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 : 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 <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   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
  86   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
  87   Float_t clusdata[7];
  88
  89   Double_t  cutoff, ave;
  90
  91   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
  92
  93   for (id = 0; id < kNDIMXr; id++)
  94     {
  95       for (jd = 0; jd < kNDIMYr; jd++)
  96         {
  97           j=jd;
  98           i=id+(kNDIMYr/2-1)-(jd/2);
  99           fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
 100         }
 101     }
 102   Order(); // order the data
 103   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
 104   ave=0.;
 105   nmx1=-1;
 106
 107   for(j=0;j<kNMX; j++)
 108     {
 109       i1 = fIord[0][j];
 110       i2 = fIord[1][j];
 111       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
 112       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
 113     }
 114   // nmx1 --- number of cells having ener dep >= cutoff
 115
 116   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 117
 118   //  if (nmx1 == 0 | nmx1 == -1) return;
 119
 120   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 121   ave=ave/nmx1;
 122
 123   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 124                   kNMX,ave));
 125
 126   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
 127   RefClust(incr);
 128
 129   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
 130
 131   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
 132     {
 133       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
 134       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
 135       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
 136       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
 137       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
 138       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 139       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 140       //
 141       // Cluster X centroid is back transformed
 142       //
 143       clusdata[0]      = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 144       clusdata[1]      = cluY0;
 145       clusdata[2]      = cluADC;
 146       clusdata[3]      = cluCELLS;
 147       clusdata[4]      = cluRAD;
 148       clusdata[5]      = 0.;
 149
 150       //
 151       // Cells associated with a cluster
 152       //
 153       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 154         {
 155           celldataX[ihit] = 2;
 156           celldataY[ihit] = 5;
 157         }
 158
 159       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 160       pmdcont->Add(pmdcl);
 161     }
 162 }
 163 // ------------------------------------------------------------------------ //
 164 void AliPMDClusteringV1::Order()
 165 {
 166   // Sorting algorithm
 167   // sorts the ADC values from higher to lower
 168   //
 169   double dd[kNMX];
 170   // matrix fEdepCell converted into
 171   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
 172   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
 173   // information of
 174   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
 175   //
 176   // define arrays dd and iord1
 177   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
 178     {
 179       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
 180         {
 181           i        = i1 + i2*kNDIMX;
 182           iord1[i] = i;
 183           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
 184         }
 185     }
 186
 187   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
 188   // store the sorted information in fIord for later use
 189   for(i=0; i<kNMX; i++)
 190     {
 191       j  = iord1[i];
 192       i2 = j/kNDIMX;
 193       i1 = j-i2*kNDIMX;
 194       fIord[0][i]=i1;
 195       fIord[1][i]=i2;
 196     }
 197 }
 198 // ------------------------------------------------------------------------ //
 199 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
 200 {
 201   // Does crude clustering
 202   // Finds out only the big patch by just searching the
 203   // connected cells
 204   //
 205   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
 206   int jd1,jd2, icell, cellcount;
 207   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 208   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
 209   // cell. There are six neighbours.
 210   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
 211   // numcell --- number of cells in a given supercluster
 212   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
 213   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
 214
 215   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 216
 217   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
 218     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
 219       fInfocl[0][j][k] = 0;
 220       fInfocl[1][j][k] = 0;
 221     }
 222   }
 223   for(i=0; i < kNMX; i++){
 224     fInfcl[0][i] = -1;
 225     id1=fIord[0][i];
 226     id2=fIord[1][i];
 227     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
 228   }
 229   // ---------------------------------------------------------------
 230   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 231   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 232   // ---------------------------------------------------------------
 233   icl=-1;
 234   cellcount=-1;
 235   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
 236     id1=fIord[0][icell];
 237     id2=fIord[1][icell];
 238     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
 239       // ---------------------------------------------------------------
 240       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
 241       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
 242       // primary and 2 for secondary cells,
 243       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
 244       // ---------------------------------------------------------------
 245       icl=icl+1;
 246       numcell=0;
 247       cellcount = cellcount + 1;
 248       fInfocl[0][id1][id2]=1;
 249       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
 250       fInfcl[0][cellcount]=icl;
 251       fInfcl[1][cellcount]=id1;
 252       fInfcl[2][cellcount]=id2;
 253
 254       clust[0][numcell]=id1;
 255       clust[1][numcell]=id2;
 256       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
 257       // ---------------------------------------------------------------
 258       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 259       // ---------------------------------------------------------------
 260       for(i=0; i<6; i++){
 261         jd1=id1+neibx[i];
 262         jd2=id2+neiby[i];
 263         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 264             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
 265           numcell=numcell+1;
 266           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
 267           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
 268           clust[0][numcell]=jd1;
 269           clust[1][numcell]=jd2;
 270           cellcount=cellcount+1;
 271           fInfcl[0][cellcount]=icl;
 272           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
 273           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
 274         }
 275       }
 276       // ---------------------------------------------------------------
 277       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 278       // if nonzero, add these to the cluster.
