韋達定理的推廣形式：
特征多項式|λI-A|一定是關於λ的n次多項式，λ^n的系數一定是1，由韋達定理和跡函數的性質：tr（A）=tr（P^-1*diag*P）=tr(diag*P^-1*P)=tr(diag)=所有特征值（包括重復的）之和
則有λ^(n-1)的系數一定是-tr（A），常數項就是a0就是（-1）^n * |A| (常數項就是令λ為零，那么就有常數項）
從之前映射的理解（高等代數雜記https://www.cnblogs.com/zy1120192493/p/12686634.html）可以看到矩陣相似類就是指本質上相同映射在不同的基下的矩陣的集合，在這個相似類中，最能反映這個映射的當然就是特征值構成的對角矩陣，也就是可以把基向量伸縮的映射，非常的好。
相抵類也是說本質上同樣都是一個從U到V的映射只不過在兩個空間中基的選擇不同而使得其對應的矩陣不一樣。
對角化中最好的方式： 若A~diag｛……｝， 則有T-1 A T = diag｛｝， 其中T就是一個由特征向量所構成的矩陣。