TPC/LandauTest.C

   1 #include "TH1.h"
   2 #include "TH2.h"
   3 #include "TFile.h"
   4 #include "TTree.h"
   5
   6 #include "TRandom.h"
   7 #include "TPad.h"
   8 #include "TCanvas.h"
   9
  10 /// \file LandauTest.C
  11
  12 class TLandauMean: public TObject {
  13 public:
  14   void Init(Int_t n, Float_t mean, Float_t sigma);  // initial parameters
  15   void Gener();          // gener sample
  16
  17   //void Anal();
  18
  19   Int_t fNSample;      // number of samples
  20   Float_t fLMean;        // landau mean
  21   Float_t fLSigma;       // landau sigma
  22   //
  23   Float_t fTM_0_6[3];    // truncated method  - first 3 momenta
  24   Float_t fTM_0_7[3];    // truncated method  - first 3 momenta
  25   Float_t fTM_0_8[3];    // truncated method  - first 3 momenta
  26   Float_t fTM_0_10[3];   // truncated method  - first 3 momenta
  27   //
  28   Float_t fLM_0_6[3];    // truncated log.  method  - first 3 momenta
  29   Float_t fLM_0_7[3];    // truncated log.  method  - first 3 momenta
  30   Float_t fLM_0_8[3];    // truncated log.  method  - first 3 momenta
  31   Float_t fLM_0_10[3];   // truncated log.  method  - first 3 momenta
  32
  33   Float_t fMedian3;      // median 3 value
  34 private:
  35   Float_t Moment3(Float_t sum1, Float_t sum2, Float_t sum3, Int_t n, Float_t m[3]);
  36   ClassDef(TLandauMean,1)
  37 };
  38
  39 /// \cond CLASSIMP
  40 ClassImp(TLandauMean)
  41 /// \endcond
  42
  43 void TLandauMean::Init(Int_t n, Float_t mean, Float_t sigma)
  44 {
  45   /// init parameters
  46
  47   fNSample = n;
  48   fLMean   = mean;
  49   fLSigma  = sigma;
  50 }
  51
  52 Float_t TLandauMean::Moment3(Float_t sumi1, Float_t sumi2, Float_t sumi3, Int_t sum, Float_t m[3])
  53 {
  54   Float_t m3=0;
  55
  56   //  m3 = (sumi3-3*pos*sumi2+3*pos*pos*sumi-pos*pos*pos*sum)/sum;
  57   Float_t pos = sumi1/sum;
  58   m[0] = pos;
  59   m[1] = sumi2/sum-pos*pos;
  60   if (m[1]<=0){
  61     printf("pici pici\n");
  62   }
  63   else
  64     m[1] = TMath::Sqrt(m[1]);
  65   m3 = (sumi3-3*pos*sumi2+3*pos*pos*sumi1-pos*pos*pos*sum)/sum;
  66   Float_t sign = m3/TMath::Abs(m3);
  67   m3 = TMath::Power(sign*m3,1/3.);
  68   m3*=sign;
  69
  70   m[2] = m3;
  71   return m3;
  72 }
  73
  74 void TLandauMean::Gener()
  75 {
  76   /// generate sample
  77
  78   Float_t * buffer = new Float_t[fNSample];
  79
  80   for (Int_t i=0;i<fNSample;i++) {
  81     buffer[i] = gRandom->Landau(fLMean,fLSigma);
  82     if (buffer[i]>1000) buffer[i]=1000;
  83   }
  84
  85   Int_t *index = new Int_t[fNSample];
  86   TMath::Sort(fNSample,buffer,index,kFALSE);
  87
  88   //
  89   Float_t median = buffer[index[fNSample/3]];
  90   //
  91   Float_t sum06[4]  = {0.,0.,0.,0.};
  92   Float_t sum07[4]  = {0.,0.,0.,0.};
  93   Float_t sum08[4]  = {0.,0.,0.,0.};
