PMD/AliPMDClusteringV1.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 : PMDClusteringV1.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 <stdio.h>
  46
  47 #include "AliPMDcluster.h"
  48 #include "AliPMDClustering.h"
  49 #include "AliPMDClusteringV1.h"
  50 #include "AliLog.h"
  51
  52 ClassImp(AliPMDClusteringV1)
  53
  54 const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
  55
  56 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
  57   fClno(0),
  58   fCutoff(0.0)
  59 {
  60   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
  61     {
  62       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
  63         {
  64           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
  65           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
  66           fEdepCell[i][j] = 0;
  67         }
  68     }
  69 }
  70 // ------------------------------------------------------------------------ //
  71 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
  72 {
  73
  74 }
  75 // ------------------------------------------------------------------------ //
  76 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, 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 id and jd defined to read the input data.
  83     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
  84     and 0 <= jd <=96
  85   */
  86
  87   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
  88   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
  89   Float_t clusdata[6];
  90
  91   Double_t  cutoff, ave;
  92
  93   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
  94
  95   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
  96
  97   Int_t ndimXr =0;
  98   Int_t ndimYr =0;
  99
 100   if (ismn < 12)
 101     {
 102       ndimXr = 96;
 103       ndimYr = 48;
 104     }
 105   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 106     {
 107       ndimXr = 48;
 108       ndimYr = 96;
 109     }
 110
 111   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
 112     {
 113       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
 114         {
 115           fEdepCell[i][j] = 0;
 116           fCellTrNo[i][j] = -1;
 117         }
 118     }
 119
 120   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
 121     {
 122       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
 123         {
 124           j=jd;
 125           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
 126
 127           if (ismn < 12)
 128             {
 129               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
 130               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id; /* for association */
 131             }
 132           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 133             {
 134               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
 135               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd; /* for association */
 136             }
 137
 138         }
 139     }
 140   Order(); // order the data
 141   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
 142   ave=0.;
 143   nmx1=-1;
 144
 145   for(j=0;j<kNMX; j++)
 146     {
 147       i1 = fIord[0][j];
 148       i2 = fIord[1][j];
 149       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
 150       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
 151     }
 152
 153   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 154
 155   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 156   ave=ave/nmx1;
 157
 158   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 159                   kNMX,ave));
 160
 161   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
 162   RefClust(incr);
 163
 164   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
 165
 166
 167   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
 168     {
 169       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
 170       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
 171       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
 172       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
 173       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
 174       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 175       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 176
 177
 178       //
 179       // Cluster X centroid is back transformed
 180       //
 181       if (ismn < 12)
 182         {
 183           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
 184         }
 185       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 186         {
 187           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 188         }
 189
 190       clusdata[1]     = cluY0;
 191       clusdata[2]     = cluADC;
 192       clusdata[3]     = cluCELLS;
 193       clusdata[4]     = cluRAD;
 194       clusdata[5]     = 0.;
 195
 196       //
 197       // Cells associated with a cluster
 198       //
 199       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 200         {
 201
 202           if (ismn < 12)
 203             {
 204               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 205               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 206             }
 207           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 208             {
 209               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 210               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 211             }
 212         }
 213       //printf("%d %f %f\n",idet,cluXC,cluYC );
 214       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 215       pmdcont->Add(pmdcl);
 216     }
 217 }
 218 // ------------------------------------------------------------------------ //
 219 void AliPMDClusteringV1::Order()
 220 {
 221   // Sorting algorithm
 222   // sorts the ADC values from higher to lower
 223   //
 224   double dd[kNMX];
 225   // matrix fEdepCell converted into
 226   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
 227   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
 228   // information of
 229   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
 230   //
 231   // define arrays dd and iord1
 232   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
 233     {
 234       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
 235         {
 236           i        = i1 + i2*kNDIMX;
 237           iord1[i] = i;
 238           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
 239         }
 240     }
 241
 242   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
 243   // store the sorted information in fIord for later use
 244   for(i=0; i<kNMX; i++)
 245     {
 246       j  = iord1[i];
 247       i2 = j/kNDIMX;
 248       i1 = j-i2*kNDIMX;
 249       fIord[0][i]=i1;
 250       fIord[1][i]=i2;
 251     }
 252 }
 253 // ------------------------------------------------------------------------ //
 254 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
 255 {
 256   // Does crude clustering
 257   // Finds out only the big patch by just searching the
 258   // connected cells
 259   //
 260   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
 261   int jd1,jd2, icell, cellcount;
 262   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 263   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
 264   // cell. There are six neighbours.
