如果我们想要实现95％的容错，那么为了达到2−40（大约1万亿分之一）的失败率，我们需要有足够的随机抽样节点，同时有2−40的概率导致这些节点都是攻击者，这需要 log(2−40)÷log(0.95) ≈ 540个节点。
这意味着如果我们想要在 δ 网络延迟中存活的话，则每个参与者的扩展周期将需要是2 *δ，因此整个算法需要花费1080 *δ时间来运行。鉴于网络延迟假设本身必须非常保守，这是非常不理想的。
我们可以改进这个算法，在 n 轮运行中得到1−O(1)/n的容错。假设我们选择了一大组节点（接近无限大），并将它们全部安排到n的子集中，其中每个子集并行运行共识。
如果攻击者控制了≤1−ln(2)/n的份额，那么其完全控制任意给定集合的概率<1/2。每个用户可以接受共识的输出作为各个共识过程的模态（即最频繁的）结果。
因此，攻击者需要破坏超过一半的集合，而当集合的数量接近无穷大时，这种可能性接近于零。
更具体地说，假设有700个集合并行运行，我们的目标是实现1−1/n的容错。那么攻击者有1/e 的可能会完全控制任一给定的集合。
攻击者控制多数集合的概率是约为2−40.36。如果我们将容错放宽到1−2/n，那么攻击者完全控制任意给定集合的概率只有1/e2，这时我们只需要68个集合就足够了。同理，实现1−3/n容错只需要32个集合就足够了。
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