在数值线性代数中，雅可比法（）是一种解对角元素几乎都是各行和各列的绝对值最大的值的线性方程组的算法。求解出每个对角元素并插入近似值。不断迭代直至收敛。这个算法是雅可比矩阵的精简版。方法的名字来源于德国数学家卡尔·雅可比。
描述.给定一个"n×n"的线性方程组其中:"A" 可以分解成对角部分"D"和剩余部分"R":线性方程组可以重写为:雅可比法是一种迭代方法。在每一次迭代中，上一次算出的x被用在右侧，用来算出左侧的新的x。这个过程可以如下表示：对每个元素可以用以下