PWGPP/EvTrkSelection/AliAnalysisTrackingUncertainties.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, proviyaded 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 purapose. It is         *
  13  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
  14  **************************************************************************/
  15
  16 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  17 //                                                                          //
  18 // Analysis task for the systematic study of the uncertainties related to   //
  19 // the tracking and ITS-TPC matching efficiency for different particle      //
  20 // species.                                                                 //
  21 //                                                                          //
  22 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  23
  24
  25 #include "Riostream.h"
  26 #include "TH1F.h"
  27 #include "TH2D.h"
  28 #include "TH3F.h"
  29 #include "THn.h"
  30 #include "TList.h"
  31 #include "TMath.h"
  32 #include "TParticlePDG.h"
  33 //
  34 #include "AliAnalysisTaskSE.h"
  35 #include "AliAnalysisManager.h"
  36 #include "AliPID.h"
  37 #include "AliESDtrackCuts.h"
  38 #include "AliESDVertex.h"
  39 #include "AliESDEvent.h"
  40 #include "AliESDInputHandler.h"
  41 #include "AliESDtrack.h"
  42 #include "AliESDpid.h"
  43 #include "AliESDUtils.h"
  44 #include "AliMCEventHandler.h"
  45 #include "AliMCEvent.h"
  46 #include "AliStack.h"
  47 #include "AliLog.h"
  48 //
  49 #include "AliAnalysisTrackingUncertainties.h"
  50
  51
  52 ClassImp(AliAnalysisTrackingUncertainties)
  53
  54 // histogram constants
  55 const Int_t kNumberOfAxes = 5;
  56
  57 //________________________________________________________________________
  58 AliAnalysisTrackingUncertainties::AliAnalysisTrackingUncertainties()
  59   : AliAnalysisTaskSE("TaskTestPA"),
  60     fESD(0),
  61     fESDpid(0),
  62     fUtils(0),
  63     fMCtrue(0),
  64     fListHist(0),
  65     fESDtrackCuts(0),
  66     fMatchTr(),
  67     fMatchChi()
  68 {
  69   // default Constructor
  70   /* fast compilation test
  71
  72      gSystem->Load("libANALYSIS");
  73      gSystem->Load("libANALYSISalice");
  74      .L AliAnalysisTrackingUncertainties.cxx++
  75    */
  76 }
  77
  78
  79 //________________________________________________________________________
  80 AliAnalysisTrackingUncertainties::AliAnalysisTrackingUncertainties(const char *name)
  81   : AliAnalysisTaskSE(name),
  82     fESD(0),
  83     fESDpid(0),
  84     fUtils(0),
  85     fMCtrue(0),
  86     fListHist(0),
  87     fESDtrackCuts(0),
  88     fMatchTr(),
  89     fMatchChi()
  90 {
  91   //
  92   // standard constructur which should be used
  93   //
  94   fMCtrue = kTRUE;
  95   //
  96   // create track cuts
  97   //
  98   fESDtrackCuts = new AliESDtrackCuts("AliESDtrackCuts","AliESDtrackCuts");
  99   fESDtrackCuts = AliESDtrackCuts::GetStandardITSTPCTrackCuts2010(kTRUE);
 100   fESDtrackCuts->SetEtaRange(-1., 1.);
 101   //
 102   // analysis utils if needed
 103   //
 104   fUtils = new AliAnalysisUtils();
 105   //
 106
 107   // Output slot #0 writes into a TList container
 108   DefineOutput(1, TList::Class());
 109
 110 }
 111
 112
 113 //________________________________________________________________________
 114 void AliAnalysisTrackingUncertainties::UserCreateOutputObjects()
 115 {
 116   //
 117   // Create histograms
 118   // Called once
 119   //
 120   fListHist = new TList();
 121   fListHist->SetOwner(kTRUE);
 122   //
 123   // (1.) basic QA and statistics histograms
 124   //
 125   TH2F * histVertexSelection = new TH2F("histVertexSelection", "vertex selection; vertex z (cm); accepted/rejected", 100, -50., 50., 2, -0.5, 1.5);
 126   fListHist->Add(histVertexSelection);
 127   //
 128   // (2.) track cut variation histograms
 129   //
 130   InitializeTrackCutHistograms();
 131   //
 132   // (3.) ITS -> TPC matching histograms
 133   //
 134   Int_t    binsMatch[kNumberOfAxes] = { 10,   50,    20,            18,  6};
 135   Double_t minMatch[kNumberOfAxes]  = {  0,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 136   Double_t maxMatch[kNumberOfAxes]  = {200,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 137   //
 138   TString axisNameMatch[kNumberOfAxes]  = {"matchChi2","pT","eta","phi","pid"};
 139   TString axisTitleMatch[kNumberOfAxes] = {"matchChi2","pT","eta","phi","pid"};
 140   //
 141   THnF * hBestMatch = new THnF("hBestMatch","ITS -> TPC matching ",kNumberOfAxes, binsMatch, minMatch, maxMatch);
