Cum sunt calculate așa-numitele imagini premergătoare Merkle?

Tocmai am întâlnit următorul cod sursă care este folosit ca mecanism de autentificare în care octeți32 frunză este acțiunea hashing pentru autentificare:

/**
 * @dev Aceste funcții se ocupă cu verificarea arborilor Merkle (arbori hash),
 */
bibliotecă MerkleProof {
    /**
     * @dev Returnează adevărat dacă se poate dovedi că o „frunză” face parte dintr-un arbore Merkle
     * definit de `rădăcină`. Pentru aceasta trebuie furnizată o `dovadă`, care să conţină
     * hașuri frate pe ramură de la frunză până la rădăcina copacului. Fiecare
     * se presupune că perechea de frunze și fiecare pereche de pre-imagini sunt sortate.
     */
    function verify(bytes32[] memory proof, bytes32 leaf) intern pur {
        bytes32 computedHash = frunză;

        pentru (uint256 i = 0; i < proof.length; i++) {
            bytes32 proofElement = dovada[i];

            if (computedHash <= proofElement) {
                // Hash (hash curent calculat + element curent al dovezii)
                computedHash = keccak256(abi.Pack(computedHash, proofElement));
            } altfel {
                // Hash (element curent al dovezii + hash curent calculat)
                computedHash = keccak256(abiPack(proofElement, computedHash));
            }
        }

        // Verificați dacă hash-ul (rădăcină) calculat este egal cu rădăcina furnizată
        assert(computedHash == 0xc8500f8e2fcf3c9a32880e1b973fb28acc88be35787a8abcf9981b2b65dbdeb5);
    }
}

În mod normal, așa cum este scris, ar fi ușor de calculat 0xc8500f8e2fcf3c9a32880e1b973fb28acc88be35787a8abcf9981b2b65dbdeb5 valabil pentru o singură cursă folosind o frunză secretă.
Dar nu așa este folosit, deoarece utilizatorul care a creat acest lucru s-a putut autentifica pentru mai multe foi care apar, cum ar fi utilizarea

merkleProof
octeți 32[]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sau

merkleProof
octeți 32[]
0x61a15081e2ed951092e2c3f1a660115c898dc65587a1429f289d9fefcc3733db
0xa2352823200685a085191ae962a2febb5d1c21f87fb2a721231a95cd54befba6
0x81d1618aeb427189f6d10ac65febc20032f866b670c6ce24ba81f58d07be8e64
0xab0b0909f5c4e99d9df1f4db02a602f40ca9c6f9307e13cd2c079c4cf7857755
0xdd9a04c9643b86672d5c6b41de3ab5e7be8af504ed3c4a590b415526abf29b92
0x5dc2e9451acb9794743c46fbaf6c886c083ce6a1a70627348bf9a5667627862d
0x8163ad6a22786e670fc838b8616ed87c4c16c5bccf75e1eb210be40f186b5c37
0x9020eeb5b847771ffebf1aa285de2563d231f0311d997ca0bde86a75572c728e
0x352266c127b9f0819ba51396bd61aaa7933f62384570cbdbe278468a016beb4d
0xc1fed80c0d54c5fa950582cc2d2404a2c52f649775f81c210cea3660bd3d1606
0xd333207a53d07ca2ca424c73a2e37ae26aac8ce862505fc6e729fe09589a6eff
0xd0da005f3ca9dea5bb791b82dbc34914e3ec70edc71ea49bc32fd04b06b68186
0x75321389bfadf0641313e0e8eef8257418ae596da57d46920d7796eaf2539a22
0x1506546f7e41b28d226e27037b533ab6850d9dd5d899d2f4b1bc8e72601bdc42
0xd5e600b0ff793547824f1056e9573400b28cb9ad822e705761ef2687d9206e11
0x335a4bbb9d0d484fedb3710c00155d55e011b2d28d4d03da9b1f3fc4a8d59f72
0x4e08bb6b91a529a32255dbe645bfc0a7f4cd36a6c19565e7a436fd34d038432a
0xdb2d94e778166bcbacf53ba7b9d34046fbf18943170ec79565b21c5d8499e490

dar cum se calculează acele seturi de dovezi (sunt multe dintre ele) care sunt folosite ca preâimagine pe o frunză...? Există o cheie sau altceva...?
Când caut pe Google despre dovezile Merkle, găsesc doar informații despre Merkle Trees în creștere, unde o informație specifică face referire la un hash anterior care poate fi referit ulterior ca un hash nou. Vreau să spun ceva care nu are legătură cu capacitatea de a găsi preâimagini după cum doriți.