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   fCutoff(0.0)
  58 {
  59   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
  60     {
  61       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
  62         {
  63           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
  64           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
  65           fEdepCell[i][j] = 0;
  66         }
  67     }
  68 }
  69 // ------------------------------------------------------------------------ //
  70 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
  71 {
  72
  73 }
  74 // ------------------------------------------------------------------------ //
  75 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
  76 {
  77   // main function to call other necessary functions to do clustering
  78   //
  79   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
  80   /*
  81     int id and jd defined to read the input data.
  82     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
  83     and 0 <= jd <=96
  84   */
  85
  86   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
  87   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
  88   Float_t clusdata[6];
  89
  90   Double_t  cutoff, ave;
  91
  92   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
  93
  94   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
  95
  96   Int_t ndimXr =0;
  97   Int_t ndimYr =0;
  98
  99   if (ismn < 12)
 100     {
 101       ndimXr = 96;
 102       ndimYr = 48;
 103     }
 104   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 105     {
 106       ndimXr = 48;
 107       ndimYr = 96;
 108     }
 109
 110   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
 111     {
 112       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
 113         {
 114           fEdepCell[i][j] = 0;
 115           fCellTrNo[i][j] = -1;
 116         }
 117     }
 118
 119   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
 120     {
 121       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
 122         {
 123           j=jd;
 124           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
 125
 126           if (ismn < 12)
 127             {
 128               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
 129               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id; /* for association */
 130             }
 131           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 132             {
 133               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
 134               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd; /* for association */
 135             }
 136
 137         }
 138     }
 139   Order(); // order the data
 140   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
 141   ave=0.;
 142   nmx1=-1;
 143
 144   for(j=0;j<kNMX; j++)
 145     {
 146       i1 = fIord[0][j];
 147       i2 = fIord[1][j];
 148       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
 149       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
 150     }
 151
 152   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 153
 154   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 155   ave=ave/nmx1;
 156
 157   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 158                   kNMX,ave));
 159
 160   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
 161   RefClust(incr);
 162
 163   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
 164
 165
 166   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
 167     {
 168       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
 169       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
 170       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
 171       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
 172       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
 173       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 174       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 175
 176
 177       //
 178       // Cluster X centroid is back transformed
 179       //
 180       if (ismn < 12)
 181         {
 182           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
 183         }
 184       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 185         {
 186           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 187         }
 188
 189       clusdata[1]     = cluY0;
 190       clusdata[2]     = cluADC;
 191       clusdata[3]     = cluCELLS;
 192       clusdata[4]     = cluRAD;
 193       clusdata[5]     = 0.;
 194
 195       //
 196       // Cells associated with a cluster
 197       //
 198       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 199         {
 200
 201           if (ismn < 12)
 202             {
 203               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 204               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 205             }
 206           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 207             {
 208               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 209               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 210             }
 211         }
 212       //printf("%d %f %f\n",idet,cluXC,cluYC );
 213       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 214       pmdcont->Add(pmdcl);
 215     }
 216 }
 217 // ------------------------------------------------------------------------ //
 218 void AliPMDClusteringV1::Order()
 219 {
 220   // Sorting algorithm
 221   // sorts the ADC values from higher to lower
 222   //
 223   double dd[kNMX];
 224   // matrix fEdepCell converted into
 225   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
 226   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
 227   // information of
 228   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
 229   //
 230   // define arrays dd and iord1
 231   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
 232     {
 233       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
 234         {
 235           i        = i1 + i2*kNDIMX;
 236           iord1[i] = i;
 237           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
 238         }
 239     }
 240
 241   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
 242   // store the sorted information in fIord for later use
 243   for(i=0; i<kNMX; i++)
 244     {
 245       j  = iord1[i];
 246       i2 = j/kNDIMX;
 247       i1 = j-i2*kNDIMX;
 248       fIord[0][i]=i1;
 249       fIord[1][i]=i2;
 250     }
 251 }
 252 // ------------------------------------------------------------------------ //
 253 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
 254 {
 255   // Does crude clustering
 256   // Finds out only the big patch by just searching the
 257   // connected cells
 258   //
 259   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
 260   int jd1,jd2, icell, cellcount;
 261   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 262   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
 263   // cell. There are six neighbours.