 142   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 143     hBestMatch->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameMatch[iaxis]);
 144     hBestMatch->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleMatch[iaxis]);
 145   }
 146   BinLogAxis(hBestMatch, 1);
 147   fListHist->Add(hBestMatch);
 148   //
 149   //
 150   //
 151   const int nbPt=40;
 152   const double ptMax=5;
 153   //
 154   TH2F * hNMatch    = new TH2F("hNMatch","N Matches",nbPt,0,ptMax,kMaxMatch+1,-0.5,kMaxMatch+0.5);
 155   TH2F * hAllMatch  = new TH2F("hAllMatch","All Matches Chi2",nbPt,0,ptMax,2*int(TMath::Max(1.1,kMaxChi2)),0,kMaxChi2);
 156   TH2F * hAllMatchGlo  = new TH2F("hAllMatchGlo","All Matches Chi2",nbPt,0,ptMax,2*int(TMath::Max(1.1,kMaxChi2)),0,kMaxChi2);
 157   fListHist->Add(hNMatch);
 158   fListHist->Add(hAllMatch);
 159   fListHist->Add(hAllMatchGlo);
 160   //
 161   TH2F * hNMatchBg    = new TH2F("hNMatchBg","N Matches",nbPt,0,ptMax,kMaxMatch+1,-0.5,kMaxMatch+0.5);
 162   TH2F * hBestMatchBg = new TH2F("hBestMatchBg","Best Match Chi2",nbPt,0,ptMax,2*int(TMath::Max(1.1,kMaxChi2)),0,kMaxChi2);
 163   TH2F * hAllMatchBg  = new TH2F("hAllMatchBg","All Matches Chi2",nbPt,0,ptMax,2*int(TMath::Max(1.1,kMaxChi2)),0,kMaxChi2);
 164   TH2F * hAllMatchGloBg  = new TH2F("hAllMatchGloBg","All Matches Chi2",nbPt,0,ptMax,2*int(TMath::Max(1.1,kMaxChi2)),0,kMaxChi2);
 165   fListHist->Add(hNMatchBg);
 166   fListHist->Add(hBestMatchBg);
 167   fListHist->Add(hAllMatchBg);
 168   fListHist->Add(hAllMatchGloBg);
 169   //
 170   // post data
 171   //
 172   PostData(1, fListHist);
 173
 174
 175 }
 176
 177
 178
 179 //________________________________________________________________________
 180 void AliAnalysisTrackingUncertainties::UserExec(Option_t *)
 181 {
 182   //
 183   // main event loop
 184   //
 185   fESD = dynamic_cast<AliESDEvent*>( InputEvent() );
 186   if (!fESD) {
 187     PostData(1, fListHist);
 188     return;
 189   }
 190   //
 191   if (!fESDpid) fESDpid = ((AliESDInputHandler*)(AliAnalysisManager::GetAnalysisManager()->GetInputEventHandler()))->GetESDpid();
 192   //
 193   // Check Monte Carlo information and other access first:
 194   //
 195   AliMCEventHandler* eventHandler = dynamic_cast<AliMCEventHandler*> (AliAnalysisManager::GetAnalysisManager()->GetMCtruthEventHandler());
 196   if (!eventHandler) {
 197     fMCtrue = kFALSE;
 198   }
 199   //
 200   // extract generated particles information
 201   //
 202   AliMCEvent* mcEvent = 0x0;
 203   AliStack* stack = 0x0;
 204   if (eventHandler) mcEvent = eventHandler->MCEvent();
 205   if (!mcEvent) {
 206     if (fMCtrue) return;
 207   }
 208   if (fMCtrue) {
 209     //
 210     stack = mcEvent->Stack();
 211     if (!stack) return;
 212     //
 213     for(Int_t i = 0; i < stack->GetNtrack(); i++) {
 214       /* at the moment nothing is needed here
 215       TParticle * trackMC = stack->Particle(i);
 216       Double_t rap = trackMC->Eta();
 217       Double_t y = trackMC->Y();
 218       Double_t pT  = trackMC->Pt();
 219       */
 220       //
 221     }
 222
 223   }
 224   //
 225   if (!fESDtrackCuts) {
 226     PostData(1, fListHist);
 227     return;
 228   }
 229   //
 230   // monitor vertex position and selection
 231   //
 232   TH2F * histVertexSelection = (TH2F *) fListHist->FindObject("histVertexSelection");
 233   //
 234   Float_t vertexZ = 0.;
 235   if (IsVertexAccepted(fESD, vertexZ)) {
 236     histVertexSelection->Fill(vertexZ, 0);
 237   } else {
 238     histVertexSelection->Fill(vertexZ, 1);
 239     return;
 240   }
 241   //
 242   // fill track cut variation histograms
 243   //
 244   ProcessTrackCutVariation();
 245   //
 246   // fill ITS->TPC matching histograms
 247   //
 248   ProcessItsTpcMatching();
 249
 250   // Post output data
 251   PostData(1, fListHist);
 252
 253 }
 254
 255
 256 //________________________________________________________________________
 257 void  AliAnalysisTrackingUncertainties::ProcessItsTpcMatching(){
 258   //
 259   // check how many its-sa tracks get matched to TPC
 260   //
 261   int ntr = fESD->GetNumberOfTracks();
 262   //
 263   // initialize histograms
 264   //
 265   TH2F * hNMatch      = (TH2F*) fListHist->FindObject("hNMatch");
 266   THnF * hBestMatch   = (THnF*) fListHist->FindObject("hBestMatch");
 267   TH2F * hAllMatch    = (TH2F*) fListHist->FindObject("hAllMatch");
 268   TH2F * hAllMatchGlo = (TH2F*) fListHist->FindObject("hAllMatchGlo");
 269   //
 270   TH2F * hNMatchBg      = (TH2F*) fListHist->FindObject("hNMatchBg");
 271   TH2F * hBestMatchBg   = (TH2F*) fListHist->FindObject("hBestMatchBg");
 272   TH2F * hAllMatchBg    = (TH2F*) fListHist->FindObject("hAllMatchBg");
