收敛性和鲁棒性有什么区别

收敛性是指一个算法、模型或数值计算过程随着迭代次数增加，逐步接近或达到某个稳定解或目标值的能力。它通常用于描述优化问题，如梯度下降法或迭代求解方程组，随着时间推进，结果会越来越准确。

鲁棒性则关注的是系统或模型对于输入变化或异常情况的抵抗能力。一个鲁棒的系统能够在存在噪声、不确定因素或轻微错误的情况下，仍能给出相对可靠的结果。它强调的是稳定性，即使面对一些小的变化，也不会导致整个系统的性能崩溃。

简而言之，收敛性关心的是过程是否到达预期的解决方案，而鲁棒性关心的是如何处理偏离预期的情况并保持性能。