b80f78fd7ec829493d1af1af28061a95c1beb71a
[u/mrichter/AliRoot.git] / 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 /* $Id$ */
17
18 //-----------------------------------------------------//
19 //                                                     //
20 //  Source File : PMDClusteringV1.cxx, Version 00      //
21 //                                                     //
22 //  Date   : September 26 2002                         //
23 //                                                     //
24 //  clustering code for alice pmd                      //
25 //                                                     //
26 //-----------------------------------------------------//
27
28 /* --------------------------------------------------------------------
29    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
30    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
31    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
32    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
33    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
34    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
35    supermodule.
36
37    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
38    Others are local ( private ) to the code.
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    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
42 -----------------------------------------------------------------------*/
43
44 #include <Riostream.h>
45 #include <TMath.h>
46 #include <TNtuple.h>
47 #include <TObjArray.h>
48 #include <stdio.h>
49
50 #include "AliPMDcluster.h"
51 #include "AliPMDClustering.h"
52 #include "AliPMDClusteringV1.h"
53 #include "AliLog.h"
54
55 ClassImp(AliPMDClusteringV1)
56
57 const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
58
59 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
60   fClno(0),
61   fCutoff(0.0)
62 {
63   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
64     {
65       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
66         {
67           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
68           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
69           fEdepCell[i][j] = 0;
70         }
71     }
72 }
73 // ------------------------------------------------------------------------ //
74 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
75 {
76
77 }
78 // ------------------------------------------------------------------------ //
79 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
80 {
81   // main function to call other necessary functions to do clustering
82   //
83   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
84   /*
85     int id and jd defined to read the input data.
86     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
87     and 0 <= jd <=96
88   */
89
90   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
91   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
92   Float_t clusdata[6];
93
94   Double_t  cutoff, ave;
95
96   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
97
98   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
99
100   Int_t ndimXr =0;
101   Int_t ndimYr =0;
102
103   if (ismn < 12)
104     {
105       ndimXr = 96;
106       ndimYr = 48;
107     }
108   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
109     {
110       ndimXr = 48;
111       ndimYr = 96;
112     }
113
114   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
115     {
116       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
117         {
118           fEdepCell[i][j] = 0;
119           fCellTrNo[i][j] = -1;
120         }
121     }
122
123   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
124     {
125       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
126         {
127           j=jd;
128           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
129
130           if (ismn < 12)
131             {
132               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
133               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id; /* for association */
134             }
135           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
136             {
137               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
138               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd; /* for association */
139             }
140
141         }
142     }
143   Order(); // order the data
144   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
145   ave=0.;
146   nmx1=-1;
147
148   for(j=0;j<kNMX; j++)
149     {
150       i1 = fIord[0][j];
151       i2 = fIord[1][j];
152       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
153       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
154     }
155
156   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
157
158   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
159   ave=ave/nmx1;
160
161   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
162                   kNMX,ave));
163            
164   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
165   RefClust(incr);
166
167   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
168
169   
170   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
171     {
172       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
173       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
174       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
175       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
176       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
177       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
178       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
179
180
181       // 
182       // Cluster X centroid is back transformed
183       //
184       if (ismn < 12)
185         {
186           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
187         }
188       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
189         {
190           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
191         }         
192
193       clusdata[1]     = cluY0;
194       clusdata[2]     = cluADC;
195       clusdata[3]     = cluCELLS;
196       clusdata[4]     = cluRAD;
197       clusdata[5]     = 0.;
198
199       //
200       // Cells associated with a cluster
201       //
202       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
203         {
204
205           if (ismn < 12)
206             {
207               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
208               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
209             }
210           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
211             {
212               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
213               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
214             }
215         }
216       //printf("%d %f %f\n",idet,cluXC,cluYC );
217       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
218       pmdcont->Add(pmdcl);
219     }
220 }
221 // ------------------------------------------------------------------------ //
222 void AliPMDClusteringV1::Order()
223 {
224   // Sorting algorithm
225   // sorts the ADC values from higher to lower
226   //
227   double dd[kNMX];
228   // matrix fEdepCell converted into
229   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
230   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
231   // information of
232   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
233   //
234   // define arrays dd and iord1
235   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
236     {
237       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
238         {
239           i        = i1 + i2*kNDIMX;
240           iord1[i] = i;
241           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
242         }
243     }
244   
245   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
246   // store the sorted information in fIord for later use
247   for(i=0; i<kNMX; i++)
248     {
249       j  = iord1[i];
250       i2 = j/kNDIMX;
251       i1 = j-i2*kNDIMX;
252       fIord[0][i]=i1;
253       fIord[1][i]=i2;
254     }
255 }
256 // ------------------------------------------------------------------------ //
257 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
258 {
259   // Does crude clustering
260   // Finds out only the big patch by just searching the
261   // connected cells
262   //
263   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
264   int jd1,jd2, icell, cellcount;
265   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
266   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
267   // cell. There are six neighbours.
