在向量分析中，雅可比矩阵（也称作Jacobi矩阵，）是函数的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。当其为方形矩阵时，其行列式称为雅可比行列式（Jacobi determinant）。要注意的是，如果雅可比矩阵为方阵，那在英文中雅可比矩阵跟Jacobi行列式两者都称作 Jacobian。其重要性在于，如果函数   在点 可微的话，在点 的雅可比矩阵即为该函数在该点的最佳线性逼近，也代表雅可比矩阵是单变数实数函数的微分在向量值多变数函数的推广，在这种情况下，雅可比矩阵也被称作函数 在点 的微分或者导数。