Más explícitamente, tenemos la descomposición
$$\begin{pmatrix}\cos\,t\\\cos\,t+\sin\,t\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\cos\,\lambda&-\sin\,\lambda\\\sin\,\lambda&\cos\,\lambda\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}\sqrt{1+\phi}\cos(t+\eta)\\\sqrt{2-\phi}\sin(t+\eta)\end{pmatrix}$$
donde $\tan\,\lambda=\phi$, $\tan\,\eta=1-\phi$, y $\phi=\dfrac{1+\sqrt{5}}{2}$ es la proporción áurea. Se puede comprobar que tanto el original de las ecuaciones paramétricas y la nueva descomposición ambos satisfacen la ecuación Cartesiana $2x^2-2xy+y^2=1$. Lo que la descomposición dice es que su curva es una elipse con ejes $\sqrt{1+\phi}$$\sqrt{2-\phi}$, con el eje mayor inclinan en un ángulo de $\lambda$.
Si tomamos el algebraicas lineales punto de vista, como el propuesto por Robert en los comentarios, con lo que la descomposición dada anteriormente, asciende a es la descomposición de valor singular (SVD) de la esquila de la matriz; es decir,
$$\begin{pmatrix}1&0\\1&1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\cos\,\lambda&-\sin\,\lambda\\\sin\,\lambda&\cos\,\lambda\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}\sqrt{1+\phi}&\\&\sqrt{2-\phi}\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}\cos\,\eta&\sin\,\eta\\-\sin\,\eta&\cos\,\eta\end{pmatrix}^\top$$
El SVD es, de hecho, una excelente manera de ver cómo una transformación de matriz geométricamente afecta a los puntos: los dos matrices ortogonales a la izquierda y a la derecha puede ser pensado como la rotación de matrices, matrices de reflexión, o productos de ellos derivados, y la matriz diagonal que contiene los valores singulares de las cantidades a nada más que una escala sobre los ejes de su sistema de coordenadas.