 273   TH2F * hAllMatchGloBg = (TH2F*) fListHist->FindObject("hAllMatchGloBg");
 274   //
 275   for (int it=0;it<ntr;it++) {
 276     AliESDtrack* trSA = fESD->GetTrack(it);
 277     if (!trSA->IsOn(AliESDtrack::kITSpureSA) || !trSA->IsOn(AliESDtrack::kITSrefit)) continue;
 278     double pt = trSA->Pt();
 279     //
 280     Int_t nmatch = 0;
 281     for (int i=kMaxMatch;i--;) {fMatchChi[i]=0; fMatchTr[i]=0;} // reset array
 282     for (int it1=0;it1<ntr;it1++) {
 283       if (it1==it) continue;
 284       AliESDtrack* trESD = fESD->GetTrack(it1);
 285       if (!trESD->IsOn(AliESDtrack::kTPCrefit)) continue;
 286       Match(trSA,trESD, nmatch);
 287     }
 288     //
 289     hNMatch->Fill(pt,nmatch);
 290     if (nmatch>0) { // matched tracks
 291       Double_t vecHistMatch[kNumberOfAxes] = {fMatchChi[0], pt, trSA->Eta(), trSA->Phi(), 0};
 292       hBestMatch->Fill(vecHistMatch);
 293     } else {        // un-matched tracks -> should be in overflow bin
 294       Double_t vecHistMatch[kNumberOfAxes] = {9999999., pt, trSA->Eta(), trSA->Phi(), 0};
 295       hBestMatch->Fill(vecHistMatch);
 296     }
 297     //
 298     for (int imt=nmatch;imt--;) {
 299       hAllMatch->Fill(pt,fMatchChi[imt]);
 300       if (fMatchTr[imt]->IsOn(AliESDtrack::kITSrefit)) hAllMatchGlo->Fill(pt,fMatchChi[imt]);
 301     }
 302     //
 303     nmatch = 0;
 304     for (int i=kMaxMatch;i--;) {fMatchChi[i]=0; fMatchTr[i]=0;}
 305     for (int it1=0;it1<ntr;it1++) {
 306       if (it1==it) continue;
 307       AliESDtrack* trESD = fESD->GetTrack(it1);
 308       if (!trESD->IsOn(AliESDtrack::kTPCrefit)) continue;
 309       Match(trSA,trESD, nmatch, TMath::Pi());
 310     }
 311     //
 312     hNMatchBg->Fill(pt,nmatch);
 313     if (nmatch>0) hBestMatchBg->Fill(pt,fMatchChi[0]);
 314     for (int imt=nmatch;imt--;) {
 315       hAllMatchBg->Fill(pt,fMatchChi[imt]);
 316       if (fMatchTr[imt]->IsOn(AliESDtrack::kITSrefit)) hAllMatchGloBg->Fill(pt,fMatchChi[imt]);
 317     }
 318     //
 319   }
 320
 321
 322 }
 323
 324
 325 void AliAnalysisTrackingUncertainties::Match(const AliESDtrack* tr0, const AliESDtrack* tr1, Int_t &nmatch, Double_t rotate) {
 326   //
 327   // check if two tracks are matching, possible rotation for combinatoric backgr.
 328   //
 329   Float_t bField = fESD->GetMagneticField();
 330   //
 331   const AliExternalTrackParam* trtpc0 = tr1->GetInnerParam();
 332   if (!trtpc0) return;
 333   AliExternalTrackParam trtpc(*trtpc0);
 334   //
 335   if (TMath::Abs(rotate)>1e-5) {
 336     const double *par = trtpc.GetParameter();
 337     const double *cov = trtpc.GetCovariance();
 338     double alp = trtpc.GetAlpha() + rotate;
 339     trtpc.Set(trtpc.GetX(),alp,par,cov);
 340   }
 341   //
 342   if (!trtpc.Rotate(tr0->GetAlpha())) return;
 343   if (!trtpc.PropagateTo(tr0->GetX(),bField)) return;
 344   double chi2 = tr0->GetPredictedChi2(&trtpc);
 345   if (chi2>kMaxChi2) return;
 346   //
 347   int ins;
 348   for (ins=0;ins<nmatch;ins++) if (chi2<fMatchChi[ins]) break;
 349   if (ins>=kMaxMatch) return;
 350
 351   for (int imv=nmatch;imv>ins;imv--) {
 352     if (imv>=kMaxMatch) continue;
 353     fMatchTr[imv]  = fMatchTr[imv-1];
 354     fMatchChi[imv] = fMatchChi[imv-1];
 355   }
 356   fMatchTr[ins] = tr1;
 357   fMatchChi[ins] = chi2;
 358   nmatch++;
 359   if (nmatch>=kMaxMatch) nmatch = kMaxMatch;
 360   //
 361 }
 362
 363
 364 //________________________________________________________________________
 365 void AliAnalysisTrackingUncertainties::ProcessTrackCutVariation() {
 366   //
 367   // fill track cut variation histograms - undo cuts step-by-step and fill histograms
 368   //
 369   //
 370   // initialize histograms
 371   //
 372   THnF * histNcl         = (THnF *) fListHist->FindObject("histNcl");
 373   THnF * histChi2Tpc     = (THnF *) fListHist->FindObject("histChi2Tpc");
 374   THnF * histDcaZ        = (THnF *) fListHist->FindObject("histDcaZ");
 375   THnF * histSpd         = (THnF *) fListHist->FindObject("histSpd");
 376   THnF * histNcr         = (THnF *) fListHist->FindObject("histNcr");
 377   THnF * histCRoverFC    = (THnF *) fListHist->FindObject("histCRoverFC");
 378   THnF * histChi2Its     = (THnF *) fListHist->FindObject("histChi2Its");
 379   THnF * histTpcLength   = (THnF *) fListHist->FindObject("histTpcLength");
 380   THnF * histTpcItsMatch = (THnF *) fListHist->FindObject("histTpcItsMatch");
 381   //
 382   Float_t dca[2], cov[3]; // dca_xy, dca_z, sigma_xy, sigma_xy_z, sigma_z for the vertex cut
 383   //
 384   for (Int_t i=0;i<fESD->GetNumberOfTracks();++i) {
 385     //
 386     AliESDtrack *track =fESD->GetTrack(i);
