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MatemáticasMatemáticas176 visualizaciones·Actualizado 30 de jun de 2026·12 páginas

Lección 3: Introducción al Álgebra Lineal

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Yeferson Gallego Mosquera@efersonallegoosquera_5dyk

¿Sabías que los vectores tienen propiedades súper útiles que te...

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PROPIEDADES DEL PRODUCTO ESCALAR 1) $\vec{u} \cdot \vec{u} \geq 0$ y $\vec{u} \cdot \vec{u} = 0 \Leftrightarrow \vec{u} = \vec{0}$ 2) $\ve

Propiedades del Producto Escalar

El producto escalar es como una herramienta mágica que te dice qué tanto "se parecen" dos vectores. Tiene cinco propiedades clave que necesitas memorizar porque aparecen en todos los exámenes.

La primera propiedad te dice que u⃗⋅u⃗≥0\vec{u} \cdot \vec{u} \geq 0 - básicamente, un vector consigo mismo siempre da positivo (excepto el vector cero). La segunda es que el orden no importa: u⃗⋅v⃗=v⃗⋅u⃗\vec{u} \cdot \vec{v} = \vec{v} \cdot \vec{u} (propiedad conmutativa).

La desigualdad de Cauchy-Schwarz suena complicada, pero es súper importante: ∣u⃗⋅v⃗∣≤∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣|\vec{u} \cdot \vec{v}| \leq ||\vec{u}|| ||\vec{v}||. Esta desigualdad aparece porque el coseno del ángulo entre vectores nunca puede ser mayor que 1.

Tip clave: La fórmula cos⁡φ=u⃗⋅v⃗∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣\cos\varphi = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{u}|| ||\vec{v}||} te permite encontrar el ángulo entre cualquier par de vectores.

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Desigualdad del Triángulo

¿Alguna vez te has preguntado por qué el camino más corto entre dos puntos es la línea recta? La desigualdad del triángulo lo explica matemáticamente: ∣∣a⃗+b⃗∣∣≤∣∣a⃗∣∣+∣∣b⃗∣∣||\vec{a} + \vec{b}|| \leq ||\vec{a}|| + ||\vec{b}||.

Para demostrar esta propiedad, usamos el truco de elevar al cuadrado ambos lados. Cuando desarrollas ∣∣a⃗+b⃗∣∣2||\vec{a} + \vec{b}||^2, obtienes ∣∣a⃗∣∣2+2a⃗⋅b⃗+∣∣b⃗∣∣2||\vec{a}||^2 + 2\vec{a} \cdot \vec{b} + ||\vec{b}||^2.

El paso clave es usar la propiedad de que cualquier número es menor o igual que su valor absoluto. Luego aplicamos Cauchy-Schwarz para reemplazar ∣a⃗⋅b⃗∣|\vec{a} \cdot \vec{b}| por ∣∣a⃗∣∣∣∣b⃗∣∣||\vec{a}|| ||\vec{b}||.

Recuerda: Esta desigualdad te dice que la suma de las magnitudes de dos vectores siempre es mayor o igual que la magnitud de su suma vectorial.

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Ángulos entre Vectores y Ortogonalidad

Calcular ángulos entre vectores es más fácil de lo que parece. Usas la fórmula cos⁡φ=u⃗⋅v⃗∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣\cos\varphi = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{u}|| ||\vec{v}||} y listo.

Hay dos casos especiales que siempre aparecen en los exámenes: cuando u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0, los vectores son perpendiculares (ángulo de 90°). Cuando el ángulo es 0° o 180°, los vectores son paralelos.

Para el ejercicio de encontrar valores de λ donde los vectores sean ortogonales, simplemente igualas el producto escalar a cero: u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0. Con los vectores dados, obtienes λ2−3λ−4=0\lambda^2 - 3\lambda - 4 = 0, que se resuelve factorizando: (λ−4)(λ+1)=0(\lambda - 4)(\lambda + 1) = 0.

Dato útil: Los vectores ortogonales aparecen constantemente en física (fuerzas perpendiculares) y en geometría analítica.