 265   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
 266   // numcell --- number of cells in a given supercluster
 267   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
 268   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
 269
 270   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 271
 272   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
 273     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
 274       fInfocl[0][j][k] = 0;
 275       fInfocl[1][j][k] = 0;
 276     }
 277   }
 278   for(i=0; i < kNMX; i++){
 279     fInfcl[0][i] = -1;
 280     id1=fIord[0][i];
 281     id2=fIord[1][i];
 282     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
 283   }
 284   // ---------------------------------------------------------------
 285   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 286   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 287   // ---------------------------------------------------------------
 288   icl=-1;
 289   cellcount=-1;
 290   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
 291     id1=fIord[0][icell];
 292     id2=fIord[1][icell];
 293     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
 294       // ---------------------------------------------------------------
 295       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
 296       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
 297       // primary and 2 for secondary cells,
 298       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
 299       // ---------------------------------------------------------------
 300       icl=icl+1;
 301       numcell=0;
 302       cellcount = cellcount + 1;
 303       fInfocl[0][id1][id2]=1;
 304       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
 305       fInfcl[0][cellcount]=icl;
 306       fInfcl[1][cellcount]=id1;
 307       fInfcl[2][cellcount]=id2;
 308
 309       clust[0][numcell]=id1;
 310       clust[1][numcell]=id2;
 311       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
 312       // ---------------------------------------------------------------
 313       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 314       // ---------------------------------------------------------------
 315       for(i=0; i<6; i++){
 316         jd1=id1+neibx[i];
 317         jd2=id2+neiby[i];
 318         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 319             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
 320           numcell=numcell+1;
 321           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
 322           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
 323           clust[0][numcell]=jd1;
 324           clust[1][numcell]=jd2;
 325           cellcount=cellcount+1;
 326           fInfcl[0][cellcount]=icl;
 327           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
 328           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
 329         }
 330       }
 331       // ---------------------------------------------------------------
 332       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 333       // if nonzero, add these to the cluster.
 334       // ---------------------------------------------------------------
 335       for(i=1;i < 5000;i++){
 336         if(clust[0][i] != 0){
 337           id1=clust[0][i];
 338           id2=clust[1][i];
 339           for(j=0; j<6 ; j++){
 340             jd1=id1+neibx[j];
 341             jd2=id2+neiby[j];
 342             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 343                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
 344               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 345               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 346               numcell              = numcell + 1;
 347               clust[0][numcell]    = jd1;
 348               clust[1][numcell]    = jd2;
 349               cellcount            = cellcount+1;
 350               fInfcl[0][cellcount] = icl;
 351               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 352               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 353             }
 354           }
 355         }
 356       }
 357     }
 358   }
 359
 360   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 361   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 362   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 363   //}
 364
 365   return cellcount;
 366 }
 367 // ------------------------------------------------------------------------ //
 368 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
 369 {
 370   // Does the refining of clusters
 371   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 372   // finds out the more refined clusters
 373   //
 374   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
 375   int ihld;
 376   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
 377   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
 378   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
 379
 380
 381   //asso
 382   Int_t t[4500],cellCount[4500];
 383   for(i=0; i<4500; i++)
 384     {
 385       t[i]=-1;
 386       cellCount[i]=0;
 387     }
 388
 389
 390   // fClno counts the final clusters
 391   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 392   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 393   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 394   // zc stores the energy deposited in a cluster
 395   // rc is cluster radius
 396   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 397   //ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 398   fClno  = -1;
 399   nsupcl = -1;
 400   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 401   for(i=0; i<= incr; i++){
 402     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 403     if (nsupcl > 4500) {
 404       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 405       nsupcl = 4500;
 406       break;
 407     }
 408
 409     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 410   }
 411
 412   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 413                   incr+1,nsupcl+1));
 414   id=-1;
 415   icl=-1;
 416   for(i=0; i<=nsupcl; i++) {
 417     if(ncl[i] == 0){
 418       id=id+1;
 419       icl=icl+1;
 420       // one  cell super-clusters --> single cluster
 421       // cluster center at the centyer of the cell
 422       // cluster radius = half cell dimension
 423       if (fClno >= 5000) {
 424         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 425         return;
 426       }
 427       fClno = fClno + 1;
 428       i1 = fInfcl[1][id];
 429       i2 = fInfcl[2][id];
 430       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 431       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 432       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 433       fClusters[3][fClno] = 1.;
 434       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 435
 436       //association
 437
 438       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 439       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
 440         {
 441           fClTr[icltr][fClno]=-1;
 442         }
 443
 444       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 445       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 446
