基向量（BasisVector）在数学和物理学中是一个重要的概念，尤其在线性代数和向量空间理论中。
基向量是指在一个向量空间中，能够通过线性组合表示该空间中所有向量的最小数量的向量。简单来说，一个向量空间如果由n个基向量组成，那么这个向量空间就是n维的。
以下是一些基向量的关键特点：
1.线性无关：基向量之间不能是线性相关的，即不能通过基向量中其他向量的线性组合来表示任何一个基向量。
2.张成空间：基向量能够张成整个向量空间，即向量空间中的任意向量都可以表示为基向量的线性组合。
3.最小性：基向量的数量是最小的，没有多余的向量。这意味着没有向量可以被去掉而不影响向量空间的张成。
例如，在二维空间中，一组基向量可以是两个不共线的向量，如（1,0）和（0,1），因为任何二维平面上的向量都可以表示为这两个向量的线性组合。
基向量在解决实际问题，如线性方程组、图像处理、数据分析等领域都非常重要。在机器学习和数据科学中，基向量（或称特征向量）经常用于降维和特征提取。