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Cálculos con Normas y Ángulos

Cuando tienes que calcular ∣∣2u⃗−v⃗∣∣||2\vec{u} - \vec{v}||, el truco está en usar la fórmula ∣∣2u⃗−v⃗∣∣2=(2u⃗−v⃗)⋅(2u⃗−v⃗)||2\vec{u} - \vec{v}||^2 = (2\vec{u} - \vec{v}) \cdot (2\vec{u} - \vec{v}).

Al desarrollar el producto punto, obtienes 4∣∣u⃗∣∣2−4u⃗⋅v⃗+∣∣v⃗∣∣24||\vec{u}||^2 - 4\vec{u} \cdot \vec{v} + ||\vec{v}||^2. Con ∣∣u⃗∣∣=3||\vec{u}|| = 3 y ∣∣v⃗∣∣=5||\vec{v}|| = 5, solo necesitas el valor de u⃗⋅v⃗\vec{u} \cdot \vec{v}.

Para vectores perpendiculares (φ=π2\varphi = \frac{\pi}{2}), u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0, entonces ∣∣2u⃗−v⃗∣∣=61||2\vec{u} - \vec{v}|| = \sqrt{61}. Para φ=2π3\varphi = \frac{2\pi}{3}, u⃗⋅v⃗=−152\vec{u} \cdot \vec{v} = -\frac{15}{2}, y obtienes ∣∣2u⃗−v⃗∣∣=91||2\vec{u} - \vec{v}|| = \sqrt{91}.

Estrategia: Siempre eleva al cuadrado primero cuando calcules normas de sumas o diferencias de vectores.

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Proyecciones y Componentes

Las proyecciones vectoriales te permiten descomponer un vector en direcciones específicas - súper útil en física para analizar fuerzas.

La fórmula de proyección es \text{Proy}_\vec{v}\vec{u} = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{v}||^2}\vec{v}, mientras que la componente escalar es \text{comp}_\vec{v}\vec{u} = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{v}||}.

En el ejemplo con u⃗=2i^+3j^+k^\vec{u} = 2\hat{i} + 3\hat{j} + \hat{k} y v⃗=i^+2j^−6k^\vec{v} = \hat{i} + 2\hat{j} - 6\hat{k}, primero calculas u⃗⋅v⃗=2(1)+3(2)+1(−6)=2\vec{u} \cdot \vec{v} = 2(1) + 3(2) + 1(-6) = 2 y ∣∣v⃗∣∣2=1+4+36=41||\vec{v}||^2 = 1 + 4 + 36 = 41.

Visualízalo: La proyección es la "sombra" de un vector sobre otro, como cuando el sol proyecta tu sombra en el suelo.

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Introducción al Producto Vectorial y Determinantes

El producto vectorial (o producto cruz) solo existe en R3\mathbb{R}^3 y su resultado es un vector perpendicular a los dos vectores originales. Antes de dominarlo, necesitas entender los determinantes.

Para matrices 2×2, el determinante es ∣A∣=a11a22−a12a21|A| = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}. Si el determinante es diferente de cero, el sistema tiene solución única; si es cero, tiene infinitas soluciones o ninguna.

Para matrices 3×3, expandes por la primera fila: ∣A∣=a11∣a22a23a32a33∣−a12∣a21a23a31a33∣+a13∣a21a22a31a32∣|A| = a_{11}\begin{vmatrix} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix} - a_{12}\begin{vmatrix} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{vmatrix} + a_{13}\begin{vmatrix} a_{21} & a_{22} \\ a_{31} & a_{32} \end{vmatrix}.

Recuerda: Los signos en la expansión siguen el patrón + - + para la primera fila.

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Cálculo del Producto Vectorial

El producto vectorial se calcula como un determinante especial: u⃗×v⃗=∣i^j^k^u1u2u3v1v2v3∣\vec{u} \times \vec{v} = \begin{vmatrix} \hat{i} & \hat{j} & \hat{k} \\ u_1 & u_2 & u_3 \\ v_1 & v_2 & v_3 \end{vmatrix}.

Al expandir, obtienes u⃗×v⃗=i^(u2v3−u3v2)−j^(u1v3−u3v1)+k^(u1v2−u2v1)\vec{u} \times \vec{v} = \hat{i}(u_2v_3 - u_3v_2) - \hat{j}(u_1v_3 - u_3v_1) + \hat{k}(u_1v_2 - u_2v_1). Nota que el término en j^\hat{j} lleva signo negativo.

