雅各比迭代的 Matlab 实现，推荐这份 MATH-2605 课程里的资源，写得挺清楚，适合刚入门线性代数数值解法的你。代码结构比较规整，每个分解方法都拆成单独的函数模块，比如 lu_fact、qr_fact_househ 和 qr_fact_givens，调用方式也简单，传个.dat文件名进去就能跑。

lu_fact('test.dat') 会输出 L、U 和误差；qr_fact_househ('test.dat') 和 qr_fact_givens('test.dat') 分别用了 Householder 和 Givens 来做 QR 分解。输出结果也一目了然，调试时还挺方便。

如果你平时在搞数值、线代作业，或者准备考研究生，这种函数封装风格的代码比较好改，也容易做实验对比。哦对了，建议配合矩阵可视化工具看一下分解效果，会更直观。

另外，下面这些链接也挺有参考价值：有的是 LU 分解的入门教程，有的是 QR 分解的拓展实现，比如Matlab LU 分解入门、QR 分解计算特征值这种，适合对照着学。

如果你对 Jacobi 迭代 和 QR/LU 分解感兴趣，可以直接把这些函数集成进自己的代码库，跑起来也不麻烦。