 264   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
 265   // numcell --- number of cells in a given supercluster
 266   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
 267   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
 268
 269   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 270
 271   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
 272     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
 273       fInfocl[0][j][k] = 0;
 274       fInfocl[1][j][k] = 0;
 275     }
 276   }
 277   for(i=0; i < kNMX; i++){
 278     fInfcl[0][i] = -1;
 279     id1=fIord[0][i];
 280     id2=fIord[1][i];
 281     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
 282   }
 283   // ---------------------------------------------------------------
 284   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 285   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 286   // ---------------------------------------------------------------
 287   icl=-1;
 288   cellcount=-1;
 289   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
 290     id1=fIord[0][icell];
 291     id2=fIord[1][icell];
 292     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
 293       // ---------------------------------------------------------------
 294       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
 295       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
 296       // primary and 2 for secondary cells,
 297       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
 298       // ---------------------------------------------------------------
 299       icl=icl+1;
 300       numcell=0;
 301       cellcount = cellcount + 1;
 302       fInfocl[0][id1][id2]=1;
 303       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
 304       fInfcl[0][cellcount]=icl;
 305       fInfcl[1][cellcount]=id1;
 306       fInfcl[2][cellcount]=id2;
 307
 308       clust[0][numcell]=id1;
 309       clust[1][numcell]=id2;
 310       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
 311       // ---------------------------------------------------------------
 312       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 313       // ---------------------------------------------------------------
 314       for(i=0; i<6; i++){
 315         jd1=id1+neibx[i];
 316         jd2=id2+neiby[i];
 317         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 318             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
 319           numcell=numcell+1;
 320           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
 321           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
 322           clust[0][numcell]=jd1;
 323           clust[1][numcell]=jd2;
 324           cellcount=cellcount+1;
 325           fInfcl[0][cellcount]=icl;
 326           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
 327           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
 328         }
 329       }
 330       // ---------------------------------------------------------------
 331       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 332       // if nonzero, add these to the cluster.
 333       // ---------------------------------------------------------------
 334       for(i=1;i < 5000;i++){
 335         if(clust[0][i] != 0){
 336           id1=clust[0][i];
 337           id2=clust[1][i];
 338           for(j=0; j<6 ; j++){
 339             jd1=id1+neibx[j];
 340             jd2=id2+neiby[j];
 341             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 342                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
 343               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 344               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 345               numcell              = numcell + 1;
 346               clust[0][numcell]    = jd1;
 347               clust[1][numcell]    = jd2;
 348               cellcount            = cellcount+1;
 349               fInfcl[0][cellcount] = icl;
 350               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 351               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 352             }
 353           }
 354         }
 355       }
 356     }
 357   }
 358
 359   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 360   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 361   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 362   //}
 363
 364   return cellcount;
 365 }
 366 // ------------------------------------------------------------------------ //
 367 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
 368 {
 369   // Does the refining of clusters
 370   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 371   // finds out the more refined clusters
 372   //
 373   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
 374   int ihld;
 375   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
 376   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
 377   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
 378
 379
 380   //asso
 381   Int_t t[4500],cellCount[4500];
 382   for(i=0; i<4500; i++)
 383     {
 384       t[i]=-1;
 385       cellCount[i]=0;
 386     }
 387
 388
 389   // fClno counts the final clusters
 390   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 391   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 392   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 393   // zc stores the energy deposited in a cluster
 394   // rc is cluster radius
 395   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 396   //ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 397   fClno  = -1;
 398   nsupcl = -1;
 399   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 400   for(i=0; i<= incr; i++){
 401     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 402     if (nsupcl > 4500) {
 403       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 404       nsupcl = 4500;
 405       break;
 406     }
 407
 408     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 409   }
 410
 411   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 412                   incr+1,nsupcl+1));
 413   id=-1;
 414   icl=-1;
 415   for(i=0; i<=nsupcl; i++) {
 416     if(ncl[i] == 0){
 417       id=id+1;
 418       icl=icl+1;
 419       // one  cell super-clusters --> single cluster
 420       // cluster center at the centyer of the cell
 421       // cluster radius = half cell dimension
 422       if (fClno >= 5000) {
 423         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 424         return;
 425       }
 426       fClno = fClno + 1;
 427       i1 = fInfcl[1][id];
 428       i2 = fInfcl[2][id];
 429       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 430       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 431       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 432       fClusters[3][fClno] = 1.;
 433       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 434
 435       //association
 436
 437       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 438       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
 439         {
 440           fClTr[icltr][fClno]=-1;
 441         }
 442
 443       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 444       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 445