Los productos cruz de los vectores unitarios siguen la regla de la mano derecha: i^×j^=k^\hat{i} \times \hat{j} = \hat{k}, j^×k^=i^\hat{j} \times \hat{k} = \hat{i}, k^×i^=j^\hat{k} \times \hat{i} = \hat{j}. En sentido contrario llevan signo negativo.

Truco nemotécnico: Para recordar la secuencia, piensa en las letras del abecedario: i→j→k→i...

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Interpretación Geométrica del Producto Vectorial

La norma del producto vectorial tiene una interpretación geométrica súper importante: ∣∣u⃗×v⃗∣∣=∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣sin⁡α||\vec{u} \times \vec{v}|| = ||\vec{u}|| ||\vec{v}|| \sin\alpha. Esta es exactamente el área del paralelogramo formado por los dos vectores.

La identidad de Lagrange conecta el producto vectorial con el producto escalar: ∣∣u⃗×v⃗∣∣2=∣∣u⃗∣∣2∣∣v⃗∣∣2−(u⃗⋅v⃗)2||\vec{u} \times \vec{v}||^2 = ||\vec{u}||^2 ||\vec{v}||^2 - (\vec{u} \cdot \vec{v})^2. Esta fórmula es súper útil cuando no conoces el ángulo directamente.

Para demostrar la identidad, usas la relación u⃗⋅v⃗=∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣cos⁡φ\vec{u} \cdot \vec{v} = ||\vec{u}|| ||\vec{v}|| \cos\varphi y la identidad trigonométrica 1−cos⁡2φ=sin⁡2φ1 - \cos^2\varphi = \sin^2\varphi.

Aplicación práctica: En física, el área del paralelogramo aparece en el cálculo de torque y momento angular.

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Propiedades del Producto Vectorial y Ejercicios

El producto vectorial tiene propiedades que lo hacen diferente del producto escalar. La más importante: u⃗×v⃗=−v⃗×u⃗\vec{u} \times \vec{v} = -\vec{v} \times \vec{u} (anticonmutativo).

Otras propiedades clave: es distributivo (u⃗×(v⃗+w⃗)=u⃗×v⃗+u⃗×w⃗\vec{u} \times (\vec{v} + \vec{w}) = \vec{u} \times \vec{v} + \vec{u} \times \vec{w}), cualquier vector cruz consigo mismo da cero (u⃗×u⃗=0⃗\vec{u} \times \vec{u} = \vec{0}), y el resultado es siempre perpendicular a ambos vectores originales.

Para encontrar un vector unitario ortogonal a dos vectores dados, calculas su producto cruz y luego lo normalizas: u⃗n=u⃗×v⃗∣∣u⃗×v⃗∣∣\vec{u}_n = \frac{\vec{u} \times \vec{v}}{||\vec{u} \times \vec{v}||}.

Dato importante: Si dos vectores son paralelos, su producto vectorial es el vector cero.

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Aplicaciones Avanzadas del Producto Vectorial

Los ejercicios combinados te ayudan a dominar todas las propiedades juntas. Cuando tienes c⃗=a⃗×b⃗−a⃗\vec{c} = \vec{a} \times \vec{b} - \vec{a}, puedes usar la propiedad de que a⃗⋅(a⃗×b⃗)=0\vec{a} \cdot (\vec{a} \times \vec{b}) = 0 para simplificar cálculos.

Para calcular a⃗⋅c⃗\vec{a} \cdot \vec{c}, desarrollas: a⃗⋅c⃗=a⃗⋅(a⃗×b⃗)−a⃗⋅a⃗=0−∣∣a⃗∣∣2=−4\vec{a} \cdot \vec{c} = \vec{a} \cdot (\vec{a} \times \vec{b}) - \vec{a} \cdot \vec{a} = 0 - ||\vec{a}||^2 = -4.

