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[7];
  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
 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   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 359   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 360   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 361   //  }
 362   return cellcount;
 363 }
 364 // ------------------------------------------------------------------------ //
 365 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
 366 {
 367   // Does the refining of clusters
 368   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 369   // finds out the more refined clusters
 370   //
 371   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
 372   int ihld;
 373   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
 374   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
 375   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
 376
 377
 378   //asso
 379   Int_t t[4500],cellCount[4500];
 380   for(i=0; i<4500; i++)
 381     {
 382       t[i]=-1;
 383       cellCount[i]=0;
 384     }
 385
 386
 387   // fClno counts the final clusters
 388   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 389   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 390   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 391   // zc stores the energy deposited in a cluster
 392   // rc is cluster radius
 393   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 394   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 395   fClno  = -1;
 396   nsupcl = -1;
 397   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 398   for(i=0; i<incr; i++){
 399     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 400     if (nsupcl > 4500) {
 401       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 402       nsupcl = 4500;
 403       break;
 404     }
 405     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 406   }
 407
 408   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 409                   incr+1,nsupcl+1));
 410
 411   id=-1;
 412   icl=-1;
 413   for(i=0; i<nsupcl; i++){
 414     if(ncl[i] == 0){
 415       id=id+1;
 416       icl=icl+1;
 417       // one  cell super-clusters --> single cluster
 418       // cluster center at the centyer of the cell
 419       // cluster radius = half cell dimension
 420       if (fClno >= 5000) {
 421         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 422         return;
 423       }
 424       fClno = fClno + 1;
 425       i1 = fInfcl[1][id];
 426       i2 = fInfcl[2][id];
 427       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 428       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 429       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 430       fClusters[3][fClno] = 1.;
 431       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 432
 433
 434       //asso
 435
 436       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 437       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
 438         {
 439           fClTr[icltr][fClno]=-1;
 440         }
 441
 442       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 443       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 444     }else if(ncl[i] == 1){
 445       // two cell super-cluster --> single cluster
 446       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 447       // cluster radius == half cell dimension
 448       id   = id + 1;
 449       icl  = icl+1;
 450       if (fClno >= 5000) {
 451         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 452         return;
 453       }
 454       fClno = fClno+1;
 455       i1   = fInfcl[1][id];
 456       i2   = fInfcl[2][id];
 457       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 458       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 459       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 460
 461       //asso
 462       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 463       //
 464
 465       id   = id+1;
 466       i1   = fInfcl[1][id];
 467       i2   = fInfcl[2][id];
 468       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 469       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 470       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 471
 472       //asso
 473
 474       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 475       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
 476         {
 477           fClTr[icltr][fClno] = -1;
 478         }
 479       //
 480
 481       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 482       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 483       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 484       fClusters[3][fClno] = 2.;
 485       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 486
 487
 488       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 489       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 490     }
 491     else{
 492
 493       //asso
 494       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
 495         {
 496           cellCount[icg]=0;
 497         }
 498       //
 499
 500       id      = id + 1;
 501       iord[0] = 0;
 502       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 503       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 504       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 505       // cluster center
 506       i1      = fInfcl[1][id];
 507       i2      = fInfcl[2][id];
 508       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 509       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 510       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 511
 512       //asso
 513       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
 514       //
 515
 516       iord[0] = 0;
 517       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 518
 519         id      = id + 1;
 520         i1      = fInfcl[1][id];
 521         i2      = fInfcl[2][id];
 522         iord[j] = j;
 523         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 524         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 525         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 526
 527         //asso
 528         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
 529         //
 530
 531
 532       }
 533       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 534       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 535         itest=0;
 536         ihld=iord[j];
 537         for(i1=0;i1<j;i1++){
 538           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
 539             itest=1;
 540             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
 541               iord[i2+1]=iord[i2];
 542             }
 543             iord[i1]=ihld;
 544           }
 545         }
 546       }
 547
 548       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 549       // guess )
 550       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 551       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 552       ig=0;
 553       xc[ig]=x[iord[0]];
 554       yc[ig]=y[iord[0]];
 555       zc[ig]=z[iord[0]];
 556       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 557         itest=-1;
 558         x1=x[iord[j]];
 559         y1=y[iord[j]];
 560         for(k=0;k<=ig;k++){
 561           x2=xc[k]; y2=yc[k];
 562           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
 563           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 564             itest=itest+1;
 565           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 566             itest=itest+1;
 567           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
 568         }
 569         if(itest == ig){
 570           ig=ig+1;
 571           xc[ig]=x1;
 572           yc[ig]=y1;
 573           zc[ig]=z[iord[j]];
 574         }
 575       }
 576       // for(j=0; j<=ig; j++){
 577       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
 578       //}
 579       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
 580       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 581       icl=icl+ig+1;
 582       // compute the number of cells belonging to each cluster.
