鲁棒算法（Robust Algorithm）是指在算法设计时，能够对输入数据的异常、噪声或错误保持稳定性和正确性的算法。这类算法在处理现实世界中的数据时，能够有效抵抗各种干扰，保证输出结果的准确性和可靠性。
鲁棒算法的特点包括：
1. 抗干扰性：算法能够处理含有噪声、异常值或错误的数据，而不影响其性能。
2. 稳定性：算法在不同条件下都能保持稳定运行，不会因为数据的变化而出现大幅波动。
3. 适应性：算法能够适应不同类型的数据和问题，具有较好的泛化能力。
4. 容错性：算法在遇到错误或异常情况时，能够自动纠正或忽略这些错误，继续执行。
在许多应用领域，如信号处理、图像处理、机器学习等，鲁棒算法都具有重要意义。例如，在图像处理中，鲁棒算法可以有效地去除图像中的噪声，提高图像质量；在机器学习中，鲁棒算法可以提高模型的泛化能力，使其在处理未知数据时仍能保持较高的准确率。