Para ∣∣c⃗∣∣||\vec{c}||, usas la identidad de Lagrange cuando los vectores son ortogonales: ∣∣a⃗×b⃗∣∣2=∣∣a⃗∣∣2∣∣b⃗∣∣2||\vec{a} \times \vec{b}||^2 = ||\vec{a}||^2 ||\vec{b}||^2, porque a⃗⋅b⃗=0\vec{a} \cdot \vec{b} = 0.

Estrategia final: Siempre verifica si los vectores son ortogonales o paralelos - esto simplifica muchísimo los cálculos.

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Lección 3: Introducción al Álgebra Lineal

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¿Sabías que los vectores tienen propiedades súper útiles que te permiten resolver problemas de física y geometría de manera más fácil? En este tema vas a dominar el producto escalar, el producto vectorial y sus aplicaciones prácticas.

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Propiedades del Producto Escalar

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La desigualdad de Cauchy-Schwarz suena complicada, pero es súper importante: ∣u⃗⋅v⃗∣≤∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣|\vec{u} \cdot \vec{v}| \leq ||\vec{u}|| ||\vec{v}||. Esta desigualdad aparece porque el coseno del ángulo entre vectores nunca puede ser mayor que 1.

Tip clave: La fórmula cos⁡φ=u⃗⋅v⃗∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣\cos\varphi = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{u}|| ||\vec{v}||} te permite encontrar el ángulo entre cualquier par de vectores.

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Desigualdad del Triángulo

¿Alguna vez te has preguntado por qué el camino más corto entre dos puntos es la línea recta? La desigualdad del triángulo lo explica matemáticamente: ∣∣a⃗+b⃗∣∣≤∣∣a⃗∣∣+∣∣b⃗∣∣||\vec{a} + \vec{b}|| \leq ||\vec{a}|| + ||\vec{b}||.

Para demostrar esta propiedad, usamos el truco de elevar al cuadrado ambos lados. Cuando desarrollas ∣∣a⃗+b⃗∣∣2||\vec{a} + \vec{b}||^2, obtienes ∣∣a⃗∣∣2+2a⃗⋅b⃗+∣∣b⃗∣∣2||\vec{a}||^2 + 2\vec{a} \cdot \vec{b} + ||\vec{b}||^2.

El paso clave es usar la propiedad de que cualquier número es menor o igual que su valor absoluto. Luego aplicamos Cauchy-Schwarz para reemplazar ∣a⃗⋅b⃗∣|\vec{a} \cdot \vec{b}| por ∣∣a⃗∣∣∣∣b⃗∣∣||\vec{a}|| ||\vec{b}||.

Recuerda: Esta desigualdad te dice que la suma de las magnitudes de dos vectores siempre es mayor o igual que la magnitud de su suma vectorial.

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Calcular ángulos entre vectores es más fácil de lo que parece. Usas la fórmula cos⁡φ=u⃗⋅v⃗∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣\cos\varphi = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{u}|| ||\vec{v}||} y listo.

Hay dos casos especiales que siempre aparecen en los exámenes: cuando u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0, los vectores son perpendiculares (ángulo de 90°). Cuando el ángulo es 0° o 180°, los vectores son paralelos.

Para el ejercicio de encontrar valores de λ donde los vectores sean ortogonales, simplemente igualas el producto escalar a cero: u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0. Con los vectores dados, obtienes λ2−3λ−4=0\lambda^2 - 3\lambda - 4 = 0, que se resuelve factorizando: (λ−4)(λ+1)=0(\lambda - 4)(\lambda + 1) = 0.

Dato útil: Los vectores ortogonales aparecen constantemente en física (fuerzas perpendiculares) y en geometría analítica.

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Cálculos con Normas y Ángulos

Cuando tienes que calcular ∣∣2u⃗−v⃗∣∣||2\vec{u} - \vec{v}||, el truco está en usar la fórmula ∣∣2u⃗−v⃗∣∣2=(2u⃗−v⃗)⋅(2u⃗−v⃗)||2\vec{u} - \vec{v}||^2 = (2\vec{u} - \vec{v}) \cdot (2\vec{u} - \vec{v}).