  94   Float_t sum010[4]  = {0.,0.,0.,0.};
  95   //
  96   Float_t suml06[4] = {0.,0.,0.,0.};
  97   Float_t suml07[4] = {0.,0.,0.,0.};
  98   Float_t suml08[4] = {0.,0.,0.,0.};
  99   Float_t suml010[4] = {0.,0.,0.,0.};
 100   //
 101
 102   for (Int_t i =0; i<fNSample; i++){
 103     Float_t amp  = buffer[index[i]];
 104     Float_t lamp = median*TMath::Log(1.+amp/median);
 105     if (i<0.6*fNSample){
 106       sum06[0]+= amp;
 107       sum06[1]+= amp*amp;
 108       sum06[2]+= amp*amp*amp;
 109       sum06[3]++;
 110       suml06[0]+= lamp;
 111       suml06[1]+= lamp*lamp;
 112       suml06[2]+= lamp*lamp*lamp;
 113       suml06[3]++;
 114     }
 115
 116     if (i<0.7*fNSample){
 117       sum07[0]+= amp;
 118       sum07[1]+= amp*amp;
 119       sum07[2]+= amp*amp*amp;
 120       sum07[3]++;
 121       suml07[0]+= lamp;
 122       suml07[1]+= lamp*lamp;
 123       suml07[2]+= lamp*lamp*lamp;
 124       suml07[3]++;
 125     }
 126     if (i<0.8*fNSample){
 127       sum08[0]+= amp;
 128       sum08[1]+= amp*amp;
 129       sum08[2]+= amp*amp*amp;
 130       sum08[3]++;
 131       suml08[0]+= lamp;
 132       suml08[1]+= lamp*lamp;
 133       suml08[2]+= lamp*lamp*lamp;
 134       suml08[3]++;
 135     }
 136     if (i<1*fNSample){
 137       sum010[0]+= amp;
 138       sum010[1]+= amp*amp;
 139       sum010[2]+= amp*amp*amp;
 140       sum010[3]++;
 141       suml010[0]+= lamp;
 142       suml010[1]+= lamp*lamp;
 143       suml010[2]+= lamp*lamp*lamp;
 144       suml010[3]++;
 145
 146     }
 147   }
 148   //
 149   fMedian3 = median;
 150   //
 151   Moment3(sum06[0],sum06[1],sum06[2],sum06[3],fTM_0_6);
 152   Moment3(sum07[0],sum07[1],sum07[2],sum07[3],fTM_0_7);
 153   Moment3(sum08[0],sum08[1],sum08[2],sum08[3],fTM_0_8);
 154   Moment3(sum010[0],sum010[1],sum010[2],sum010[3],fTM_0_10);
 155   //
 156
 157   Moment3(suml06[0],suml06[1],suml06[2],suml06[3],fLM_0_6);
 158   Moment3(suml07[0],suml07[1],suml07[2],suml07[3],fLM_0_7);
 159   Moment3(suml08[0],suml08[1],suml08[2],suml08[3],fLM_0_8);
 160   Moment3(suml010[0],suml010[1],suml010[2],suml010[3],fLM_0_10);
 161   //
 162   fLM_0_6[0] = (TMath::Exp(fLM_0_6[0]/median)-1.)*median;
 163   fLM_0_7[0] = (TMath::Exp(fLM_0_7[0]/median)-1.)*median;
 164   fLM_0_8[0] = (TMath::Exp(fLM_0_8[0]/median)-1.)*median;
 165   fLM_0_10[0] = (TMath::Exp(fLM_0_10[0]/median)-1.)*median;
 166   //
 167   delete [] buffer;
 168 }
 169
 170
 171 void GenerLandau(Int_t nsamples)
 172 {
 173   TLandauMean * landau = new TLandauMean;
 174   TFile f("Landau.root","recreate");
 175   TTree * tree = new TTree("Landau","Landau");
 176   tree->Branch("Landau","TLandauMean",&landau);
 177
 178   for (Int_t i=0;i<nsamples;i++){
 179     Int_t   n     = 20 + Int_t(gRandom->Rndm()*150);
 180     Float_t mean  = 40. +gRandom->Rndm()*50.;