 446     }else if(ncl[i] == 1){
 447       // two cell super-cluster --> single cluster
 448       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 449       // cluster radius == half cell dimension
 450       id   = id + 1;
 451       icl  = icl+1;
 452       if (fClno >= 5000) {
 453         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 454         return;
 455       }
 456       fClno = fClno+1;
 457       i1   = fInfcl[1][id];
 458       i2   = fInfcl[2][id];
 459       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 460       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 461       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 462
 463       //asso
 464       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 465       //
 466
 467       id   = id+1;
 468       i1   = fInfcl[1][id];
 469       i2   = fInfcl[2][id];
 470       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 471       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 472       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 473
 474       //asso
 475
 476       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 477       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
 478         {
 479           fClTr[icltr][fClno] = -1;
 480         }
 481       //
 482
 483       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 484       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 485       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 486       fClusters[3][fClno] = 2.;
 487       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 488
 489
 490       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 491       //  << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 492     }
 493     else{
 494
 495       //asso
 496       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
 497         {
 498           cellCount[icg]=0;
 499         }
 500       //
 501
 502       id      = id + 1;
 503       iord[0] = 0;
 504       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 505       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 506       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 507       // cluster center
 508       i1      = fInfcl[1][id];
 509       i2      = fInfcl[2][id];
 510       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 511       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 512       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 513
 514       //asso
 515       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
 516       //
 517
 518       iord[0] = 0;
 519       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 520
 521         id      = id + 1;
 522         i1      = fInfcl[1][id];
 523         i2      = fInfcl[2][id];
 524         iord[j] = j;
 525         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 526         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 527         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 528
 529         //asso
 530         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
 531         //
 532
 533
 534       }
 535       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 536       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 537         itest=0;
 538         ihld=iord[j];
 539         for(i1=0;i1<j;i1++){
 540           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
 541             itest=1;
 542             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
 543               iord[i2+1]=iord[i2];
 544             }
 545             iord[i1]=ihld;
 546           }
 547         }
 548       }
 549
 550       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 551       // guess )
 552       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 553       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 554       ig=0;
 555       xc[ig]=x[iord[0]];
 556       yc[ig]=y[iord[0]];
 557       zc[ig]=z[iord[0]];
 558       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 559         itest=-1;
 560         x1=x[iord[j]];
 561         y1=y[iord[j]];
 562         for(k=0;k<=ig;k++){
 563           x2=xc[k]; y2=yc[k];
 564           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
 565           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 566             itest=itest+1;
 567           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 568             itest=itest+1;
 569           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
 570         }
 571         if(itest == ig){
 572           ig=ig+1;
 573           xc[ig]=x1;
 574           yc[ig]=y1;
 575           zc[ig]=z[iord[j]];
 576         }
 577       }
 578       // for(j=0; j<=ig; j++){
 579       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
 580       //}
 581       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
 582       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 583       icl=icl+ig+1;
 584       // compute the number of cells belonging to each cluster.
 585       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 586       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 587       for(j=0; j<=ig; j++){
 588         cells[j]=0.;
 589       }
 590       if(ig > 0){
 591         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
 592           lev1[j]=0;
 593           lev2[j]=0;
 594           for(k=0; k<=ig; k++){
 595             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 596             if(dist < sqrt(3.) ){
 597
 598               //asso
 599               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
 600               cellCount[k]++;
 601               //
 602
 603               lev1[0]++;
 604               i1=lev1[0];
 605               lev1[i1]=k;
 606             }else{
 607               if(dist < 2.1){
 608                 lev2[0]++;
 609                 i1=lev2[0];
 610                 lev2[i1]=k;
 611               }
 612             }
 613           }
 614           if(lev1[0] != 0){
 615             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
 616             else{
 617               sum=0.;
 618               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 619                 sum=sum+zc[lev1[k]];
 620               }
 621               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 622                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
 623               }
 624             }
 625           }else{
 626             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
 627             else{
 628               sum=0.;
 629               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 630                 sum=sum+zc[lev2[k]];
 631               }
 632               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 633                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
 634               }
 635             }
 636           }
 637         }
 638       }
 639
 640       // zero rest of the cell array
 641       //asso
 642       for(k=0; k<=ig; k++)
 643         {
 644           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
 645             {
 646               fClTr[icltr][fClno]=-1;
