Vectores ortogonales en ℝ³ con SymPy | Python + Jupyter Notebook скачать в хорошем качестве

Vectores ortogonales en ℝ³ con SymPy | Python + Jupyter Notebook

¿Los vectores ortogonales te parecen confusos o largos de resolver a mano? En este video te muestro paso a paso cómo resolver un ejercicio clásico de vectores en ℝ³ usando Python, SymPy y Jupyter Notebook, de forma clara y sin vueltas. Partimos desde el planteamiento matemático y llegamos a la solución de manera simbólica, verificando: Ortogonalidad entre vectores Condiciones sobre los parámetros Norma del vector Todo explicado como a mí me hubiera gustado que me lo expliquen. 🧠 ¿Qué vas a aprender? ✅ Qué significa que dos vectores sean ortogonales ✅ Cómo plantear el problema correctamente ✅ Cómo resolverlo con SymPy ✅ Cómo usar Python para matemáticas sin perder rigor ✅ Cómo comprobar resultados de forma automática 🛠 Herramientas usadas 🐍 Python 📘 SymPy 📓 Jupyter Notebook 🎯 ¿Para quién es este video? Estudiantes universitarios Personas que estudian álgebra lineal Programadores que usan Python para matemáticas Autodidactas que quieren entender de verdad, no memorizar Marcas de tiempo 00:00 – Introducción 01:00 – Símbolos o variables 02:30 – Vectores 04:15 – Condición de norma y ortogonalidad 07:30 – Soluciones 09:20 – Solución con k mayor a 0 11:26 – Verificación de resultados Si este tipo de contenido te ayuda: 👉 Suscríbete 👉 Deja un like 👉 Comenta qué otro ejercicio te gustaría ver resuelto Esto me permite seguir creando contenido claro, útil y sin humo 🚀