鲁棒性（Robustness）是指系统、模型或算法在面对输入数据、环境或参数的摄动（扰动）时，仍能保持其性能的稳定性和可靠性的能力。简单来说，就是系统或算法对于各种变化或干扰的抵抗能力。在计算机科学和机器学习中，鲁棒性通常用来描述一个算法或模型在处理不同类型、分布或噪声的输入数据时，其输出结果的稳定性和准确性。一个具有鲁棒性的系统或算法能够在面对各种挑战时，仍然能够产生可靠和有效的结果。

鲁棒性在多个领域都有应用，如控制科学、信号处理、机器学习、图像处理等。在这些领域中，系统或算法的鲁棒性是其性能评估的重要指标之一。例如，在机器学习中，训练一个鲁棒性强的模型是很重要的，因为模型需要在各种不同的输入数据中表现良好，而不仅仅是在训练数据上表现优秀。在图像分类任务中，如果一个模型只能正确分类训练数据中的图像，而在未见过的、略微不同的图像上表现不佳，那么该模型的鲁棒性就很差。

为了提高系统或算法的鲁棒性，可以采取多种方法，如增加训练数据的多样性、使用正则化技术、设计更复杂的模型结构等。这些方法可以帮助模型更好地泛化到未见过的数据，并提高其对于输入摄动的抵抗能力。

请注意，鲁棒性、稳定性、可靠性和抗干扰性虽然相关，但是是不同的概念。它们之间的主要区别在于关注的侧重点不同。例如，稳定性更强调对于数据的微小变化的抵抗能力；可靠性更强调系统或算法在长时间运行中的稳定性和正确性；而抗干扰性更强调对于外部干扰信号的抵抗能力。而鲁棒性则是一个更广泛的概念，它涵盖了这些方面，并强调在各种不同情况下系统或算法的稳定性和可靠性。