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[Spanish] Update 2016/linear-transformations description and sentence translations

2016/linear-transformations/spanish/description.json

@@ -4,7 +4,7 @@
   "input": "Quite possibly the most important idea for understanding linear algebra."
  },
  {
-  "translatedText": "Ayude a financiar proyectos futuros: https://www.patreon.com/3blue1brown",
+  "translatedText": "Ayuda a financiar proyectos futuros: https://www.patreon.com/3blue1brown",
   "input": "Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown"
  },
  {

2016/linear-transformations/spanish/sentence_translations.json

@@ -88,7 +88,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Verá, una excelente manera de comprender las funciones de los vectores es utilizar el movimiento.",
+  "translatedText": "Verás, una excelente manera de comprender las funciones de los vectores es utilizar el movimiento.",
   "input": "You see, a great way to understand functions of vectors is to use movement.",
   "time_range": [
    71.86,
@@ -112,15 +112,15 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Se vuelve muy concurrido pensar en todos los vectores a la vez, cada uno como una flecha.",
+  "translatedText": "Se vuelve muy abrumador pensar en todos los vectores a la vez, cada uno como una flecha.",
   "input": "It gets really crowded to think about all of the vectors all at once, each one as an arrow.",
   "time_range": [
    94.98,
    99.12
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Entonces, como mencioné en el último video, un buen truco es conceptualizar cada vector no como una flecha, sino como un punto único, el punto donde se asienta su punta.",
+  "translatedText": "Entonces, como mencioné en el último video, un buen truco es conceptualizar cada vector no como una flecha, sino como un punto único, el punto donde se encuentra su punta.",
   "input": "So as I mentioned last video, a nice trick is to conceptualize each vector not as an arrow, but as a single point, the point where its tip sits.",
   "time_range": [
    99.5,
@@ -192,7 +192,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Todas las líneas deben seguir siendo líneas sin curvarse y el origen debe permanecer fijo en su lugar.",
+  "translatedText": "Todas las líneas deben seguir siendo líneas rectas sin curvarse y el origen debe permanecer fijo en su lugar.",
   "input": "All lines must remain lines without getting curved, and the origin must remain fixed in place.",
   "time_range": [
    163.7,
@@ -216,7 +216,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Este de aquí corrige el origen, y podría parecer que mantiene las líneas rectas, pero eso es sólo porque solo estoy mostrando las líneas de la cuadrícula horizontal y vertical.",
+  "translatedText": "Esta de aquí fija el origen, y podría parecer que mantiene las líneas rectas, pero eso es sólo porque solo estoy mostrando las líneas de la cuadrícula horizontal y vertical.",
   "input": "This one here fixes the origin, and it might look like it keeps lines straight, but that's just because I'm only showing the horizontal and vertical grid lines.",
   "time_range": [
    182.68,
@@ -248,7 +248,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Otros son un poco más complicados de describir con palabras.",
+  "translatedText": "Otras son un poco más complicados de describir con palabras.",
   "input": "Others are a little trickier to describe with words.",
   "time_range": [
    208.12,
@@ -280,7 +280,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Por ejemplo, considere el vector v con coordenadas negativas 1, 2, lo que significa que es igual a menos 1 por i-hat más 2 por j-hat.",
+  "translatedText": "Por ejemplo, considere el vector v con coordenadas menos 1, 2, lo que significa que es igual a menos 1 por i-hat más 2 por j-hat.",
   "input": "For example, consider the vector v with coordinates negative 1, 2, meaning that it equals negative 1 times i-hat plus 2 times j-hat.",
   "time_range": [
    237.5,
@@ -296,7 +296,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "El lugar donde aterriza v será negativo 1 vez el vector donde aterrizó i-hat más 2 veces el vector donde aterrizó j-hat.",
+  "translatedText": "El lugar donde aterriza v será menos 1 vez el vector donde aterrizó i-hat más 2 veces el vector donde aterrizó j-hat.",
   "input": "The place where v lands will be negative 1 times the vector where i-hat landed plus 2 times the vector where j-hat landed.",
   "time_range": [
    259.1,
@@ -328,7 +328,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Para la transformación que se muestra aquí, podemos leer que i-hat aterriza en las coordenadas 1, negativo 2 y j-hat aterriza en el eje x en las coordenadas 3, 0.",
+  "translatedText": "Para la transformación que se muestra aquí, podemos leer que i-hat aterriza en las coordenadas 1, menos 2 y j-hat aterriza en el eje x en las coordenadas 3, 0.",
   "input": "For the transformation shown here, we can read off that i-hat lands on the coordinates 1, negative 2, and j-hat lands on the x-axis over at the coordinates 3, 0.",
   "time_range": [
    285.08,
@@ -360,7 +360,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Ahora, dado que en realidad les estoy mostrando la transformación completa, podrían haber mirado para ver que v tiene las coordenadas 5, 2.",
