矩阵不能相似对角化通常说明以下几个方面的信息：
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1. 矩阵的特征值不满足条件：相似对角化要求矩阵有足够的线性无关的特征向量。如果矩阵的特征值不是互不相同的，或者矩阵的特征值对应的特征向量不线性无关，那么矩阵就不能相似对角化。
2. 特征向量不足：对于每一个特征值，其对应的特征向量数量必须至少与该特征值的代数重数（即特征值在特征多项式中的幂次）相等。如果某个特征值的代数重数大于其几何重数（即该特征值对应的线性无关特征向量的数量），则矩阵不能相似对角化。
3. 矩阵的几何性质：如果一个矩阵的特征向量不能构成整个向量空间的一个基，即不能覆盖整个空间，那么这个矩阵就不能相似对角化。
4. 矩阵的秩和零空间的维度：如果一个矩阵的秩小于其大小，那么它的零空间的维度大于零。如果这个矩阵的特征向量不能覆盖整个零空间，那么它就不能相似对角化。
5. 矩阵的特殊性质：某些特殊的矩阵，如实对称矩阵或复对称矩阵，可以相似对角化。如果一个矩阵不是这些特殊类型的矩阵，那么它可能不能相似对角化。
矩阵不能相似对角化表明该矩阵的特征值或特征向量存在某种不满足对角化条件的情况，这可能涉及到特征值的重数、特征向量的线性相关性，或者矩阵本身的结构特性。
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