268   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
269   // numcell --- number of cells in a given supercluster
270   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
271   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
272
273   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
274   
275   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
276     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
277       fInfocl[0][j][k] = 0;
278       fInfocl[1][j][k] = 0;
279     }
280   }
281   for(i=0; i < kNMX; i++){
282     fInfcl[0][i] = -1;
283     id1=fIord[0][i];
284     id2=fIord[1][i];
285     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
286   }
287   // ---------------------------------------------------------------
288   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
289   // count and loop over the cells in descending order of adc count
290   // ---------------------------------------------------------------
291   icl=-1;
292   cellcount=-1;
293   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
294     id1=fIord[0][icell];
295     id2=fIord[1][icell];
296     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
297       // ---------------------------------------------------------------
298       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
299       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
300       // primary and 2 for secondary cells,
301       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
302       // ---------------------------------------------------------------
303       icl=icl+1;
304       numcell=0;
305       cellcount = cellcount + 1;
306       fInfocl[0][id1][id2]=1;
307       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
308       fInfcl[0][cellcount]=icl;
309       fInfcl[1][cellcount]=id1;
310       fInfcl[2][cellcount]=id2;
311
312       clust[0][numcell]=id1;
313       clust[1][numcell]=id2;
314       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
315       // ---------------------------------------------------------------
316       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
317       // ---------------------------------------------------------------
318       for(i=0; i<6; i++){
319         jd1=id1+neibx[i];
320         jd2=id2+neiby[i];
321         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
322             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
323           numcell=numcell+1;
324           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
325           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
326           clust[0][numcell]=jd1;
327           clust[1][numcell]=jd2;
328           cellcount=cellcount+1;
329           fInfcl[0][cellcount]=icl;
330           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
331           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
332         }
333       }
334       // ---------------------------------------------------------------
335       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
336       // if nonzero, add these to the cluster.
337       // ---------------------------------------------------------------
338       for(i=1;i < 5000;i++){
339         if(clust[0][i] != 0){
340           id1=clust[0][i];
341           id2=clust[1][i];
342           for(j=0; j<6 ; j++){
343             jd1=id1+neibx[j];
344             jd2=id2+neiby[j];
345             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
346                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
347               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
348               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
349               numcell              = numcell + 1;
350               clust[0][numcell]    = jd1;
351               clust[1][numcell]    = jd2;
352               cellcount            = cellcount+1;
353               fInfcl[0][cellcount] = icl;
354               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
355               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
356             }
357           }
358         }
359       }
360     }
361   }
362
363   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
364   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
365   //      fInfcl[2][icell] << endl;
366   //}
367
368   return cellcount;
369 }
370 // ------------------------------------------------------------------------ //
371 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
372 {
373   // Does the refining of clusters
374   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
375   // finds out the more refined clusters
376   //
377   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
378   int ihld;
379   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
380   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
381   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
382   
383   
384   //asso
385   Int_t t[4500],cellCount[4500];
386   for(i=0; i<4500; i++)
387     {
388       t[i]=-1;
389       cellCount[i]=0;
390     }
391   
392   
393   // fClno counts the final clusters
394   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
395   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
396   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
397   // zc stores the energy deposited in a cluster
398   // rc is cluster radius
399   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
400   //ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
401   fClno  = -1;
402   nsupcl = -1;
403   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
404   for(i=0; i<= incr; i++){
405     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
406     if (nsupcl > 4500) {
407       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
408       nsupcl = 4500;
409       break;
410     }
411      
412     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
413   }
414
415   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
416                   incr+1,nsupcl+1));
417   id=-1;
418   icl=-1;
419   for(i=0; i<=nsupcl; i++) {
420     if(ncl[i] == 0){
421       id=id+1;
422       icl=icl+1;
423       // one  cell super-clusters --> single cluster
424       // cluster center at the centyer of the cell
425       // cluster radius = half cell dimension
426       if (fClno >= 5000) {
427         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
428         return;
429       }
430       fClno = fClno + 1;
431       i1 = fInfcl[1][id];
432       i2 = fInfcl[2][id];
433       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
434       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
435       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
436       fClusters[3][fClno] = 1.;
437       fClusters[4][fClno] = 0.5;
438
439       //association
440
441       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
442       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
443         {
444           fClTr[icltr][fClno]=-1;
445         }
446       