+  "translatedText": "Ahora, dado que en realidad te estoy mostrando la transformación completa, podrías haber mirado para ver que v tiene las coordenadas 5, 2.",
   "input": "Now, given that I'm actually showing you the full transformation, you could have just looked to see that v has the coordinates 5, 2.",
   "time_range": [
    318.52,
@@ -440,23 +440,23 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Veamos cómo se ve esto en el caso más general, donde su matriz tiene entradas A, B, C, D.",
+  "translatedText": "Veamos cómo se ve esto en el caso más general, donde tu matriz tiene entradas A, B, C, D.",
   "input": "Let's see what this looks like in the most general case, where your matrix has entries A, B, C, D.",
   "time_range": [
    414.72,
    420.54
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Y recuerde, esta matriz es sólo una forma de empaquetar la información necesaria para describir una transformación lineal.",
+  "translatedText": "Y recuerda, esta matriz es sólo una forma de empaquetar la información necesaria para describir una transformación lineal.",
   "input": "And remember, this matrix is just a way of packaging the information needed to describe a linear transformation.",
   "time_range": [
    421.1,
    426.24
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Recuerde siempre interpretar esa primera columna, AC, como el lugar donde aterriza el primer vector base, y esa segunda columna, BD, como el lugar donde aterriza el segundo vector base.",
+  "translatedText": "Recuerda siempre interpretar esa primera columna, AC, como el lugar donde aterriza el primer vector base, y esa segunda columna, BD, como el lugar donde aterriza el segundo vector base.",
   "input": "Always remember to interpret that first column, AC, as the place where the first basis vector lands, and that second column, BD, as the place where the second basis vector lands.",
   "time_range": [
    426.24,
@@ -576,7 +576,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Y a riesgo de ser redundante aquí, descubrir cómo una cizalla transforma un vector dado se reduce a multiplicar esta matriz por ese vector.",
+  "translatedText": "Y con riesgo de ser redundante aquí, descubrir cómo una cizalla transforma un vector dado se reduce a multiplicar esta matriz por ese vector.",
   "input": "And at the risk of being redundant here, figuring out how a shear transforms a given vector comes down to multiplying this matrix by that vector.",
   "time_range": [
    525.3,
@@ -616,15 +616,15 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Si los vectores en los que aterrizan i-hat y j-hat son linealmente dependientes, lo que, si recuerdas el último video, significa que uno es una versión escalada del otro, significa que la transformación lineal aplasta todo el espacio 2D en el línea donde se encuentran esos dos vectores, también conocida como el tramo unidimensional de esos dos vectores linealmente dependientes.",
+  "translatedText": "Si los vectores en los que aterrizan i-hat y j-hat son linealmente dependientes, lo que, si recuerdas el último video, significa que uno es una versión escalada del otro, significa que la transformación lineal aplasta todo el espacio 2D en el línea donde se encuentran esos dos vectores, también conocida como el espacio generado unidimensional de esos dos vectores linealmente dependientes.",
   "input": "If the vectors that i-hat and j-hat land on are linearly dependent, which, if you recall from last video, means that one is a scaled version of the other, it means that the linear transformation squishes all of 2D space onto the line where those two vectors sit, also known as the one-dimensional span of those two linearly dependent vectors.",
   "time_range": [
    561.68,
    582.42
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "En resumen, las transformaciones lineales son una forma de moverse por el espacio de manera que las líneas de la cuadrícula permanezcan paralelas y espaciadas uniformemente, y de modo que el origen permanezca fijo.",
+  "translatedText": "En resumen, las transformaciones lineales son una forma de manipular el espacio de manera que las líneas de la cuadrícula permanezcan paralelas y espaciadas uniformemente, y de modo que el origen permanezca fijo.",
   "input": "To sum up, linear transformations are a way to move around space such that gridlines remain parallel and evenly spaced, and such that the origin remains fixed.",
   "time_range": [
    584.42,
@@ -664,7 +664,7 @@
   ]
  },
  {
-  "translatedText": "Casi todos los temas que se avecinan, desde la multiplicación de matrices hasta los determinantes, el cambio de base y los valores propios, serán más fáciles de entender una vez que empiece a pensar en las matrices como transformaciones del espacio.",
+  "translatedText": "Casi todos los temas que se avecinan, desde la multiplicación de matrices hasta los determinantes, el cambio de base y los valores propios, serán más fáciles de entender una vez que empieces a pensar en las matrices como transformaciones del espacio.",
   "input": "Almost all of the topics coming up, from matrix multiplication to determinants, change of basis, eigenvalues, all of these will become easier to understand once you start thinking about matrices as transformations of space.",
   "time_range": [
    627.66,