 387     //
 388     // relevant variables
 389     //
 390     Double_t pid        = Double_t(GetPid(track));
 391     //
 392     Int_t nclsTPC       = track->GetTPCncls();
 393     Float_t pT          = track->Pt();
 394     Float_t eta         = track->Eta();
 395     Float_t phi         = track->Phi();
 396     Float_t chi2TPC     = track->GetTPCchi2();
 397     Float_t ncrTPC      = track->GetTPCCrossedRows();
 398     Int_t nclsTPCF      = track->GetTPCNclsF();
 399     Float_t nCRoverFC   = track->GetTPCCrossedRows();
 400     Double_t chi2ITS    = track->GetITSchi2();
 401     Int_t nclsITS       = track->GetITSclusters(0);
 402     Float_t tpcLength   = 0.;
 403
 404     if (track->GetInnerParam() && track->GetESDEvent()) {
 405       tpcLength = track->GetLengthInActiveZone(1, 1.8, 220, track->GetESDEvent()->GetMagneticField());
 406     }
 407
 408     if (nclsTPC != 0) {
 409       chi2TPC /= nclsTPC;
 410     } else {
 411       chi2TPC = 999.;
 412     }
 413
 414     if (nclsTPCF !=0) {
 415       nCRoverFC /= nclsTPCF;
 416     } else {
 417       nCRoverFC = 999.;
 418     }
 419
 420     if (nclsITS != 0){
 421       chi2ITS /= nclsITS;
 422     }else {
 423       chi2ITS = 999.;
 424     }
 425
 426     //
 427     track->GetImpactParameters(dca, cov);
 428     //
 429     // (1.) fill number of clusters histogram
 430     //
 431     Int_t minNclsTPC = fESDtrackCuts->GetMinNClusterTPC();
 432     fESDtrackCuts->SetMinNClustersTPC(0);
 433     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 434       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 435         Double_t vecHistNcl[kNumberOfAxes] = {nclsTPC, pT, eta, phi, iPid};
 436         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histNcl->Fill(vecHistNcl);
 437       }
 438     }
 439     fESDtrackCuts->SetMinNClustersTPC(minNclsTPC);
 440     //
 441     // (2.) fill chi2 TPC histogram
 442     //
 443     Float_t maxChi2 = fESDtrackCuts->GetMaxChi2PerClusterTPC();
 444     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterTPC(999.);
 445     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 446       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 447         Double_t vecHistChi2Tpc[kNumberOfAxes] = {chi2TPC, pT, eta, phi, iPid};
 448         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histChi2Tpc->Fill(vecHistChi2Tpc);
 449       }
 450     }
 451     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterTPC(maxChi2);
 452     //
 453     // (3.) fill dca_z histogram
 454     //
 455     Float_t maxDcaZ = fESDtrackCuts->GetMaxDCAToVertexZ();
 456     fESDtrackCuts->SetMaxDCAToVertexZ(999.);
 457     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 458       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 459         Double_t vecHistDcaZ[kNumberOfAxes] = {TMath::Abs(dca[1]), pT, eta, phi, iPid};
 460         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histDcaZ->Fill(vecHistDcaZ);
 461       }
 462     }
 463     fESDtrackCuts->SetMaxDCAToVertexZ(maxDcaZ);
 464     //
 465     // (4.) fill hit in SPD histogram
 466     //
 467     fESDtrackCuts->SetClusterRequirementITS(AliESDtrackCuts::kSPD, AliESDtrackCuts::kOff);
 468     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 469       Int_t hasPoint = 0;
 470       if (track->HasPointOnITSLayer(0) || track->HasPointOnITSLayer(1)) hasPoint = 1;
 471       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 472         Double_t vecHistSpd[kNumberOfAxes] = {hasPoint, pT, eta, phi, iPid};
 473         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histSpd->Fill(vecHistSpd);
 474       }
 475     }
 476     fESDtrackCuts->SetClusterRequirementITS(AliESDtrackCuts::kSPD, AliESDtrackCuts::kAny);
 477     //
 478     // (5.) fill number of crossed rows histogram
 479     //
 480     //Int_t minNcrTPC = fESDtrackCuts->GetMinNCrossedRowsTPC(); //wait for getter in ESDtrackCuts
 481     Int_t minNcrTPC = 0;  //for now use standard value from 2010 !!
 482     fESDtrackCuts->SetMinNCrossedRowsTPC(0);
 483     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 484       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 485         Double_t vecHistNcr[kNumberOfAxes] = {ncrTPC, pT, eta, phi, iPid};
 486         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histNcr->Fill(vecHistNcr);
 487       }
 488     }
 489     fESDtrackCuts->SetMinNCrossedRowsTPC(minNcrTPC);
 490     //
 491     // (6.) fill crossed rows over findable clusters histogram
 492     //
 493     //Int_t minCRoverFC = fESDtrackCuts->GetMinRatioCrossedRowsOverFindableClustersTPC(); //wait for getter in ESDtrackCuts
