雅可比疊代公式是一種用於求解線性方程組的疊代算法。其矩陣形式可以表示為：
X^(k+1) = B_J * X^k + f_J
其中：
B_J 是雅可比疊代矩陣，定義為 (B_J = D^{-1} \cdot (L + U))，其中 (D) 是對角矩陣，(L) 是嚴格下三角矩陣，(U) 是上三角矩陣。
f_J 是常數向量，定義為 (f_J = D^{-1} \cdot b)。
這個公式通過疊代的方式逐步逼近線性方程組的解 (X)。在每次疊代中，新的解向量 (X^{k+1}) 是由當前的解向量 (X^k) 通過雅可比疊代矩陣 (B_J) 變換得到，並加上常數向量 (f_J)。這個過程持續進行，直到解向量收斂到一個足夠接近真實解的值。