两矩阵相似有：特征值是相同的，行列式也是一样的，相似就合同，两个矩阵主对角线的和是一样的。如果矩阵相似，那么其代表的就是不同坐标系（基）的同一个线性变换。
当两个矩阵相似时，这意味着它们具有相同的特征值和相似的特征向量，但它们的具体形状和元素值可能不同。更具体地说，如果存在一个非奇异矩阵 P，使得两个矩阵 A 和 B 满足以下相似关系：
B = P^(-1) * A * P
其中，P^(-1) 表示 P 的逆矩阵。
这种相似性关系有一些重要的数学属性：
1. 特征值相等：两个相似的矩阵 A 和 B 具有相同的特征值（即它们的特征多项式相同），即它们的特征值相同。
2. 特征向量对应：对应于相同的特征值，矩阵 A 和 B 的特征向量也是相似的。换句话说，如果向量 v 是 A 的一个特征向量，则存在非零标量 c，使得 P^(-1) * v 是 B 的特征向量。
3. 矩阵变换：通过相似变换，矩阵 A 和 B 之间可以相互映射。换句话说，可以通过线性变换通过 P 将 A 转换为 B，或者通过 P^(-1) 将 B 转换回 A。
矩阵的相似性是线性代数中一个重要的概念，它在矩阵对角化、矩阵相似标准形等方面有广泛的应用。