 494     Int_t minCRoverFC = 0.; //for now use standard value from 2010 !!
 495     fESDtrackCuts->SetMinRatioCrossedRowsOverFindableClustersTPC(0.);
 496     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 497        for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 498          Double_t vecHistCRoverFC[kNumberOfAxes] = {nCRoverFC, pT, eta, phi, iPid};
 499          if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histCRoverFC->Fill(vecHistCRoverFC);
 500        }
 501     }
 502     fESDtrackCuts->SetMinRatioCrossedRowsOverFindableClustersTPC(minCRoverFC);
 503     //
 504     // (7.) fill chi2 ITS histogram
 505     //
 506     Float_t maxChi2ITS = fESDtrackCuts->GetMaxChi2PerClusterITS();
 507     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterITS(999.);
 508     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 509       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 510         Double_t vecHistChi2ITS[kNumberOfAxes] = {chi2ITS, pT, eta, phi, iPid};
 511         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histChi2Its->Fill(vecHistChi2ITS);
 512       }
 513     }
 514     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterITS(maxChi2ITS);
 515     //
 516     // (8.) fill active length in TPC histogram
 517     //
 518     Int_t minTpcLength = fESDtrackCuts->GetMinLengthActiveVolumeTPC();
 519     fESDtrackCuts->SetMinLengthActiveVolumeTPC(0);
 520     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 521       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 522         Double_t vecHistTpcLength[kNumberOfAxes] = {tpcLength, pT, eta, phi, iPid};
 523         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histTpcLength->Fill(vecHistTpcLength);
 524       }
 525     }
 526     fESDtrackCuts->SetMinLengthActiveVolumeTPC(minTpcLength);
 527     //
 528     // (9.) fill TPC->ITS matching efficiency histogram
 529     //
 530     Bool_t isMatched = kFALSE;
 531     // remove all ITS requirements
 532     //
 533     // Leonardo and Emilia:
 534     //  -> beautify this (save the previous cut)
 535     //  -> check if really all cuts related to the matching are removed
 536     //  -> histogram with default cuts
 537     //  -> if MC is available: fill it only for true primaries
 538     //  -> Postprocessing: plot histogram with 1 divided by histogram with 0 as a function of pT/eta/phi
 539     //
 540     //
 541     fESDtrackCuts->SetRequireITSRefit(kFALSE);
 542     fESDtrackCuts->SetClusterRequirementITS(AliESDtrackCuts::kSPD, AliESDtrackCuts::kOff);
 543     fESDtrackCuts->SetMaxChi2TPCConstrainedGlobal(99999.);
 544     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterITS(999999.);
 545     //
 546     TString str = fESDtrackCuts->GetMaxDCAToVertexXYPtDep();
 547     fESDtrackCuts->SetMaxDCAToVertexXYPtDep();
 548     if (fESDtrackCuts->AcceptTrack(track)) {
 549       UInt_t status = track->GetStatus();
 550       isMatched  = status&AliESDtrack::kITSrefit; // this will be obsolete
 551       for(Int_t iPid = 0; iPid < 6; iPid++) {
 552         Double_t vecHistTpcItsMatch[kNumberOfAxes] = {isMatched, pT, eta, phi, iPid};
 553         if (IsConsistentWithPid(iPid, track)) histTpcItsMatch->Fill(vecHistTpcItsMatch); // fill with 0 here
 554       }
 555     }
 556     fESDtrackCuts->SetRequireITSRefit(kTRUE);
 557     fESDtrackCuts->SetClusterRequirementITS(AliESDtrackCuts::kSPD, AliESDtrackCuts::kAny);
 558     fESDtrackCuts->SetMaxChi2TPCConstrainedGlobal(36);
 559     fESDtrackCuts->SetMaxDCAToVertexXYPtDep(str.Data());
 560     fESDtrackCuts->SetMaxChi2PerClusterITS(36);
 561     // fill with 1 here
 562
 563   } // end of track loop
 564
 565
 566 }
 567
 568
 569
 570 //________________________________________________________________________
 571 void AliAnalysisTrackingUncertainties::Terminate(Option_t *)
 572 {
 573   // Draw result to the screen
 574   // Called once at the end of the query
 575
 576
 577 }
 578
 579
 580 //________________________________________________________________________
 581 void AliAnalysisTrackingUncertainties::BinLogAxis(const THn *h, Int_t axisNumber) {
 582   //
 583   // Method for the correct logarithmic binning of histograms
 584   //
 585   TAxis *axis = h->GetAxis(axisNumber);
 586   int bins = axis->GetNbins();
 587
 588   Double_t from = axis->GetXmin();
 589   Double_t to = axis->GetXmax();
 590   Double_t *newBins = new Double_t[bins + 1];
 591
 592   newBins[0] = from;
 593   Double_t factor = pow(to/from, 1./bins);
 594
 595   for (int i = 1; i <= bins; i++) {
 596    newBins[i] = factor * newBins[i-1];
 597   }
 598   axis->Set(bins, newBins);
 599   delete [] newBins;
 600
 601 }
 602
 603
 604 //________________________________________________________________________
 605 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsVertexAccepted(AliESDEvent * esd, Float_t &vertexZ) {
 606   //
 607   // function to check if a proper vertex is reconstructed and write z-position in vertexZ
 608   //
 609   vertexZ = -999.;
 610   Bool_t vertexOkay = kFALSE;
 611   const AliESDVertex *vertex = esd->GetPrimaryVertexTracks();
 612   if (vertex->GetNContributors() < 1) {
 613     //
 614     vertex = esd->GetPrimaryVertexSPD();
 615     if (vertex->GetNContributors() < 1) {
 616       vertexOkay = kFALSE; }
 617     else {
 618       vertexOkay = kTRUE;
 619     }
 620     //
 621     TString vtxTyp = vertex->GetTitle();
 622     Double_t cov[6]={0};
 623     vertex->GetCovarianceMatrix(cov);
 624     Double_t zRes = TMath::Sqrt(cov[5]);
 625     if (vtxTyp.Contains("vertexer:Z") && (zRes>0.25)) vertexOkay = kFALSE;
 626   }
 627   else {
 628     vertexOkay = kTRUE;
 629   }
 630
 631   vertexZ = vertex->GetZ();
 632   return vertexOkay;
 633
 634 }
 635
 636 //________________________________________________________________________
 637 AliAnalysisTrackingUncertainties::ESpecies_t AliAnalysisTrackingUncertainties::GetPid(const AliESDtrack * const tr, Bool_t useTPCTOF) const {
 638     //
 639     // Determine particle species for a given track
 640     // Two approaches can be used: As default the selection is done using TPC-only, in addition
 641     // the TOF usage is optional. In case of TPC-TOF, a valid TOF signal has to be provided for
 642     // the given track. The identification is delegated to helper function for each species.