 279       // ---------------------------------------------------------------
 280       for(i=1;i < 5000;i++){
 281         if(clust[0][i] != 0){
 282           id1=clust[0][i];
 283           id2=clust[1][i];
 284           for(j=0; j<6 ; j++){
 285             jd1=id1+neibx[j];
 286             jd2=id2+neiby[j];
 287             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 288                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
 289               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 290               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 291               numcell              = numcell + 1;
 292               clust[0][numcell]    = jd1;
 293               clust[1][numcell]    = jd2;
 294               cellcount            = cellcount+1;
 295               fInfcl[0][cellcount] = icl;
 296               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 297               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 298             }
 299           }
 300         }
 301       }
 302     }
 303   }
 304   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 305   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 306   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 307   //  }
 308   return cellcount;
 309 }
 310 // ------------------------------------------------------------------------ //
 311 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
 312 {
 313   // Does the refining of clusters
 314   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 315   // finds out the more refined clusters
 316   //
 317   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
 318   int ihld;
 319   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
 320   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
 321   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
 322   // fClno counts the final clusters
 323   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 324   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 325   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 326   // zc stores the energy deposited in a cluster
 327   // rc is cluster radius
 328   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 329   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 330   fClno  = -1;
 331   nsupcl = -1;
 332   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 333   for(i=0; i<incr; i++){
 334     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 335     if (nsupcl > 4500) {
 336       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 337       nsupcl = 4500;
 338       break;
 339     }
 340     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 341   }
 342
 343   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 344                   incr+1,nsupcl+1));
 345
 346   id=-1;
 347   icl=-1;
 348   for(i=0; i<nsupcl; i++){
 349     if(ncl[i] == 0){
 350       id=id+1;
 351       icl=icl+1;
 352       // one  cell super-clusters --> single cluster
 353       // cluster center at the centyer of the cell
 354       // cluster radius = half cell dimension
 355       if (fClno >= 5000) {
 356         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 357         return;
 358       }
 359       fClno = fClno + 1;
 360       i1 = fInfcl[1][id];
 361       i2 = fInfcl[2][id];
 362       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 363       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 364       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 365       fClusters[3][fClno] = 1.;
 366       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 367
 368        //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 369       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 370     }else if(ncl[i] == 1){
 371       // two cell super-cluster --> single cluster
 372       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 373       // cluster radius == half cell dimension
 374       id   = id + 1;
 375       icl  = icl+1;
 376       if (fClno >= 5000) {
 377         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 378         return;
 379       }
 380       fClno = fClno+1;
 381       i1   = fInfcl[1][id];
 382       i2   = fInfcl[2][id];
 383       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 384       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 385       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 386
 387
 388       id   = id+1;
 389       i1   = fInfcl[1][id];
 390       i2   = fInfcl[2][id];
 391       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 392       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 393       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 394
 395       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 396       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 397       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 398       fClusters[3][fClno] = 2.;
 399       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 400
 401
 402       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 403       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 404     }
 405     else{
 406       id      = id + 1;
 407       iord[0] = 0;
 408       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 409       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 410       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 411       // cluster center
 412       i1      = fInfcl[1][id];
 413       i2      = fInfcl[2][id];
 414       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 415       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 416       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 417       iord[0] = 0;
