鲁棒性通常被认为是在不确定性下的良好（可接受）性能。通常，这种不确定性是某种描述的“噪音”，但也可能是某种其他形式的不确定性。

Antoine Vacavant 的这篇论文说：

Peter Meer 将稳健性定义为“只有当估计误差保证小于应用程序中可以容忍的值时，才认为估计器是稳健的”。

我怀疑您会找到该术语的定义，或者更确切地说，我怀疑您会找到该术语的许多定义。可能有多少作者就有多少定义。

在鲁棒控制中，鲁棒的思想是不同的：

鲁棒控制技术最重要的例子可能是 H-infinity loop-shaping，它是由剑桥大学的 Duncan McFarlane 和 Keith Glover 开发的。这种方法最大限度地降低了系统在其频谱上的灵敏度，并保证了当干扰进入系统时系统不会大大偏离预期轨迹。