 643     // Tracks which are selected as more than one species (ambiguous decision) are rejected.
 644     //
 645     // @Return: Particles species (kUndef in case no identification is possible)
 646     //
 647     if(!fESDpid) return kUndef;
 648     if(useTPCTOF && !(tr->GetStatus() & AliVTrack::kTOFpid)) return kUndef;
 649
 650     Bool_t isElectron(kFALSE), isPion(kFALSE), isKaon(kFALSE), isProton(kFALSE);
 651     Int_t nspec(0);
 652     if((isElectron = IsElectron(tr, useTPCTOF))) nspec++;
 653     if((isPion = IsPion(tr, useTPCTOF))) nspec++;
 654     if((isKaon = IsKaon(tr, useTPCTOF))) nspec++;
 655     if((isProton = IsProton(tr,useTPCTOF))) nspec++;
 656     if(nspec != 1) return kUndef;   // No decision or ambiguous decision;
 657     if(isElectron) return kSpecElectron;
 658     if(isPion) return kSpecPion;
 659     if(isProton) return kSpecProton;
 660     if(isKaon) return kSpecKaon;
 661     return kUndef;
 662 }
 663
 664 //________________________________________________________________________
 665 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsElectron(const AliESDtrack * const tr, Bool_t useTPCTOF) const {
 666     //
 667     // Selection of electron candidates using the upper half of the TPC sigma band, starting at
 668     // the mean ignoring its shift, and going up to 3 sigma above the mean. In case TOF information
 669     // is available, tracks which are incompatible with electrons within 3 sigma are rejected. If
 670     // no TOF information is used, the momentum regions where the kaon and the proton line cross
 671     // the electron line are cut out using a 3 sigma cut around the kaon or proton line.
 672     //
 673
 674     Float_t nsigmaElectronTPC = fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kElectron);
 675     if(nsigmaElectronTPC < 0 || nsigmaElectronTPC  > 3) return kFALSE;
 676
 677     if(useTPCTOF){
 678         Float_t nsigmaElectronTOF = fESDpid->NumberOfSigmasTOF(tr, AliPID::kElectron);
 679         if(TMath::Abs(nsigmaElectronTOF) > 3) return kFALSE;
 680         else return kTRUE;
 681     } else {
 682         Float_t nsigmaKaonTPC = fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kKaon),
 683                 nsigmaProtonTPC =fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kProton);
 684         if(TMath::Abs(nsigmaKaonTPC < 3) || TMath::Abs(nsigmaProtonTPC < 3)) return kFALSE;
 685         else return kTRUE;
 686     }
 687 }
 688
 689 //________________________________________________________________________
 690 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsConsistentWithPid(Int_t type, const AliESDtrack * const tr) {
 691   //
 692   // just check if the PID is consistent with a given hypothesis in order to
 693   // investigate effects which are only dependent on the energy loss.