 418       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 419
 420         id      = id + 1;
 421         i1      = fInfcl[1][id];
 422         i2      = fInfcl[2][id];
 423         iord[j] = j;
 424         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 425         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 426         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 427       }
 428       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 429       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 430         itest=0;
 431         ihld=iord[j];
 432         for(i1=0;i1<j;i1++){
 433           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
 434             itest=1;
 435             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
 436               iord[i2+1]=iord[i2];
 437             }
 438             iord[i1]=ihld;
 439           }
 440         }
 441       }
 442
 443       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 444       // guess )
 445       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 446       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 447       ig=0;
 448       xc[ig]=x[iord[0]];
 449       yc[ig]=y[iord[0]];
 450       zc[ig]=z[iord[0]];
 451       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 452         itest=-1;
 453         x1=x[iord[j]];
 454         y1=y[iord[j]];
 455         for(k=0;k<=ig;k++){
 456           x2=xc[k]; y2=yc[k];
 457           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
 458           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 459             itest=itest+1;
 460           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 461             itest=itest+1;
 462           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
 463         }
 464         if(itest == ig){
 465           ig=ig+1;
 466           xc[ig]=x1;
 467           yc[ig]=y1;
 468           zc[ig]=z[iord[j]];
 469         }
 470       }
 471       // for(j=0; j<=ig; j++){
 472       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
 473       //}
 474       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
 475       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 476       icl=icl+ig+1;
 477       // compute the number of cells belonging to each cluster.
 478       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 479       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 480       for(j=0; j<=ig; j++){
 481         cells[j]=0.;
 482       }
 483       if(ig > 0){
 484         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
 485           lev1[0]=0;
 486           lev2[0]=0;
 487           for(k=0; k<=ig; k++){
 488             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 489             if(dist < sqrt(3.) ){
 490               lev1[0]++;
 491               i1=lev1[0];
 492               lev1[i1]=k;
 493             }else{
 494               if(dist < 2.1){
 495                 lev2[0]++;
 496                 i1=lev2[0];
 497                 lev2[i1]=k;
 498               }
 499             }
 500           }
 501           if(lev1[0] != 0){
 502             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
 503             else{
 504               sum=0.;
 505               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 506                 sum=sum+zc[lev1[k]];
 507               }
 508               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 509                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
 510               }
 511             }
 512           }else{
 513             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
 514             else{
 515               sum=0.;
 516               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 517                 sum=sum+zc[lev2[k]];
 518               }
 519               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 520                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
 521               }
 522             }
 523           }
 524         }
 525       }
 526       for(j=0; j<=ig; j++){
 527         if (fClno >= 5000) {
 528           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 529           return;
 530         }
 531         fClno               = fClno + 1;
 532         fClusters[0][fClno] = xc[j];
 533         fClusters[1][fClno] = yc[j];
 534         fClusters[2][fClno] = zc[j];
 535         fClusters[4][fClno] = rc[j];
 536         if(ig == 0){
 537           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 538         }else{
 539           fClusters[3][fClno] = cells[j];
 540         }
 541       }
 542     }
 543   }
 544 }
 545 // ------------------------------------------------------------------------ //
 546 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)
 547 {
 548   // Does gaussian fitting
 549   //
 550   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 551   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
 552   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
 553   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
 554   int neib[4500][50];
 555   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 556   double x1, x2, y1, y2;
 557   str   = 0.;
 558   str1  = 0.;
 559   rr    = 0.3;
 560   novar = 0;
 561   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
 562
 563   for(i=0; i<=ncell; i++)
 564     {
 565       xx[i] = *(&x+i);
 566       yy[i] = *(&y+i);
 567       zz[i] = *(&z+i);
 568       str   = str + zz[i];
 569     }
 570   for(i=0; i<=nclust; i++)
 571     {
 572       xxc[i] = *(&xc+i);
