Jacobi 方法的 Matlab 实现，其实挺适合刚接触数值计算的你。用法简单，就是写个jacobi(A,b,toll,kmax)的函数，输入矩阵A和向量b，加上误差容忍度和最大迭代次数，就能跑起来。代码结构清晰，每一步都好理解，适合拿来做学习模板。

初始化用零向量开局，不断迭代更新解向量，直到误差足够小或者次数到了上限。要注意，Jacobi 法对矩阵有点挑——最好是对角占优的，不然容易不收敛，调了半天没结果真让人头秃。

不过你要是的是大型稀疏矩阵，这个方法还挺有用，毕竟结构简单，不占太多内存。代码里更新残差和收敛判断也都一应俱全，直接改改就能应用到你的项目里，挺方便的。

如果你追求更快收敛或者更稳的表现，也可以考虑混用Gauss-Seidel或SOR。想深入挖一挖？这篇Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法求解线性方程组的迭代算法的文章你可以顺带看看，写得也还不错。

，如果你在做 Matlab 数值计算，或者搞稀疏矩阵求解，这个jacobi函数还蛮值得收藏一下的。想快速上手数值迭代方法，从它开始挺合适。