 694   //
 695   if (type == kSpecPion)     return IsPion(tr);
 696   if (type == kSpecKaon)     return IsKaon(tr);
 697   if (type == kSpecProton)   return IsProton(tr);
 698   if (type == kSpecElectron) return IsElectron(tr);
 699   if (type == kAll)          return kTRUE;
 700   return kFALSE;
 701
 702 }
 703
 704 //________________________________________________________________________
 705 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsPion(const AliESDtrack * const tr, Bool_t /*useTPCPTOF*/) const{
 706   //
 707   // Selectron of pion candidates
 708   // @TODO: To be implemented
 709   //
 710   Float_t nsigmaPionTPC = fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kPion);
 711   if (TMath::Abs(nsigmaPionTPC) < 3) return kTRUE;
 712   return kFALSE;
 713
 714 }
 715
 716 //________________________________________________________________________
 717 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsKaon(const AliESDtrack * const tr, Bool_t /*useTPCPTOF*/) const {
 718   //
 719   // Selection of kaon candidates
 720   // @TODO: To be implemented
 721   //
 722   Float_t nsigmaKaonTPC = fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kKaon);
 723   if (TMath::Abs(nsigmaKaonTPC) < 3) return kTRUE;
 724   return kFALSE;
 725
 726 }
 727
 728 //________________________________________________________________________
 729 Bool_t AliAnalysisTrackingUncertainties::IsProton(const AliESDtrack * const tr, Bool_t /*useTPCPTOF*/) const{
 730   //
 731   // Selection of proton candidates
 732   // @TODO: To be implemented
 733   //
 734   Float_t nsigmaProtonTPC = fESDpid->NumberOfSigmasTPC(tr, AliPID::kProton);
 735   if (TMath::Abs(nsigmaProtonTPC) < 3) return kTRUE;
 736   return kFALSE;
 737
 738 }
 739
 740 //________________________________________________________________________
 741 void AliAnalysisTrackingUncertainties::InitializeTrackCutHistograms() {
 742   //
 743   // create histograms for the track cut studies
 744   //
 745   //
 746   // (1.) number of clusters
 747   //                               0-ncl, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0-3 -> electron-proton, 4 -> undef, 5 -> all)
 748   Int_t    binsNcl[kNumberOfAxes] = { 40,   50,    20,            18,  6};
 749   Double_t minNcl[kNumberOfAxes]  = { 20,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 750   Double_t maxNcl[kNumberOfAxes]  = {160,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 751   //
 752   TString axisNameNcl[kNumberOfAxes]  = {"ncl","pT","eta","phi","pid"};
 753   TString axisTitleNcl[kNumberOfAxes] = {"ncl","pT","eta","phi","pid"};
 754   //
 755   THnF * histNcl = new THnF("histNcl","number of clusters histogram",kNumberOfAxes, binsNcl, minNcl, maxNcl);
 756   BinLogAxis(histNcl, 1);
 757   fListHist->Add(histNcl);
 758   //
 759   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 760     histNcl->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameNcl[iaxis]);
 761     histNcl->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleNcl[iaxis]);
 762   }
 763   //
 764   // (2.) chi2/cls-TPC
 765   //                                  0-chi2, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0-3 -> electron-proton, 4 -> undef, 5 -> all)
 766   Int_t    binsChi2Tpc[kNumberOfAxes] = { 40,   50,    20,            18,  6};
 767   Double_t minChi2Tpc[kNumberOfAxes]  = {  0,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 768   Double_t maxChi2Tpc[kNumberOfAxes]  = {  8,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 769   //
 770   TString axisNameChi2Tpc[kNumberOfAxes]  = {"chi2tpc","pT","eta","phi","pid"};
 771   TString axisTitleChi2Tpc[kNumberOfAxes] = {"chi2tpc","pT","eta","phi","pid"};
 772   //
 773   THnF * histChi2Tpc = new THnF("histChi2Tpc","chi2 per cls. in TPC",kNumberOfAxes, binsChi2Tpc, minChi2Tpc, maxChi2Tpc);
 774   BinLogAxis(histChi2Tpc, 1);
 775   fListHist->Add(histChi2Tpc);
 776   //
 777   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 778     histChi2Tpc->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameChi2Tpc[iaxis]);
 779     histChi2Tpc->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleChi2Tpc[iaxis]);
 780   }
 781   //
 782   // (3.) dca_z
 783   //                               0-dcaZ, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0-3 -> electron-proton, 4 -> undef, 5 -> all)
 784   Int_t    binsDcaZ[kNumberOfAxes] = { 20,   50,    20,            18,  6};
 785   Double_t minDcaZ[kNumberOfAxes]  = {  0,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 786   Double_t maxDcaZ[kNumberOfAxes]  = {  4,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 787   //
 788   TString axisNameDcaZ[kNumberOfAxes]  = {"dcaZ","pT","eta","phi","pid"};
 789   TString axisTitleDcaZ[kNumberOfAxes] = {"dcaZ","pT","eta","phi","pid"};
 790   //
 791   THnF * histDcaZ = new THnF("histDcaZ","dca_z to prim. vtx.",kNumberOfAxes, binsDcaZ, minDcaZ, maxDcaZ);
 792   BinLogAxis(histDcaZ, 1);
 793   fListHist->Add(histDcaZ);
 794   //
 795   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 796     histDcaZ->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameDcaZ[iaxis]);
 797     histDcaZ->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleDcaZ[iaxis]);
 798   }
 799   //
 800   // (4.) hit in SPD layer
 801   //                              0-spdHit, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0-3 -> electron-proton, 4 -> undef, 5 -> all)
 802   Int_t    binsSpd[kNumberOfAxes] = {    2,   50,    20,            18,  6};
 803   Double_t minSpd[kNumberOfAxes]  = { -0.5,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 804   Double_t maxSpd[kNumberOfAxes]  = {  1.5,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 805   //
 806   TString axisNameSpd[kNumberOfAxes]  = {"spdHit","pT","eta","phi","pid"};
 807   TString axisTitleSpd[kNumberOfAxes] = {"spdHit","pT","eta","phi","pid"};
 808   //
 809   THnF * histSpd = new THnF("histSpd","hit in SPD layer or not",kNumberOfAxes, binsSpd, minSpd, maxSpd);
 810   BinLogAxis(histSpd, 1);
 811   fListHist->Add(histSpd);
 812   //
 813   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 814     histSpd->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameSpd[iaxis]);
 815     histSpd->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleSpd[iaxis]);
 816   }
 817   //
 818   // (5.) number of crossed rows
 819   //                               0-ncr, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0,unid,etc.)