 573       yyc[i] = *(&yc+i);
 574       zzc[i] = *(&zc+i);
 575       str1   = str1 + zzc[i];
 576       rrc[i] = 0.5;
 577     }
 578   for(i=0; i<=nclust; i++)
 579     {
 580       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 581       ha[i]  = xxc[i];
 582       hb[i]  = yyc[i];
 583       hc[i]  = zzc[i];
 584       hd[i]  = rrc[i];
 585       x1     = xxc[i];
 586       y1     = yyc[i];
 587     }
 588   for(i=0; i<=ncell; i++){
 589     idd=0;
 590     x1=xx[i];
 591     y1=yy[i];
 592     for(j=0; j<=nclust; j++){
 593       x2=xxc[j];
 594       y2=yyc[j];
 595       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
 596     }
 597     neib[i][0]=idd;
 598   }
 599   sum=0.;
 600   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 601     aint=0.;
 602     idd=neib[i1][0];
 603     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 604       jj=neib[i1][i2];
 605       dx=xx[i1]-xxc[jj];
 606       dy=yy[i1]-yyc[jj];
 607       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
 608       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 609     }
 610     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 611   }
 612 //   jmax=nclust*1000;
 613 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
 614 //   for(j=0; j<jmax; j++){
 615     str1=0.;
 616     for(i=0; i<=nclust; i++){
 617       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 618       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 619       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
 620       str1=str1+zzc[i];
 621       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
 622       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
 623     }
 624     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
 625     sum1=0.;
 626     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 627       aint=0.;
 628       idd=neib[i1][0];
 629       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 630         jj=neib[i1][i2];
 631         dx=xx[i1]-a[jj];
 632         dy=yy[i1]-b[jj];
 633         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 634         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 635       }
 636       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 637     }
 638
 639     if(sum1 < sum){
 640       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
 641         xxc[i2]=a[i2];
 642         yyc[i2]=b[i2];
 643         zzc[i2]=c[i2];
 644         rrc[i2]=d[i2];
 645         sum=sum1;
 646       }
 647     }
 648 //   }
 649   for(j=0; j<=nclust; j++){
 650     *(&xc+j)=xxc[j];
 651     *(&yc+j)=yyc[j];
 652     *(&zc+j)=zzc[j];
 653     *(&rc+j)=rrc[j];
 654   }
 655 }
 656 // ------------------------------------------------------------------------ //
 657 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
 658 {
 659   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 660 }
 661 // ------------------------------------------------------------------------ //
 662 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
 663 {
 664   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
 665   //  in report FSU-SCRI-87-50
 666
 667   //  clock_t start;
 668   int ii, jj;
 669   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
 670   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
 671   static double uni;
 672   int count1,count2,idum;
 673   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
 674   if (itest == 0) {
 675     //*******************************************************
 676     // following three lines if the seed to be provided by computer
 677     // start = time(NULL);
 678     // ii=start;
 679     // jj=start;
 680     //*******************************************************
 681     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
 682     //use preceeing three lines
 683     ii=8263;
 684     jj=5726;
 685     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
 686     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
 687     itest=itest+1;
 688     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
 689                                             ( jj <= 30081 ))){
 690       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
 691       i4 = jj - (i3-1)*169;
 692       count1=0;
 693       while ( count1 < 97 ){
 694         s=0.;
 695         t=0.5;
 696         count2=0;
 697         while( count2 < 24 ){
 698           idum=i1*i2/179;
 699           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
 700           i5=idum-(idum/179)*179;
 701           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
 702           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
 703           t=0.5*t;
 704           count2=count2+1;
 705         }
 706         u[count1] = s;
 707         count1 = count1 +1;
 708       }
 709       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
 710       cm = 16777213./16777216.;
 711     }
 712     else{
 713       AliWarning("Wrong initialization");
 714     }
 715   }
 716   else{
 717     uni = u[i] - u[j];
 718     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
 719     u[i] = uni;
 720     i = i -1;
 721     if( i < 0 ) i = 96;
 722     j = j - 1;
 723     if ( j < 0 ) j = 96;
 724     c = c - cd;
 725     if( c < 0. ) c = c+cm;
 726     uni = uni-c ;
 727     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
 728   }
 729   return uni;
 730 }
 731 // ------------------------------------------------------------------------ //
 732 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 733 {
 734   fCutoff = decut;
 735 }
 736 // ------------------------------------------------------------------------ //