 583       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 584       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 585       for(j=0; j<=ig; j++){
 586         cells[j]=0.;
 587       }
 588       if(ig > 0){
 589         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
 590           lev1[j]=0;
 591           lev2[j]=0;
 592           for(k=0; k<=ig; k++){
 593             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 594             if(dist < sqrt(3.) ){
 595
 596               //asso
 597               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
 598               cellCount[k]++;
 599               //
 600
 601               lev1[0]++;
 602               i1=lev1[0];
 603               lev1[i1]=k;
 604             }else{
 605               if(dist < 2.1){
 606                 lev2[0]++;
 607                 i1=lev2[0];
 608                 lev2[i1]=k;
 609               }
 610             }
 611           }
 612           if(lev1[0] != 0){
 613             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
 614             else{
 615               sum=0.;
 616               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 617                 sum=sum+zc[lev1[k]];
 618               }
 619               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 620                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
 621               }
 622             }
 623           }else{
 624             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
 625             else{
 626               sum=0.;
 627               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 628                 sum=sum+zc[lev2[k]];
 629               }
 630               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 631                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
 632               }
 633             }
 634           }
 635         }
 636       }
 637
 638       // zero rest of the cell array
 639       //asso
 640       for(k=0; k<=ig; k++)
 641         {
 642           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
 643             {
 644               fClTr[icltr][fClno]=-1;
 645             }
 646         }
 647       //
 648
 649
 650
 651       for(j=0; j<=ig; j++){
 652         if (fClno >= 5000) {
 653           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 654           return;
 655         }
 656         fClno               = fClno + 1;
 657         fClusters[0][fClno] = xc[j];
 658         fClusters[1][fClno] = yc[j];
 659         fClusters[2][fClno] = zc[j];
 660         fClusters[4][fClno] = rc[j];
 661         if(ig == 0){
 662           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 663         }else{
 664           fClusters[3][fClno] = cells[j];
 665         }
 666       }
 667     }
 668   }
 669 }
 670 // ------------------------------------------------------------------------ //
 671 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)
 672 {
 673   // Does gaussian fitting
 674   //
 675   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 676   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
 677   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
 678   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
 679   int neib[4500][50];
 680   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 681   double x1, x2, y1, y2;
 682   str   = 0.;
 683   str1  = 0.;
 684   rr    = 0.3;
 685   novar = 0;
 686   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
 687
 688   for(i=0; i<=ncell; i++)
 689     {
 690       xx[i] = *(&x+i);
 691       yy[i] = *(&y+i);
 692       zz[i] = *(&z+i);
 693       str   = str + zz[i];
 694     }
 695   for(i=0; i<=nclust; i++)
 696     {
 697       xxc[i] = *(&xc+i);
 698       yyc[i] = *(&yc+i);
 699       zzc[i] = *(&zc+i);
 700       str1   = str1 + zzc[i];
 701       rrc[i] = 0.5;
 702     }
 703   for(i=0; i<=nclust; i++)
 704     {
 705       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 706       ha[i]  = xxc[i];
 707       hb[i]  = yyc[i];
 708       hc[i]  = zzc[i];
 709       hd[i]  = rrc[i];
 710       x1     = xxc[i];
 711       y1     = yyc[i];
 712     }
 713   for(i=0; i<=ncell; i++){
 714     idd=0;
 715     x1=xx[i];
 716     y1=yy[i];
 717     for(j=0; j<=nclust; j++){
 718       x2=xxc[j];
 719       y2=yyc[j];
 720       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
 721     }
 722     neib[i][0]=idd;
 723   }
 724   sum=0.;
 725   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 726     aint=0.;
 727     idd=neib[i1][0];
 728     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 729       jj=neib[i1][i2];
 730       dx=xx[i1]-xxc[jj];
 731       dy=yy[i1]-yyc[jj];
