鲁棒性，英文为Robustness，是一个多学科的概念，涉及控制理论、计算机科学、工程学等领域。它指的是系统在面临内部结构或外部环境的改变时，能够保持其功能和性能稳定的能力。具体来说，鲁棒性描述的是一个系统在遭遇外界干扰、意外情况或极端条件时，依然能够维持正常功能的能力。
鲁棒性强调系统在面对各种随机噪声、异常情况和攻击等干扰时的抗干扰能力。在软件开发、机器学习和人工智能等领域中，鲁棒性往往被视为一个重要的质量指标，并且得到了广泛的关注和研究。
鲁棒性可以分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。稳定鲁棒性是指系统在受到扰动后能够迅速进入稳态的能力，而性能鲁棒性则是指系统在参数摄动下仍能维持某些性能的特性。
在计算机科学中，鲁棒性通常用于描述软件、硬件和网络等不同类型的系统或算法的质量。具有良好鲁棒性的系统或算法，可以在面对复杂的实际环境和数据时，依然能够保证稳定的运行和准确的输出结果。
在机器学习中，鲁棒性是指模型在面对数据的变化或噪声时，仍能对数据进行准确的分类或预测。这种鲁棒性可以使得机器学习模型更加健壮、可靠，不会因为噪声或异常数据而出现过拟合或欠拟合的情况，从而提高模型的泛化能力。
总的来说，鲁棒性是确保系统在各种复杂和多变环境中持续有效运行的基础，是系统稳定性和可靠性的重要指标。