570       ha[i]  = xxc[i]; 
571       hb[i]  = yyc[i]; 
572       hc[i]  = zzc[i]; 
573       hd[i]  = rrc[i];
574       x1     = xxc[i]; 
575       y1     = yyc[i];
576     }
577   for(i=0; i<=ncell; i++){
578     idd=0; 
579     x1=xx[i]; 
580     y1=yy[i];
581     for(j=0; j<=nclust; j++){
582       x2=xxc[j]; 
583       y2=yyc[j];
584       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
585     }
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   }
640   for(j=0; j<=nclust; j++){
641     *(&xc+j)=xxc[j]; 
642     *(&yc+j)=yyc[j]; 
643     *(&zc+j)=zzc[j]; 
644     *(&rc+j)=rrc[j];
645   }
646 }
647
648
649 double AliPMDClustering::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
650 {
651   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
652 }
653
654 double AliPMDClustering::Ranmar() const
655 {
656   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
657   //  in report FSU-SCRI-87-50
658
659   //  clock_t start;
660   int ii, jj;
661   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
662   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
663   static double uni;
664   int count1,count2,idum;
665   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
666   if (itest == 0) {
667     //*******************************************************
668     // following three lines if the seed to be provided by computer
669     // start = time(NULL);
670     // ii=start;
671     // jj=start;
672     //*******************************************************
673     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
674     //use preceeing three lines
675     ii=8263;
676     jj=5726;
677     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
678     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
679     itest=itest+1;
680     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) && 
681                                             ( jj <= 30081 ))){
682       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169; 
683       i4 = jj - (i3-1)*169;
684       count1=0;
685       while ( count1 < 97 ){
686         s=0.;
687         t=0.5;
688         count2=0;
689         while( count2 < 24 ){
690           idum=i1*i2/179;
691           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
692           i5=idum-(idum/179)*179;
693           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
694           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
695           t=0.5*t;
696           count2=count2+1;
697         }
698         u[count1] = s;
699         count1 = count1 +1;
700       }
701       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.; 
702       cm = 16777213./16777216.;
703     }
704     else{
705       cout << " wrong initialization " << endl;
706     }
707   }
708   else{
709     uni = u[i] - u[j];
710     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
711     u[i] = uni; 
712     i = i -1;
713     if( i < 0 ) i = 96;
714     j = j - 1;
715     if ( j < 0 ) j = 96;
716     c = c - cd;
717     if( c < 0. ) c = c+cm;
718     uni = uni-c ;
719     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
720   }
721   return uni;
722 }   
723
724 void AliPMDClustering::SetEdepCut(Float_t decut)
725 {
726   fCutoff = decut;
727 }
728 void AliPMDClustering::SetDebug(Int_t idebug)
729 {
730   fDebug = idebug;
731 }