 447     }else if(ncl[i] == 1){
 448       // two cell super-cluster --> single cluster
 449       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 450       // cluster radius == half cell dimension
 451       id   = id + 1;
 452       icl  = icl+1;
 453       if (fClno >= 5000) {
 454         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 455         return;
 456       }
 457       fClno = fClno+1;
 458       i1   = fInfcl[1][id];
 459       i2   = fInfcl[2][id];
 460       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 461       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 462       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 463
 464       //asso
 465       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 466       //
 467
 468       id   = id+1;
 469       i1   = fInfcl[1][id];
 470       i2   = fInfcl[2][id];
 471       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 472       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 473       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 474
 475       //asso
 476
 477       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 478       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
 479         {
 480           fClTr[icltr][fClno] = -1;
 481         }
 482       //
 483
 484       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 485       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 486       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 487       fClusters[3][fClno] = 2.;
 488       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 489
 490
 491       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 492       //  << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 493     }
 494     else{
 495
 496       //asso
 497       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
 498         {
 499           cellCount[icg]=0;
 500         }
 501       //
 502
 503       id      = id + 1;
 504       iord[0] = 0;
 505       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 506       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 507       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 508       // cluster center
 509       i1      = fInfcl[1][id];
 510       i2      = fInfcl[2][id];
 511       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 512       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 513       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 514
 515       //asso
 516       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
 517       //
 518
 519       iord[0] = 0;
 520       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 521
 522         id      = id + 1;
 523         i1      = fInfcl[1][id];
 524         i2      = fInfcl[2][id];
 525         iord[j] = j;
 526         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 527         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 528         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 529
 530         //asso
 531         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
 532         //
 533
 534
 535       }
 536       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 537       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 538         itest=0;
 539         ihld=iord[j];
 540         for(i1=0;i1<j;i1++){
 541           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
 542             itest=1;
 543             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
 544               iord[i2+1]=iord[i2];
 545             }
 546             iord[i1]=ihld;
 547           }
 548         }
 549       }
 550
 551       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 552       // guess )
 553       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 554       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 555       ig=0;
 556       xc[ig]=x[iord[0]];
 557       yc[ig]=y[iord[0]];
 558       zc[ig]=z[iord[0]];
 559       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 560         itest=-1;
 561         x1=x[iord[j]];
 562         y1=y[iord[j]];
 563         for(k=0;k<=ig;k++){
 564           x2=xc[k]; y2=yc[k];
 565           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
 566           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 567             itest=itest+1;
 568           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 569             itest=itest+1;
 570           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
 571         }
 572         if(itest == ig){
 573           ig=ig+1;
 574           xc[ig]=x1;
 575           yc[ig]=y1;
 576           zc[ig]=z[iord[j]];
 577         }
 578       }
 579       // for(j=0; j<=ig; j++){
 580       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
 581       //}
 582       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
 583       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 584       icl=icl+ig+1;
 585       // compute the number of cells belonging to each cluster.
 586       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 587       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 588       for(j=0; j<=ig; j++){
 589         cells[j]=0.;
 590       }
 591       if(ig > 0){
 592         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
 593           lev1[j]=0;
 594           lev2[j]=0;
 595           for(k=0; k<=ig; k++){
 596             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 597             if(dist < sqrt(3.) ){
 598
 599               //asso
 600               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
 601               cellCount[k]++;
 602               //
 603
 604               lev1[0]++;
 605               i1=lev1[0];
 606               lev1[i1]=k;
 607             }else{
 608               if(dist < 2.1){
 609                 lev2[0]++;
 610                 i1=lev2[0];
 611                 lev2[i1]=k;
 612               }
 613             }
 614           }
 615           if(lev1[0] != 0){
 616             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
 617             else{
 618               sum=0.;
 619               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 620                 sum=sum+zc[lev1[k]];
 621               }
 622               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 623                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
 624               }
 625             }
 626           }else{
 627             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
 628             else{
 629               sum=0.;
 630               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 631                 sum=sum+zc[lev2[k]];
 632               }
 633               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 634                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
 635               }
 636             }
 637           }
 638         }
 639       }
 640
 641       // zero rest of the cell array
 642       //asso
 643       for(k=0; k<=ig; k++)
 644         {
 645           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
 646             {
 647               fClTr[icltr][fClno]=-1;
 648             }
