雅可比疊代法是一種用於求解線性方程組的疊代算法，其基本思想是將線性方程組中的係數矩陣拆分為對角線矩陣和非對角線矩陣兩部分，並利用對角線矩陣的逆矩陣來疊代求解方程組。具體地，設線性方程組為Ax=b，其中A為係數矩陣，b為常數向量，x為未知向量，雅可比疊代法的疊代公式如下：x[i+1]=D^(-1)(b-Rx[i])，其中D為係數矩陣A的對角線矩陣，R為非對角線矩陣，即R=A-D。x[i]表示第i次疊代的解向量，x[i+1]表示第i+1次疊代的解向量。
雅可比疊代法的優點是簡單易懂，計算量較小，適用於係數矩陣特徵值較大的情況。但是，它的收斂速度較慢，且對於鞍點問題和病態問題可能會出現數值不穩定的情況。因此，在實際套用中，為了提高疊代速度和精度，可以結合其他疊代算法使用，如Gauss-Seidel疊代法、SOR疊代法等。