加密自我选择是由现代综合共识协议所采用的范式，以选择具有块的“领导者”。 Algorand [Chen and Micali，2019年]提出了规范协议，Ferreira等人。[2022]在战略参与者的最大分数上建立界限（𝛼，𝛽）可以作为其股份𝛼 𝛼和网络连接参数𝛽 𝛽的函数。虽然它们的下限和上限都是不平凡的，但它们之间存在很大的差距（例如，它们建立𝑓（10％，1）∈[10。08％，21。12％]），公开一个问题，即这些操纵的关注程度有多重要。我们将计算方法开发为任何所需的（𝛼，𝛽）的指甲𝑓（𝛼，𝛽），以达到任意精度，并在广泛的参数上实现我们的方法（例如，我们确认𝑓（10％，1）∈[10。08％，10。15％]）。从方法论上讲，估计𝑓（𝛼，𝛽）可以用作估算高精度的马尔可夫决策过程的价值，其状态是实数列表。我们的方法论贡献涉及（a）重新提出问题，而是将问题计算为高精度的分布的预期价值，该分布是非线性采样操作员的定点，以及（b）可证明由各种截断和采样估算所引起的误差界定该分布的误差（似乎可以在封闭形式求解）。一个技术挑战是，基于自然采样的目标分布平均值的估计值不是公正的估计量，因此我们的方法一定超出了声称足够多的样本以接近平均值的范围。