single cell cluster is fixed
[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 //-----------------------------------------------------//
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 // ------------------------------------------------------------------------ //