Meines Erachtens fehlt in dieser Rechnung einiges, damit klar wird, was dort passiert.
Es sei
\(E =\{e_x,e_y\}\) die Standardbasis mit
\(e_x= \begin{pmatrix} 1 & 0\end{pmatrix}, e_y= \begin{pmatrix} 0 & 1\end{pmatrix}\)
\(B=\{e_a,e_b\}\) sei die andere Basis.
Damit lassen sich die Vektoren kompakt, aber etwas lax so schreiben:
\( \begin{pmatrix} x & y \end{pmatrix}_E = xe_x + ye_y \quad (1)\)
Nun haben wir es mit einer linearen Koordinatentrafo zu tun:
\(xe_x + ye_y= x(\sqrt 2 e_a - e_b) + ye_b\)
\(\boxed{=\underbrace{\sqrt 2 x}_{=a(x,y)}e_a + \underbrace{(y-x)}_{=b(x,y)} e_b \quad (2)}\)
Die Formeln (2) sind für das Verständnis der Rechnung meines Erachtens erforderlich.
Statt jetzt abstrakt mit Differentialen zu rechnen, kannst du dir auch eine Funktion \(f(a,b) = f(a(x,y),b(x,y))\) vorstellen, deren Gradient zu berechnen ist, welcher aber in den Koordinaten der Basis \(B\) anzugeben ist:
\(\nabla f(a,b)= \left(\frac{\partial f}{\partial a}\frac{\partial a}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial b}\frac{\partial b}{\partial x}\right)e_x + \left(\frac{\partial f}{\partial a}\frac{\partial a}{\partial y} + \frac{\partial f}{\partial b}\frac{\partial b}{\partial y}\right)e_y \)
\(\stackrel{(2)}{=}\left(\frac{\partial f}{\partial a}\cdot \sqrt 2 + \frac{\partial f}{\partial b}\cdot (-1)\right) e_x + \left(\frac{\partial f}{\partial a}\cdot 0 + \frac{\partial f}{\partial b}\cdot 1 \right)e_y = \ldots \)
jetzt die Transformationsformeln (7.7) vom Anfang einsetzen ...
\(... = \left(\frac{\partial f}{\partial a}\cdot \sqrt 2 - \frac{\partial f}{\partial b}\right) (\sqrt 2 e_a - e_b) + \frac{\partial f}{\partial b}e_b = \ldots\)
nun nach Basisvektoren \(e_a, e_b\) ordnen ...
\(... = \left(2\frac{\partial f}{\partial a} - \sqrt 2 \frac{\partial f}{\partial b}\right) e_a + \left(-\sqrt 2 \frac{\partial f}{\partial a} + 2\frac{\partial f}{\partial b} \right)e_b\)
Schließlich nur noch \(f(a,b)\) wieder weglassen, und du hast die passenden Differentialoperatoren dastehen.