 181     Float_t sigma = 5.  +gRandom->Rndm()*15.;
 182     landau->Init(n, mean, sigma);
 183     landau->Gener();
 184     tree->Fill();
 185   }
 186   tree->Write();
 187   f.Close();
 188
 189 }
 190
 191
 192
 193
 194
 195 TH1F *  LandauTest(Float_t meano,  Float_t sigma, Float_t meanlog0, Int_t n,Float_t ratio)
 196 {
 197   /// test for different approach of de dx resolution
 198   /// meano, sigma  - mean value of Landau distribution and sigma
 199   /// meanlog0      - scaling factor for logarithmic mean value
 200   /// n             - number of used layers
 201   /// ratio         - ratio of used amplitudes for truncated mean
 202
 203
 204   TCanvas * pad = new TCanvas("Landau test");
 205   pad->Divide(2,2);
 206   TH1F * h1 = new TH1F("h1","Logarithmic mean",300,0,4*meano);
 207   TH1F * h2 = new TH1F("h2","Logarithmic amplitudes",300,0,8*meano);
 208   TH1F * h3 = new TH1F("h3","Mean",300,0,4*meano);
 209   TH1F * h4 = new TH1F("h4","Amplitudes",300,0,8*meano);
 210
 211   for(Int_t j=0;j<10000;j++){
 212     //generate sample and sort it
 213     Float_t * buffer = new Float_t[n];
 214     Float_t * buffer2= new Float_t[n];
 215
 216     for (Int_t i=0;i<n;i++) {
 217       buffer[i] = gRandom->Landau(meano,sigma);
 218       buffer2[i] = buffer[i];
 219     }
 220     //add crosstalk
 221     for (Int_t i=1;i<n-1;i++) {
 222       buffer[i] =    buffer2[i]*1.0+ buffer2[i-1]*0.0+ buffer2[i+1]*0.0;
 223       buffer[i] = TMath::Min(buffer[i],1000.);
 224     }
 225     Int_t *index = new Int_t[n];
 226     TMath::Sort(n,buffer,index,kFALSE);
 227
 228     //calculate mean
 229     Float_t sum;
 230     sum=0;
 231     Float_t mean;
 232     Float_t used = 0;
 233     for (Int_t i=0;i<n*ratio;i++) {
 234       if (buffer[index[i]]<1000.){
 235         Float_t amp = meanlog0*TMath::Log(1+buffer[index[i]]/meanlog0);
 236         sum += amp;
 237         used++;
 238       }
 239     }
 240     mean = sum/used;
 241     //
 242     sum=0;
 243     used=0;
 244     Float_t sum2=0;
 245     Float_t meanlog =meanlog0;
 246     for (Int_t i=0;i<n*ratio;i++) {
 247       if (buffer[index[i]]<1000.){
 248         Float_t amp = meanlog*TMath::Log(1.+buffer[index[i]]/(meanlog));
 249         sum +=amp;
 250         sum2+=buffer[index[i]];
 251         used++;
 252         h2->Fill(amp);
 253         h4->Fill(buffer[index[i]]);
 254       }
 255     }
 256     mean = sum/used;
 257     mean = (TMath::Exp(mean/meanlog)-1)*meanlog;
 258     Float_t mean2 = sum2/used;
 259     //mean2 = (mean+mean2)/2.;
 260     h1->Fill(mean);
 261     h3->Fill(mean2);
 262   }
 263
 264   pad->cd(1);
 265   h1->Draw();
 266   pad->cd(2);
 267   h2->Draw();
 268   pad->cd(3);
 269   h3->Draw();
 270   pad->cd(4);
 271   h4->Draw();
 272
 273
 274   return h1;
 275
 276 }
 277