后向稳定性（Backward Stability）：数值算法的一种重要性质，指算法得到的计算结果恰好等于对“略微扰动后的输入数据”进行精确计算所得到的结果。换句话说，算法的误差可以解释为“输入被微小改动了”，而不是“计算过程把结果弄得面目全非”。（该术语常用于数值线性代数与数值分析；在某些语境下也会与“后向误差”一起讨论。）
This solver is backward stable for most well-conditioned problems.
这个求解器对大多数良态（条件良好）的问题具有后向稳定性。
A backward stable algorithm guarantees that the computed solution equals the exact solution to a nearby problem, which helps explain why it performs reliably despite rounding errors.
后向稳定的算法保证：计算出的解等同于某个“邻近问题”的精确解，这有助于解释为什么它即使存在舍入误差也往往表现可靠。
/ˈbækwərd stəˈbɪləti/
backward（向后、回到输入端）+ stability（稳定性）。该搭配来自数值分析的误差理论：与其只看“输出错了多少”（前向误差），不如把误差“追溯回输入”，看是否可以解释为输入发生了极小扰动，因此称为“后向稳定性”。这一概念在 20 世纪数值计算发展中被系统化讨论，常与舍入误差、扰动分析等一起出现。
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