探讨矩阵相似性时，若两个矩阵都能对角化，且特征值相同，则可以推出它们具有相似性。然而，相似性这一条件并非仅仅基于相同特征值这一要素，而是一个更为全面的条件集合。特征多项式的相等确实是相似性的一个必要条件，但并非充分条件。

更全面地理解，两个矩阵相似意味着它们具有相同的特征值，并且还具备共同的初等因子。特征值相同保证了矩阵在对角化后，其本征空间的维度和本征向量的数量一致，但这一特点不足以完全定义相似性。

初等因子的相等则进一步补充了相似性的定义，它表示两个矩阵在进行行或列的初等变换后，可以相互转化。初等因子是矩阵的不变量，它们与矩阵的相似性密切相关。因此，如果两个矩阵具有相同的特征值和相同的初等因子，我们可以合理推断这两个矩阵在数学性质上是相似的。

简而言之，若两个矩阵的特征值相同且其初等因子相等，这意味着它们在数学结构上有高度的一致性，从而可以得出这两个矩阵是相似的结论。这一过程不仅展示了数学的严谨性，也揭示了矩阵相似性背后的深刻数学原理。