Calculadora Producto Escalar: A·B, ángulo, proyección, 2D/3D/nD
Calcula el producto escalar de dos vectores 2D, 3D o n-dimensionales: A·B = Σ aᵢ·bᵢ = |A||B|cos(θ). Ángulo, proyección, ortogonalidad. Cuatro modos de cálculo.
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Producto escalar
El producto escalar (o dot product) de dos vectores A y B en ℝⁿ: A · B = Σᵢ aᵢ · bᵢ. Resultado: escalar. 2D: aₓbₓ + aᵧbᵧ; 3D: + a_z b_z. Fundamental en álgebra lineal.
Interpretación geométrica
A · B = |A|·|B|·cos(θ). Ángulo: θ = arccos((A·B)/(|A|·|B|)). θ = 0°: máximo; θ = 90°: ortogonal (A·B = 0); θ = 180°: mínimo.
Proyección ortogonal
proj_B(A) = (A·B/|B|²)·B. Escalar: (A·B)/|B| = |A|·cos(θ). Descomposición A = proj_B(A) + perp_B(A). Base de fuerzas, sombras, PCA.
Propiedades algebraicas
- Conmutativa: A·B = B·A.
- Distributiva: A·(B+C) = A·B + A·C.
- A·A = |A|² ≥ 0.
- Cauchy-Schwarz: |A·B| ≤ |A|·|B|.
Norma y distancia
|A| = √(A·A) = √Σ aᵢ². Vector unitario â = A/|A|. Similitud coseno: â · b̂ en [−1, 1].
Física
Trabajo W = F · d = |F|·|d|·cos(θ). Potencia P = F · v. Flujo eléctrico Φ = E · A. Perpendicularidad: W = 0.
Aplicaciones informáticas
Renderizado 3D: iluminación (L · N, ley de Lambert), backface culling, reflexiones. Machine learning: similitud coseno en NLP y recomendaciones, atención transformer (Q · K). IR: ranking de documentos.
Ejemplos numéricos
A = (1, 2, 3), B = (4, 5, 6): A·B = 4 + 10 + 18 = 32. |A| = √14 ≈ 3,742; |B| = √77 ≈ 8,775. θ = arccos(32/(3,742·8,775)) ≈ 12,93°. A = (1, 0, 0), B = (0, 1, 0): A·B = 0 → ortogonales. Proyección de (3, 4) sobre (1, 0): (3, 0) (componente horizontal). Fuerza de 10 N inclinada 30° aplicada a un desplazamiento de 5 m: W = 10·5·cos(30°) = 43,3 J.
Cómo usar
Cuatro modos: básico (A, B → A·B, |A|, |B|, ángulo, relación); proyección (A, B → proj_B(A) vector y escalar); ángulo (A, B → θ en grados y radianes); desde ángulo (|A|, |B|, θ → A·B). Vectores separados por coma, cualquier dimensión (ambas listas misma longitud). Ejemplo entrada: 1, 2, 3 y 4, 5, 6. El producto escalar se generaliza naturalmente a espacios de Hilbert (dimensión infinita) y forma la base del análisis funcional y la mecánica cuántica (producto interno ⟨ψ|φ⟩).
Interpretación geométrica y ortogonalidad
El producto escalar tiene una doble naturaleza: algebraicamente es la suma de los productos de las componentes, A·B = Σ aᵢbᵢ; geométricamente vale A·B = |A|·|B|·cos θ, donde θ es el ángulo entre los dos vectores. De esta segunda forma derivan las propiedades más útiles. El signo del producto escalar revela la relación angular: positivo para ángulos agudos (θ 90°), exactamente cero cuando los vectores son ortogonales (perpendiculares). Este criterio de ortogonalidad es de los más usados en geometría y física: dos direcciones son perpendiculares si y solo si su producto escalar se anula. Invirtiendo la fórmula se obtiene el ángulo entre vectores cualesquiera: cos θ = A·B/(|A|·|B|), herramienta fundamental en geometría analítica y álgebra lineal.
Proyección y aplicaciones: del trabajo físico a la inteligencia artificial
El producto escalar mide cuánto un vector "apunta" en la dirección de otro, y ese es el concepto de proyección: la proyección escalar de A sobre B vale A·B/|B|, la vectorial (A·B/|B|²)·B. En física el trabajo de una fuerza es un producto escalar, W = F·s = |F|·|s|·cos θ: solo la componente de la fuerza a lo largo del desplazamiento realiza trabajo. En gráficos por ordenador, la ley del coseno de Lambert calcula la iluminación de una superficie como producto escalar entre la normal y la dirección de la luz. En inteligencia artificial, la "similitud del coseno" entre vectores de palabras o documentos — usada en motores de búsqueda y modelos lingüísticos — es simplemente un producto escalar normalizado.
Actualizado a julio de 2026
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