本文介绍了连续深度图神经网络（GNN）及其与图神经常微分方程（GDEs）的关系，证明了其在静态和动态设置中的计算优势。提出了动态高斯图算子（DGGO）和图差分方程网络（GDeNet）等新模型，并展示了它们在解决偏微分方程（PDE）和图学习任务中的优越性能，实验验证了这些模型在真实数据集上的有效性。