447       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
448       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
449       
450     }else if(ncl[i] == 1){
451       // two cell super-cluster --> single cluster
452       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
453       // cluster radius == half cell dimension
454       id   = id + 1;
455       icl  = icl+1;
456       if (fClno >= 5000) {
457         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
458         return;
459       }
460       fClno = fClno+1;
461       i1   = fInfcl[1][id];
462       i2   = fInfcl[2][id];
463       x1   = fCoord[0][i1][i2];
464       y1   = fCoord[1][i1][i2];
465       z1   = fEdepCell[i1][i2];
466
467       //asso
468       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
469       //
470
471       id   = id+1;
472       i1   = fInfcl[1][id];
473       i2   = fInfcl[2][id];
474       x2   = fCoord[0][i1][i2];
475       y2   = fCoord[1][i1][i2];
476       z2   = fEdepCell[i1][i2];
477
478       //asso
479
480       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
481       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
482         {
483           fClTr[icltr][fClno] = -1;
484         }
485       //
486
487       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
488       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
489       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
490       fClusters[3][fClno] = 2.;
491       fClusters[4][fClno] = 0.5;
492
493
494       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
495       //  << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
496     }
497     else{
498       
499       //asso
500       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
501         {
502           cellCount[icg]=0;
503         }
504       //
505
506       id      = id + 1;
507       iord[0] = 0;
508       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
509       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
510       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
511       // cluster center
512       i1      = fInfcl[1][id];
513       i2      = fInfcl[2][id];
514       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
515       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
516       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
517       
518       //asso
519       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
520       //
521
522       iord[0] = 0;
523       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
524
525         id      = id + 1;
526         i1      = fInfcl[1][id];
527         i2      = fInfcl[2][id];
528         iord[j] = j;
529         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
530         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
531         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
532
533         //asso
534         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
535         //
536
537
538       }
539       // arranging cells within supercluster in decreasing order
540       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
541         itest=0;
542         ihld=iord[j];
543         for(i1=0;i1<j;i1++){
544           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
545             itest=1;
546             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
547               iord[i2+1]=iord[i2];
548             }
549             iord[i1]=ihld;
550           }
551         }
552       }
553
554       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
555       // guess )
556       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
557       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
558       ig=0;
559       xc[ig]=x[iord[0]];
560       yc[ig]=y[iord[0]];
561       zc[ig]=z[iord[0]];
562       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
563         itest=-1;
564         x1=x[iord[j]];
565         y1=y[iord[j]];
566         for(k=0;k<=ig;k++){
567           x2=xc[k]; y2=yc[k];
568           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
569           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
570             itest=itest+1;
571           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
572             itest=itest+1;
573           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
574         }
575         if(itest == ig){
576           ig=ig+1;
577           xc[ig]=x1;
578           yc[ig]=y1;
579           zc[ig]=z[iord[j]];
580         }
581       }
582       // for(j=0; j<=ig; j++){
583       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
584       //}
585       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
586       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
587       icl=icl+ig+1;
588       // compute the number of cells belonging to each cluster.
589       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
590       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
591       for(j=0; j<=ig; j++){
592         cells[j]=0.;
593       }
594       if(ig > 0){
595         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
596           lev1[j]=0;
597           lev2[j]=0;
598           for(k=0; k<=ig; k++){
599             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
600             if(dist < sqrt(3.) ){
601
602               //asso
603               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
604               cellCount[k]++;
605               //
606
607               lev1[0]++;
608               i1=lev1[0];
609               lev1[i1]=k;
610             }else{
611               if(dist < 2.1){
612                 lev2[0]++;
613                 i1=lev2[0];
614                 lev2[i1]=k;
615               }
616             }
617           }
618           if(lev1[0] != 0){
619             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
620             else{
621               sum=0.;
622               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
623                 sum=sum+zc[lev1[k]];
624               }
625               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
626                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
627               }
628             }
629           }else{
630             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
631             else{
632               sum=0.;
633               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
634                 sum=sum+zc[lev2[k]];
635               }
636               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
637                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
638               }
639             }
640           }
641         }
642       }
643
644       // zero rest of the cell array
645       //asso
646       for(k=0; k<=ig; k++)
647         {
648           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
649             {
650               fClTr[icltr][fClno]=-1;
651             }
652         }