 820   Int_t    binsNcr[kNumberOfAxes] = { 40,   50,    20,            18,  6};
 821   Double_t minNcr[kNumberOfAxes]  = { 20,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 822   Double_t maxNcr[kNumberOfAxes]  = {160,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 823   //
 824   TString axisNameNcr[kNumberOfAxes]  = {"Ncr","pT","eta","phi","pid"};
 825   TString axisTitleNcr[kNumberOfAxes] = {"Ncr","pT","eta","phi","pid"};
 826   //
 827   THnF * histNcr = new THnF("histNcr","number of crossed rows TPC histogram",kNumberOfAxes, binsNcr, minNcr, maxNcr);
 828   BinLogAxis(histNcr, 1);
 829   fListHist->Add(histNcr);
 830   //
 831   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 832     histNcr->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameNcr[iaxis]);
 833     histNcr->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleNcr[iaxis]);
 834   }
 835   //
 836   // (6.) ratio crossed rows over findable clusters
 837   //                                0-CRoverFC, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0,unid,etc.)
 838   Int_t    binsCRoverFC[kNumberOfAxes] = {  26,   50,    20,            18,  6};
 839   Double_t minCRoverFC[kNumberOfAxes]  = { 0.4,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 840   Double_t maxCRoverFC[kNumberOfAxes]  = { 1.8,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 841   //
 842   TString axisNameCRoverFC[kNumberOfAxes]  = {"CRoverFC","pT","eta","phi","pid"};
 843   TString axisTitleCRoverFC[kNumberOfAxes] = {"CRoverFC","pT","eta","phi","pid"};
 844   //
 845   THnF * histCRoverFC = new THnF("histCRoverFC","number of crossed rows over findable clusters histogram",kNumberOfAxes, binsCRoverFC, minCRoverFC, maxCRoverFC);
 846   BinLogAxis(histCRoverFC, 1);
 847   fListHist->Add(histCRoverFC);
 848   //
 849   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 850     histCRoverFC->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameCRoverFC[iaxis]);
 851     histCRoverFC->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleCRoverFC[iaxis]);
 852   }
 853   //
 854   // (7.) max chi2 / ITS cluster
 855   //                               0-Chi2Its, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0,unid,etc.)
 856   Int_t    binsChi2Its[kNumberOfAxes] = { 25,   50,    20,            18,  6};
 857   Double_t minChi2Its[kNumberOfAxes]  = {  0,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 858   Double_t maxChi2Its[kNumberOfAxes]  = { 50,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 859   //
 860   TString axisNameChi2Its[kNumberOfAxes]  = {"Chi2Its","pT","eta","phi","pid"};
 861   TString axisTitleChi2Its[kNumberOfAxes] = {"Chi2Its","pT","eta","phi","pid"};
 862   //
 863   THnF * histChi2Its = new THnF("histChi2Its","number of crossed rows TPC histogram",kNumberOfAxes, binsChi2Its, minChi2Its, maxChi2Its);
 864   BinLogAxis(histChi2Its, 1);
 865   fListHist->Add(histChi2Its);
 866   //
 867   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 868     histChi2Its->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameChi2Its[iaxis]);
 869     histChi2Its->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleChi2Its[iaxis]);
 870   }
 871   //
 872   // (8.) tpc active volume length
 873   //                                0-TpcLength, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0,unid,etc.)
 874   Int_t    binsTpcLength[kNumberOfAxes] = {  40,   50,    20,            18,  6};
 875   Double_t minTpcLength[kNumberOfAxes]  = {   0,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 876   Double_t maxTpcLength[kNumberOfAxes]  = { 170,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 877   //
 878   TString axisNameTpcLength[kNumberOfAxes]  = {"TpcLength","pT","eta","phi","pid"};
 879   TString axisTitleTpcLength[kNumberOfAxes] = {"TpcLength","pT","eta","phi","pid"};
 880   //
 881   THnF * histTpcLength = new THnF("histTpcLength","number of crossed rows TPC histogram",kNumberOfAxes, binsTpcLength, minTpcLength, maxTpcLength);
 882   BinLogAxis(histTpcLength, 1);
 883   fListHist->Add(histTpcLength);
 884   //
 885   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 886     histTpcLength->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameTpcLength[iaxis]);
 887     histTpcLength->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleTpcLength[iaxis]);
 888   }
 889   //
 890   // (9.) match TPC->ITS
 891   //                                  0-is matched, 1-pt, 2-eta,         3-phi, 4-pid(0-3 -> electron-proton, 4 -> undef, 5 -> all)
 892   Int_t    binsTpcItsMatch[kNumberOfAxes] = {    2,   50,    20,            18,  6};
 893   Double_t minTpcItsMatch[kNumberOfAxes]  = { -0.5,  0.1,    -1,             0, -0.5};
 894   Double_t maxTpcItsMatch[kNumberOfAxes]  = {  1.5,   20,    +1, 2*TMath::Pi(),  5.5};
 895   //
 896   TString axisNameTpcItsMatch[kNumberOfAxes]  = {"isMatched","pT","eta","phi","pid"};
 897   TString axisTitleTpcItsMatch[kNumberOfAxes] = {"isMatched","pT","eta","phi","pid"};
 898   //
 899   THnF * histTpcItsMatch = new THnF("histTpcItsMatch","TPC -> ITS matching",kNumberOfAxes, binsTpcItsMatch, minTpcItsMatch, maxTpcItsMatch);
 900   BinLogAxis(histTpcItsMatch, 1);
 901   fListHist->Add(histTpcItsMatch);
 902   //
 903   for (Int_t iaxis=0; iaxis<kNumberOfAxes;iaxis++){
 904     histTpcItsMatch->GetAxis(iaxis)->SetName(axisNameTpcItsMatch[iaxis]);
 905     histTpcItsMatch->GetAxis(iaxis)->SetTitle(axisTitleTpcItsMatch[iaxis]);
 906   }
 907
 908
 909
 910
 911 }
 912