对角矩阵相似是线性代数中一个重要的概念，它可以用来描述一个矩阵是否可以被对角化，从而简化矩阵的运算。下面我们来介绍一下如何求对角矩阵相似。

首先，我们需要了解一下什么是对角矩阵。对角矩阵是一种特殊的矩阵，它的非对角线元素都为0，而对角线上的元素可以是任意数。例如，如下矩阵就是一个对角矩阵：

```

[ 1 0 0 ]

[ 0 2 0 ]

[ 0 0 3 ]

```

接下来，我们需要了解一下矩阵相似的概念。如果存在一个可逆矩阵P，使得P的逆矩阵存在，且满足A = PDP^-1，则称矩阵A和D相似，其中D为对角矩阵。这里的P称为相似变换矩阵，它是将A转化为D的关键。

那么，如何求对角矩阵相似呢？我们可以按照以下步骤进行：

1. 求出矩阵A的特征值和对应的特征向量。

2. 将特征向量组成一个矩阵P，使得每一列都是一个特征向量。

3. 求出矩阵P的逆矩阵P^-1。

4. 计算D = P^-1AP，其中D为对角矩阵，A和P为原矩阵和相似变换矩阵。

通过以上步骤，我们就可以求出对角矩阵相似了。需要注意的是，如果矩阵A的特征值不足n个，那么就无法进行对角化，也就无法求出对角矩阵相似。

总之，对角矩阵相似是一个重要的概念，在学习线性代数时需要掌握。求对角矩阵相似的步骤虽然较为繁琐，但只要按照以上步骤进行，就可以得到正确的结果。