 647             }
 648         }
 649       //
 650
 651
 652
 653       for(j=0; j<=ig; j++){
 654         if (fClno >= 5000) {
 655           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 656           return;
 657         }
 658         fClno               = fClno + 1;
 659         fClusters[0][fClno] = xc[j];
 660         fClusters[1][fClno] = yc[j];
 661         fClusters[2][fClno] = zc[j];
 662         fClusters[4][fClno] = rc[j];
 663         if(ig == 0){
 664           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 665         }else{
 666           fClusters[3][fClno] = cells[j];
 667         }
 668       }
 669     }
 670   }
 671 }
 672 // ------------------------------------------------------------------------ //
 673 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)
 674 {
 675   // Does gaussian fitting
 676   //
 677   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 678   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
 679   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
 680   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
 681   int neib[4500][50];
 682   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 683   double x1, x2, y1, y2;
 684   str   = 0.;
 685   str1  = 0.;
 686   rr    = 0.3;
 687   novar = 0;
 688   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
 689
 690   for(i=0; i<=ncell; i++)
 691     {
 692       xx[i] = *(&x+i);
 693       yy[i] = *(&y+i);
 694       zz[i] = *(&z+i);
 695       str   = str + zz[i];
 696     }
 697   for(i=0; i<=nclust; i++)
 698     {
 699       xxc[i] = *(&xc+i);
 700       yyc[i] = *(&yc+i);
 701       zzc[i] = *(&zc+i);
 702       str1   = str1 + zzc[i];
 703       rrc[i] = 0.5;
 704     }
 705   for(i=0; i<=nclust; i++)
 706     {
 707       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 708       ha[i]  = xxc[i];
 709       hb[i]  = yyc[i];
 710       hc[i]  = zzc[i];
 711       hd[i]  = rrc[i];
 712       x1     = xxc[i];
 713       y1     = yyc[i];
 714     }
 715   for(i=0; i<=ncell; i++){
 716     idd=0;
 717     x1=xx[i];
 718     y1=yy[i];
 719     for(j=0; j<=nclust; j++){
 720       x2=xxc[j];
 721       y2=yyc[j];
 722       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
 723     }
 724     neib[i][0]=idd;
 725   }
 726   sum=0.;
 727   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 728     aint=0.;
 729     idd=neib[i1][0];
 730     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 731       jj=neib[i1][i2];
 732       dx=xx[i1]-xxc[jj];
 733       dy=yy[i1]-yyc[jj];
 734       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
 735       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 736     }
 737     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 738   }
 739 //   jmax=nclust*1000;
 740 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
 741 //   for(j=0; j<jmax; j++){
 742     str1=0.;
 743     for(i=0; i<=nclust; i++){
 744       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 745       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 746       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
 747       str1=str1+zzc[i];
 748       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
 749       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
 750     }
 751     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
 752     sum1=0.;
 753     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 754       aint=0.;
 755       idd=neib[i1][0];
 756       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 757         jj=neib[i1][i2];
 758         dx=xx[i1]-a[jj];
 759         dy=yy[i1]-b[jj];
 760         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 761         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 762       }
 763       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 764     }
 765
 766     if(sum1 < sum){
 767       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
 768         xxc[i2]=a[i2];
 769         yyc[i2]=b[i2];
 770         zzc[i2]=c[i2];
 771         rrc[i2]=d[i2];
 772         sum=sum1;
 773       }
 774     }
 775 //   }
 776   for(j=0; j<=nclust; j++){
 777     *(&xc+j)=xxc[j];
 778     *(&yc+j)=yyc[j];
 779     *(&zc+j)=zzc[j];
 780     *(&rc+j)=rrc[j];
 781   }
 782 }
 783 // ------------------------------------------------------------------------ //
 784 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
 785 {
 786   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 787 }
 788 // ------------------------------------------------------------------------ //
 789 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
 790 {
 791   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
 792   //  in report FSU-SCRI-87-50
 793
 794   //  clock_t start;
 795   int ii, jj;
 796   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
 797   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
 798   static double uni;
 799   int count1,count2,idum;
 800   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
 801   if (itest == 0) {
 802     //*******************************************************
 803     // following three lines if the seed to be provided by computer
 804     // start = time(NULL);
 805     // ii=start;
 806     // jj=start;
 807     //*******************************************************
 808     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
 809     //use preceeing three lines
 810     ii=8263;
 811     jj=5726;
 812     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
 813     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
 814     itest=itest+1;
 815     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
 816                                             ( jj <= 30081 ))){
 817       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
 818       i4 = jj - (i3-1)*169;
 819       count1=0;
 820       while ( count1 < 97 ){
 821         s=0.;
 822         t=0.5;
 823         count2=0;
 824         while( count2 < 24 ){
 825           idum=i1*i2/179;
 826           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
 827           i5=idum-(idum/179)*179;
 828           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
 829           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
 830           t=0.5*t;
 831           count2=count2+1;
 832         }
 833         u[count1] = s;
 834         count1 = count1 +1;
 835       }
 836       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
 837       cm = 16777213./16777216.;
 838     }
 839     else{
 840       AliWarning("Wrong initialization");
 841     }
 842   }
 843   else{
 844     uni = u[i] - u[j];
 845     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
 846     u[i] = uni;
 847     i = i -1;
 848     if( i < 0 ) i = 96;
 849     j = j - 1;
 850     if ( j < 0 ) j = 96;
 851     c = c - cd;
 852     if( c < 0. ) c = c+cm;
 853     uni = uni-c ;
 854     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
 855   }
 856   return uni;
 857 }
 858 // ------------------------------------------------------------------------ //
 859 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 860 {
 861   fCutoff = decut;
 862 }
 863 // ------------------------------------------------------------------------ //