 732       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
 733       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 734     }
 735     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 736   }
 737 //   jmax=nclust*1000;
 738 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
 739 //   for(j=0; j<jmax; j++){
 740     str1=0.;
 741     for(i=0; i<=nclust; i++){
 742       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 743       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 744       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
 745       str1=str1+zzc[i];
 746       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
 747       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
 748     }
 749     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
 750     sum1=0.;
 751     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 752       aint=0.;
 753       idd=neib[i1][0];
 754       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 755         jj=neib[i1][i2];
 756         dx=xx[i1]-a[jj];
 757         dy=yy[i1]-b[jj];
 758         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 759         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 760       }
 761       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 762     }
 763
 764     if(sum1 < sum){
 765       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
 766         xxc[i2]=a[i2];
 767         yyc[i2]=b[i2];
 768         zzc[i2]=c[i2];
 769         rrc[i2]=d[i2];
 770         sum=sum1;
 771       }
 772     }
 773 //   }
 774   for(j=0; j<=nclust; j++){
 775     *(&xc+j)=xxc[j];
 776     *(&yc+j)=yyc[j];
 777     *(&zc+j)=zzc[j];
 778     *(&rc+j)=rrc[j];
 779   }
 780 }
 781 // ------------------------------------------------------------------------ //
 782 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
 783 {
 784   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 785 }
 786 // ------------------------------------------------------------------------ //
 787 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
 788 {
 789   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
 790   //  in report FSU-SCRI-87-50
 791
 792   //  clock_t start;
 793   int ii, jj;
 794   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
 795   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
 796   static double uni;
 797   int count1,count2,idum;
 798   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
 799   if (itest == 0) {
 800     //*******************************************************
 801     // following three lines if the seed to be provided by computer
 802     // start = time(NULL);
 803     // ii=start;
 804     // jj=start;
 805     //*******************************************************
 806     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
 807     //use preceeing three lines
 808     ii=8263;
 809     jj=5726;
 810     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
 811     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
 812     itest=itest+1;
 813     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
 814                                             ( jj <= 30081 ))){
 815       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
 816       i4 = jj - (i3-1)*169;
 817       count1=0;
 818       while ( count1 < 97 ){
 819         s=0.;
 820         t=0.5;
 821         count2=0;
 822         while( count2 < 24 ){
 823           idum=i1*i2/179;
 824           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
 825           i5=idum-(idum/179)*179;
 826           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
 827           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
 828           t=0.5*t;
 829           count2=count2+1;
 830         }
 831         u[count1] = s;
 832         count1 = count1 +1;
 833       }
 834       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
 835       cm = 16777213./16777216.;
 836     }
 837     else{
 838       AliWarning("Wrong initialization");
 839     }
 840   }
 841   else{
 842     uni = u[i] - u[j];
 843     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
 844     u[i] = uni;
 845     i = i -1;
 846     if( i < 0 ) i = 96;
 847     j = j - 1;
 848     if ( j < 0 ) j = 96;
 849     c = c - cd;
 850     if( c < 0. ) c = c+cm;
 851     uni = uni-c ;
 852     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
 853   }
 854   return uni;
 855 }
 856 // ------------------------------------------------------------------------ //
 857 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 858 {
 859   fCutoff = decut;
 860 }
 861 // ------------------------------------------------------------------------ //