Al desarrollar el producto punto, obtienes 4∣∣u⃗∣∣2−4u⃗⋅v⃗+∣∣v⃗∣∣24||\vec{u}||^2 - 4\vec{u} \cdot \vec{v} + ||\vec{v}||^2. Con ∣∣u⃗∣∣=3||\vec{u}|| = 3 y ∣∣v⃗∣∣=5||\vec{v}|| = 5, solo necesitas el valor de u⃗⋅v⃗\vec{u} \cdot \vec{v}.

Para vectores perpendiculares (φ=π2\varphi = \frac{\pi}{2}), u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0, entonces ∣∣2u⃗−v⃗∣∣=61||2\vec{u} - \vec{v}|| = \sqrt{61}. Para φ=2π3\varphi = \frac{2\pi}{3}, u⃗⋅v⃗=−152\vec{u} \cdot \vec{v} = -\frac{15}{2}, y obtienes ∣∣2u⃗−v⃗∣∣=91||2\vec{u} - \vec{v}|| = \sqrt{91}.

Estrategia: Siempre eleva al cuadrado primero cuando calcules normas de sumas o diferencias de vectores.

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Proyecciones y Componentes

Las proyecciones vectoriales te permiten descomponer un vector en direcciones específicas - súper útil en física para analizar fuerzas.

La fórmula de proyección es \text{Proy}_\vec{v}\vec{u} = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{v}||^2}\vec{v}, mientras que la componente escalar es \text{comp}_\vec{v}\vec{u} = \frac{\vec{u} \cdot \vec{v}}{||\vec{v}||}.

En el ejemplo con u⃗=2i^+3j^+k^\vec{u} = 2\hat{i} + 3\hat{j} + \hat{k} y v⃗=i^+2j^−6k^\vec{v} = \hat{i} + 2\hat{j} - 6\hat{k}, primero calculas u⃗⋅v⃗=2(1)+3(2)+1(−6)=2\vec{u} \cdot \vec{v} = 2(1) + 3(2) + 1(-6) = 2 y ∣∣v⃗∣∣2=1+4+36=41||\vec{v}||^2 = 1 + 4 + 36 = 41.

Visualízalo: La proyección es la "sombra" de un vector sobre otro, como cuando el sol proyecta tu sombra en el suelo.

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Introducción al Producto Vectorial y Determinantes

El producto vectorial (o producto cruz) solo existe en R3\mathbb{R}^3 y su resultado es un vector perpendicular a los dos vectores originales. Antes de dominarlo, necesitas entender los determinantes.

Para matrices 2×2, el determinante es ∣A∣=a11a22−a12a21|A| = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}. Si el determinante es diferente de cero, el sistema tiene solución única; si es cero, tiene infinitas soluciones o ninguna.

Para matrices 3×3, expandes por la primera fila: ∣A∣=a11∣a22a23a32a33∣−a12∣a21a23a31a33∣+a13∣a21a22a31a32∣|A| = a_{11}\begin{vmatrix} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix} - a_{12}\begin{vmatrix} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{vmatrix} + a_{13}\begin{vmatrix} a_{21} & a_{22} \\ a_{31} & a_{32} \end{vmatrix}.

Recuerda: Los signos en la expansión siguen el patrón + - + para la primera fila.

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Cálculo del Producto Vectorial

El producto vectorial se calcula como un determinante especial: u⃗×v⃗=∣i^j^k^u1u2u3v1v2v3∣\vec{u} \times \vec{v} = \begin{vmatrix} \hat{i} & \hat{j} & \hat{k} \\ u_1 & u_2 & u_3 \\ v_1 & v_2 & v_3 \end{vmatrix}.

Al expandir, obtienes u⃗×v⃗=i^(u2v3−u3v2)−j^(u1v3−u3v1)+k^(u1v2−u2v1)\vec{u} \times \vec{v} = \hat{i}(u_2v_3 - u_3v_2) - \hat{j}(u_1v_3 - u_3v_1) + \hat{k}(u_1v_2 - u_2v_1). Nota que el término en j^\hat{j} lleva signo negativo.

Los productos cruz de los vectores unitarios siguen la regla de la mano derecha: i^×j^=k^\hat{i} \times \hat{j} = \hat{k}, j^×k^=i^\hat{j} \times \hat{k} = \hat{i}, k^×i^=j^\hat{k} \times \hat{i} = \hat{j}. En sentido contrario llevan signo negativo.

