ポーリングレート8000Hzと1000Hz、撃ち合いで何%変わる？

マウスのポーリングレートを1000Hzから8000Hzに上げると、撃ち合いの勝率は何%変わるのか。ポーリングの待ち時間を、モニターの回（#6）と同じ撃ち合いの計算に入れて2800万回撃ち合わせ、画面の1コマごとに照準の動きがどう届くかも数えました。PAD（DualSense）の250Hzと1000Hzも、実測のボタン遅延で比べています。
※この動画のナレーションは、僕の声を学習したAIです。

▼わかったこと
・ポーリングの待ちは平均で間隔の半分：125Hz 4ミリ秒、1000Hz 0.5ミリ秒、8000Hz 0.06ミリ秒。8000Hzで縮むのは 0.44ミリ秒（240Hz・240fpsで合計約14ミリ秒のうち）
・同じ腕で撃ち合うと、8000Hz の勝率は 50.1%（相手は1000Hz）。125Hz のままだと 1000Hz に 49.0%。目安：モニター144→240Hz は 52.5%
・変わるのは画面の1コマ：240fps で 1000Hz は1コマに報告が4回か5回 → 1コマの進み方のずれ 6.7%、8000Hz は 1.3%。125Hz はコマの 48% で照準が止まる
・144fps なら 1000Hz でも 1.5%。360fps では 1000Hz 12.4% ／ 8000Hz 1.6%
・DPI400 でゆっくり（1秒5cm）動かすと、1000Hz でも 8000Hz でも 12.3%（センサーの点が足りない）
・CPU が詰まって 8000Hz の人だけ 220fps に落ちると、勝率 49.9%。4000Hz ならずれ 2.7%
・PAD：DualSense（PC・有線）250Hz のボタン遅延 9.1ミリ秒 → 1000Hz で 3.9ミリ秒（Gamepadla の実測）。PAD同士で 1000Hz の勝率 51.7%（待ちの差だけなら 50.5%）

0:00 8000Hzと1000Hz、撃ち合いの勝率
0:27 ポーリングレートとは（待ちは間隔の半分）
1:13 クリックから画面までの遅れの中で
2:11 2800万回の撃ち合い
2:58 変わるのは画面の1コマ
4:10 fpsとDPIで変わる
5:27 8000HzとCPUの負担
6:39 PADは250Hz→1000Hzで
7:52 まとめ

【計算の条件】
・撃ち合い：#6 と同じ計算（遅延は Toth ほか 2026 の実測に合わせ、照準はフィッツの法則、命中率は Liu ほか 2021 の遅延の効果）。2人とも240Hz・240fps、同じ腕、同時に見える、先に5発当てたら勝ち
・ポーリング：動いてから次の問い合わせまでの待ちを 0〜1/ポーリングレート の一様分布で足した（実測は1000Hzのマウスなので、その差を足す）
・1コマの動き：手は一定の速さ（1秒20cm、1600DPI。ゆっくりは1秒5cm）。各コマにはそのコマまでに届いた報告の合計だけ照準が進む
・PAD：照準の速さはスティックの実測（2.39 bit/s、マウスは4.73）。遅延は Gamepadla の DualSense（有線）の測定（250Hz 3回の平均と、1000Hz にしたもの）。1台ずつの測定で、日付とファームウェアが違う
・自作シミュレーター（Python、乱数シード固定）、1組100万回、合計2800万回

【参考】
・Igor's Lab「Database and charts for the latencies of input devices」（NVIDIA LDAT V2 によるクリックから表示までの遅延）
・Gamepadla：Sony DualSense / Xbox Series Controller の入力遅延（Prometheus 82）
・Razer HyperPolling テクノロジー（8000Hz と CPU の注意）
・Digital Citizen「Razer Viper 8KHz review」
・J. Toth ほか（2026）／ Liu ほか CHI 2021 ／ Ramcharitar & Teather CHI EA 2017（#6・#5 と同じ）

映像・効果音：オリジナル（Blender／Remotion／自作ツール）。ゲーム画面は使用していません（ゲーム風の画面は作図です）。
BGM: 超頭脳バトル / Yuyake Monster（OpenTracks）
BGM: Routine / gooset（OpenTracks）
BGM: 不思議の理由 / shimtone（OpenTracks）
BGM: Into the light / GT-K（OpenTracks）
BGM: New Departure / FLASH☆BEAT（OpenTracks）
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