 649         }
 650       //
 651
 652
 653
 654       for(j=0; j<=ig; j++){
 655         if (fClno >= 5000) {
 656           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 657           return;
 658         }
 659         fClno               = fClno + 1;
 660         fClusters[0][fClno] = xc[j];
 661         fClusters[1][fClno] = yc[j];
 662         fClusters[2][fClno] = zc[j];
 663         fClusters[4][fClno] = rc[j];
 664         if(ig == 0){
 665           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 666         }else{
 667           fClusters[3][fClno] = cells[j];
 668         }
 669       }
 670     }
 671   }
 672 }
 673 // ------------------------------------------------------------------------ //
 674 void AliPMDClusteringV1::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)
 675 {
 676   // Does gaussian fitting
 677   //
 678   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 679   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
 680   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
 681   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
 682   int neib[4500][50];
 683   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 684   double x1, x2, y1, y2;
 685   str   = 0.;
 686   str1  = 0.;
 687   rr    = 0.3;
 688   novar = 0;
 689   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
 690
 691   for(i=0; i<=ncell; i++)
 692     {
 693       xx[i] = *(&x+i);
 694       yy[i] = *(&y+i);
 695       zz[i] = *(&z+i);
 696       str   = str + zz[i];
 697     }
 698   for(i=0; i<=nclust; i++)
 699     {
 700       xxc[i] = *(&xc+i);
 701       yyc[i] = *(&yc+i);
 702       zzc[i] = *(&zc+i);
 703       str1   = str1 + zzc[i];
 704       rrc[i] = 0.5;
 705     }
 706   for(i=0; i<=nclust; i++)
 707     {
 708       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 709       ha[i]  = xxc[i];
 710       hb[i]  = yyc[i];
 711       hc[i]  = zzc[i];
 712       hd[i]  = rrc[i];
 713       x1     = xxc[i];
 714       y1     = yyc[i];
 715     }
 716   for(i=0; i<=ncell; i++){
 717     idd=0;
 718     x1=xx[i];
 719     y1=yy[i];
 720     for(j=0; j<=nclust; j++){
 721       x2=xxc[j];
 722       y2=yyc[j];
 723       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
 724     }
 725     neib[i][0]=idd;
 726   }
 727   sum=0.;
 728   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 729     aint=0.;
 730     idd=neib[i1][0];
 731     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 732       jj=neib[i1][i2];
 733       dx=xx[i1]-xxc[jj];
 734       dy=yy[i1]-yyc[jj];
 735       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
 736       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 737     }
 738     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 739   }
 740 //   jmax=nclust*1000;
 741 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
 742 //   for(j=0; j<jmax; j++){
 743     str1=0.;
 744     for(i=0; i<=nclust; i++){
 745       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 746       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 747       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
 748       str1=str1+zzc[i];
 749       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
 750       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
 751     }
 752     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
 753     sum1=0.;
 754     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 755       aint=0.;
 756       idd=neib[i1][0];
 757       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 758         jj=neib[i1][i2];
 759         dx=xx[i1]-a[jj];
 760         dy=yy[i1]-b[jj];
 761         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 762         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 763       }
 764       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 765     }
 766
 767     if(sum1 < sum){
 768       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
 769         xxc[i2]=a[i2];
 770         yyc[i2]=b[i2];
 771         zzc[i2]=c[i2];
 772         rrc[i2]=d[i2];
 773         sum=sum1;
 774       }
 775     }
 776 //   }
 777   for(j=0; j<=nclust; j++){
 778     *(&xc+j)=xxc[j];
 779     *(&yc+j)=yyc[j];
 780     *(&zc+j)=zzc[j];
 781     *(&rc+j)=rrc[j];
 782   }
 783 }
 784 // ------------------------------------------------------------------------ //
 785 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
 786 {
 787   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 788 }
 789 // ------------------------------------------------------------------------ //
 790 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
 791 {
 792   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
 793   //  in report FSU-SCRI-87-50
 794
 795   //  clock_t start;
 796   int ii, jj;
 797   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
 798   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
 799   static double uni;
 800   int count1,count2,idum;
 801   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
 802   if (itest == 0) {
 803     //*******************************************************
 804     // following three lines if the seed to be provided by computer
 805     // start = time(NULL);
 806     // ii=start;
 807     // jj=start;
 808     //*******************************************************
 809     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
 810     //use preceeing three lines
 811     ii=8263;
 812     jj=5726;
 813     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
 814     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
 815     itest=itest+1;
 816     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
 817                                             ( jj <= 30081 ))){
 818       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
 819       i4 = jj - (i3-1)*169;
 820       count1=0;
 821       while ( count1 < 97 ){
 822         s=0.;
 823         t=0.5;
 824         count2=0;
 825         while( count2 < 24 ){
 826           idum=i1*i2/179;
 827           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
 828           i5=idum-(idum/179)*179;
 829           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
 830           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
 831           t=0.5*t;
 832           count2=count2+1;
 833         }
 834         u[count1] = s;
 835         count1 = count1 +1;
 836       }
 837       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
 838       cm = 16777213./16777216.;
 839     }
 840     else{
 841       AliWarning("Wrong initialization");
 842     }
 843   }
 844   else{
 845     uni = u[i] - u[j];
 846     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
 847     u[i] = uni;
 848     i = i -1;
 849     if( i < 0 ) i = 96;
 850     j = j - 1;
 851     if ( j < 0 ) j = 96;
 852     c = c - cd;
 853     if( c < 0. ) c = c+cm;
 854     uni = uni-c ;
 855     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
 856   }
 857   return uni;
 858 }
 859 // ------------------------------------------------------------------------ //
 860 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 861 {
 862   fCutoff = decut;
 863 }
 864 // ------------------------------------------------------------------------ //