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

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