Truco nemotécnico: Para recordar la secuencia, piensa en las letras del abecedario: i→j→k→i...

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Interpretación Geométrica del Producto Vectorial

La norma del producto vectorial tiene una interpretación geométrica súper importante: ∣∣u⃗×v⃗∣∣=∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣sin⁡α||\vec{u} \times \vec{v}|| = ||\vec{u}|| ||\vec{v}|| \sin\alpha. Esta es exactamente el área del paralelogramo formado por los dos vectores.

La identidad de Lagrange conecta el producto vectorial con el producto escalar: ∣∣u⃗×v⃗∣∣2=∣∣u⃗∣∣2∣∣v⃗∣∣2−(u⃗⋅v⃗)2||\vec{u} \times \vec{v}||^2 = ||\vec{u}||^2 ||\vec{v}||^2 - (\vec{u} \cdot \vec{v})^2. Esta fórmula es súper útil cuando no conoces el ángulo directamente.

Para demostrar la identidad, usas la relación u⃗⋅v⃗=∣∣u⃗∣∣∣∣v⃗∣∣cos⁡φ\vec{u} \cdot \vec{v} = ||\vec{u}|| ||\vec{v}|| \cos\varphi y la identidad trigonométrica 1−cos⁡2φ=sin⁡2φ1 - \cos^2\varphi = \sin^2\varphi.

Aplicación práctica: En física, el área del paralelogramo aparece en el cálculo de torque y momento angular.

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Propiedades del Producto Vectorial y Ejercicios

El producto vectorial tiene propiedades que lo hacen diferente del producto escalar. La más importante: u⃗×v⃗=−v⃗×u⃗\vec{u} \times \vec{v} = -\vec{v} \times \vec{u} (anticonmutativo).

Otras propiedades clave: es distributivo (u⃗×(v⃗+w⃗)=u⃗×v⃗+u⃗×w⃗\vec{u} \times (\vec{v} + \vec{w}) = \vec{u} \times \vec{v} + \vec{u} \times \vec{w}), cualquier vector cruz consigo mismo da cero (u⃗×u⃗=0⃗\vec{u} \times \vec{u} = \vec{0}), y el resultado es siempre perpendicular a ambos vectores originales.

Para encontrar un vector unitario ortogonal a dos vectores dados, calculas su producto cruz y luego lo normalizas: u⃗n=u⃗×v⃗∣∣u⃗×v⃗∣∣\vec{u}_n = \frac{\vec{u} \times \vec{v}}{||\vec{u} \times \vec{v}||}.

Dato importante: Si dos vectores son paralelos, su producto vectorial es el vector cero.

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Aplicaciones Avanzadas del Producto Vectorial

Los ejercicios combinados te ayudan a dominar todas las propiedades juntas. Cuando tienes c⃗=a⃗×b⃗−a⃗\vec{c} = \vec{a} \times \vec{b} - \vec{a}, puedes usar la propiedad de que a⃗⋅(a⃗×b⃗)=0\vec{a} \cdot (\vec{a} \times \vec{b}) = 0 para simplificar cálculos.

Para calcular a⃗⋅c⃗\vec{a} \cdot \vec{c}, desarrollas: a⃗⋅c⃗=a⃗⋅(a⃗×b⃗)−a⃗⋅a⃗=0−∣∣a⃗∣∣2=−4\vec{a} \cdot \vec{c} = \vec{a} \cdot (\vec{a} \times \vec{b}) - \vec{a} \cdot \vec{a} = 0 - ||\vec{a}||^2 = -4.

Para ∣∣c⃗∣∣||\vec{c}||, usas la identidad de Lagrange cuando los vectores son ortogonales: ∣∣a⃗×b⃗∣∣2=∣∣a⃗∣∣2∣∣b⃗∣∣2||\vec{a} \times \vec{b}||^2 = ||\vec{a}||^2 ||\vec{b}||^2, porque a⃗⋅b⃗=0\vec{a} \cdot \vec{b} = 0.

Estrategia final: Siempre verifica si los vectores son ortogonales o paralelos - esto simplifica muchísimo los cálculos.

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