FTD-GNO：张量分解实现低内存图神经算子
原文标题：FTD-GNO: Memory-Efficient Graph Neural Operators through Functional Tensor Decomposition of the Kernel
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论文提出 FTD-GNO，通过将高维连续积分核分解为低维模态函数，避免显式物化全边核张量。采用 CP、Tensor-Train、Tucker 等张量分解格式，显著降低核评估与聚合的内存占用。实验显示峰值内存低于未分解基线，训练时间更短，并具备良好可扩展性。
- 问题
- 图神经算子在高分辨率或大邻域下核张量内存与计算开销过大。
- 方法
- 把高维连续积分核分解为低维模态函数，用 CP、Tensor-Train、Tucker 格式代数重建算子，不显式物化全边核张量。
- 结果
- 峰值内存低于未分解图积分基线，训练时间更短；未给出具体数值。
- 影响
- 做 PDE 代理模型时可在同等显存下扩展到更高分辨率或更大邻域。
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