$(\Rightarrow)$: Ist $B$ eine Basis aus EV von $f$ (vgl. \propref{satz_diagonal_ev}), so ist $B\le\bigcup\limits_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$, also $V=\Span_K(\bigcup\limits_{\lambda\in K}\Eig(f, \lambda))=\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$. \\
$(\Leftarrow)$: Ist $V=\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$, so gibt es $\lambda_1,...,\lambda_n \in K$ mit $V=\sum_{i=1}^r \Eig(f,\lambda_i)$. Wir wählen Basen $B_i$ von $\Eig(f,\lambda_i)$. Dann ist $\bigcup\limits_{i=1}^r B_i$ ein endliches Erzeugendensystem von $V$, enthält also eine Basis von $V$ (II.3.6). Diese besteht aus EV von $f$. %TODO: Verlinkung
\dim_K(V) &= \dim_K(\sum\limits_{i=1}^m \Eig(f,\lambda_i))\text{ sein, also }\notag\\
V&= \sum\limits_{i=1}^m \Eig(f,\lambda_i) \notag
\end{align}
Nach \propref{lemma_diag_summe_eig} ist $f$ genau dann diagonalisierbar.
\end{proof}
\begin{definition}[$a$ teilt $b$]
Sei $R$ ein kommutativer Ring mit seien $a,b\in R$. Man sagt, $a$\begriff{teilt}$b$ (in Zeichen $a\vert b$), wenn es $x\in R$ mit $b=ax$ gibt.
\end{definition}
\begin{definition}[Vielfachheit]
Für $0\neq P\in K[t]$ und $\lambda\in K$ nennt man $\mu(P,\lambda)=\max\{r\in\natur_{>0}\mid(t-r)^r\vert P\}$ die \begriff{Vielfachheit} der Nullstelle $\lambda$ von $P$.
Ist $P(t)=(t-\lambda)^r\cdot Q(t)$ mit $Q(t)\in K[t]$ und $Q(\lambda)\neq0$, so ist $\mu(P,\lambda)=r$
\end{lemma}
\begin{proof}
Offensichtlich ist $\mu(P,\lambda)\ge r$. Wäre $\mu(P,\lambda)\ge r+l$, so $(t-\lambda)^{r+l}\vert P(t)$ also $(t-\lambda)^r\cdot Q(t)=(t-\lambda)^{r^+l}\cdot R(t)$ mit $R(t)\in K[t]$, folglich $t-\lambda\vert Q(t)$, insbesondere $Q(\lambda)=0$. \\
Schreibe $P(t)=\prod_{\lambda\in K}(t-\lambda)^{r_\lambda}\cdot Q(t)$, wobei $Q(t)\in K[t]$ keine Nullstellen mehr besitzt. Nach \propref{lemma_3_7} ist $\mu(P,\lambda)=r_\lambda$ für alle $\lambda$ und somit $\deg(P)=\sum_{\lambda\in K} r_\lambda+\deg(Q)\ge\sum_{\lambda\in K}\mu(P,\lambda)$ mit Gleichheit genau dann,wenn $\deg(Q)=0$, also $Q=c\in K$, d.h. genau dann, wenn $P(t)=c\cdot\prod_{\lambda\in K}(t-\lambda)^{r_\lambda}$.
mit einer Matrix $A'\in\Mat_{n-s}(K)$, also $\chi_f(t)=\chi_A(t)\overset{\text{\propref{beispiel_2_8}}}{=}\chi_{\lambda\mathbbm{1}}\cdot\chi_{A'}(t)=(t-\lambda)^s\cdot\chi_{A'}(t)$ und somit $\dim_K(\Eig(f,\lambda))=s\le\mu(x_f,\lambda)$.
Nach \propref{lemma_diag_summe_eig} ist $f$ genau dann diagonalisierbar, wenn $\dim_K(\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda))=n$, also wenn bei (1) und (2) Gleichheit herrscht. Gleichheit bei (1) bedeutet $\dim_K(\Eig(f,\lambda))=\mu(\chi_f,\lambda)$ für alle $\lambda\in K$, und Gleichheit bei (2) bedeutet nach \propref{lemma_3_9}, dass $\chi_f$ in Linearfaktoren zerfällt. %TODO: Verlinkung
\begin{definition}[algebraische und geometrische Vielfachheit]
Man nennt $\mu_a(f,\lambda)=\mu(\chi_f,\lambda)$ die \begriff[Vielfachheit!]{algebraische Vielfachheit} und $\mu_g(f,\lambda)=\dim_K(\Eig(f,\lambda))$ die \begriff[Vielfachheit!]{geometrische Vielfachheit} des Eigenwertes $\lambda$ von $f$.
\end{definition}
\begin{remark}
Wieder nennt man $A\in\Mat_n(K)$ diagonalisierbar, wenn $f_A\in\End_K(K^n)$ diagonalisierbar ist, also wenn $A\sim D$ für eine Diagonalmatrix $D$.