653       //
654
655
656
657       for(j=0; j<=ig; j++){
658         if (fClno >= 5000) {
659           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
660           return;
661         }
662         fClno               = fClno + 1;
663         fClusters[0][fClno] = xc[j];
664         fClusters[1][fClno] = yc[j];
665         fClusters[2][fClno] = zc[j];
666         fClusters[4][fClno] = rc[j];
667         if(ig == 0){
668           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
669         }else{
670           fClusters[3][fClno] = cells[j];
671         }
672       }
673     }
674   }
675 }
676 // ------------------------------------------------------------------------ //
677 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)
678 {
679   // Does gaussian fitting
680   //
681   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
682   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
683   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
684   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
685   int neib[4500][50];
686   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
687   double x1, x2, y1, y2;
688   str   = 0.;
689   str1  = 0.;
690   rr    = 0.3;
691   novar = 0;
692   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
693
694   for(i=0; i<=ncell; i++)
695     {
696       xx[i] = *(&x+i);
697       yy[i] = *(&y+i);
698       zz[i] = *(&z+i);
699       str   = str + zz[i];
700     }
701   for(i=0; i<=nclust; i++)
702     {
703       xxc[i] = *(&xc+i);
704       yyc[i] = *(&yc+i);
705       zzc[i] = *(&zc+i);
706       str1   = str1 + zzc[i];
707       rrc[i] = 0.5;
708     }
709   for(i=0; i<=nclust; i++)
710     {
711       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
712       ha[i]  = xxc[i];
713       hb[i]  = yyc[i];
714       hc[i]  = zzc[i];
715       hd[i]  = rrc[i];
716       x1     = xxc[i];
717       y1     = yyc[i];
718     }
719   for(i=0; i<=ncell; i++){
720     idd=0;
721     x1=xx[i];
722     y1=yy[i];
723     for(j=0; j<=nclust; j++){
724       x2=xxc[j];
725       y2=yyc[j];
726       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
727     }
728     neib[i][0]=idd;
729   }
730   sum=0.;
731   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
732     aint=0.;
733     idd=neib[i1][0];
734     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
735       jj=neib[i1][i2];
736       dx=xx[i1]-xxc[jj];
737       dy=yy[i1]-yyc[jj];
738       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
739       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
740     }
741     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
742   }
743 //   jmax=nclust*1000;
744 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
745 //   for(j=0; j<jmax; j++){
746     str1=0.;
747     for(i=0; i<=nclust; i++){
748       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
749       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
750       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
751       str1=str1+zzc[i];
752       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
753       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
754     }
755     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
756     sum1=0.;
757     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
758       aint=0.;
759       idd=neib[i1][0];
760       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
761         jj=neib[i1][i2];
762         dx=xx[i1]-a[jj];
763         dy=yy[i1]-b[jj];
764         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
765         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
766       }
767       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
768     }
769
770     if(sum1 < sum){
771       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
772         xxc[i2]=a[i2];
773         yyc[i2]=b[i2];
774         zzc[i2]=c[i2];
775         rrc[i2]=d[i2];
776         sum=sum1;
777       }
778     }
779 //   }
780   for(j=0; j<=nclust; j++){
781     *(&xc+j)=xxc[j];
782     *(&yc+j)=yyc[j];
783     *(&zc+j)=zzc[j];
784     *(&rc+j)=rrc[j];
785   }
786 }
787 // ------------------------------------------------------------------------ //
788 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
789 {
790   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
791 }
792 // ------------------------------------------------------------------------ //
793 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
794 {
795   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
796   //  in report FSU-SCRI-87-50
797
798   //  clock_t start;
799   int ii, jj;
800   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
801   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
802   static double uni;
803   int count1,count2,idum;
804   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
805   if (itest == 0) {
806     //*******************************************************
807     // following three lines if the seed to be provided by computer
808     // start = time(NULL);
809     // ii=start;
810     // jj=start;
811     //*******************************************************
812     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
813     //use preceeing three lines
814     ii=8263;
815     jj=5726;
816     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
817     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
818     itest=itest+1;
819     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
820                                             ( jj <= 30081 ))){
821       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
822       i4 = jj - (i3-1)*169;
823       count1=0;
824       while ( count1 < 97 ){
825         s=0.;
826         t=0.5;
827         count2=0;
828         while( count2 < 24 ){
829           idum=i1*i2/179;
830           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
831           i5=idum-(idum/179)*179;
832           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
833           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
834           t=0.5*t;
835           count2=count2+1;
836         }
837         u[count1] = s;
838         count1 = count1 +1;
839       }
840       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
841       cm = 16777213./16777216.;
842     }
843     else{
844       AliWarning("Wrong initialization");
845     }
846   }
847   else{
848     uni = u[i] - u[j];
849     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
850     u[i] = uni;
851     i = i -1;
852     if( i < 0 ) i = 96;
853     j = j - 1;
854     if ( j < 0 ) j = 96;
855     c = c - cd;
856     if( c < 0. ) c = c+cm;
857     uni = uni-c ;
858     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
859   }
860   return uni;
861 }
862 // ------------------------------------------------------------------------ //
863 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
864 {
865   fCutoff = decut;
866 }
867 // ------------------------------------------------------------------------ //