Entonces, espero que conozcas la definición de bases duales: dada una base $(v_1, v_2)$ para $\mathbb{R}^2$, es una base $(f_1, f_2)$ para $(\mathbb{R}^2)^*$ tal que $f_1(v_1) = f_2(v_2) = 1$ y $f_1(v_2) = f_2(v_1) = 0$.
Recuerda que $(\mathbb{R}^2)^*$ es esencialmente $\mathbb{R}^2$. Cada funcional lineal $f$ en $\mathbb{R}^2$ se puede expresar como: $$f(x, y) = x f(1, 0) + y f(0, 1) = (x, y) \cdot (f(1, 0), f(0, 1)),$$ lo que nos permite mapear lineal y biyectivamente $f \in (\mathbb{R}^2)^*$ a $(f(1, 0), f(0, 1)) \in \mathbb{R}^2$. Usando este vector para encontrar la imagen de $(x, y)$ bajo $f$ es tan simple como tomar el producto punto. Así que podemos centrarnos en encontrar vectores $w_1, w_2 \in \mathbb{R}^2$ tales que
$$v_1 \cdot w_1 = v_2 \cdot w_2 = 1 \text{ y } v_1 \cdot w_2 = v_2 \cdot w_1 = 0.$$
Ahora, hay una manera simple de construir tales vectores. Si puedes encontrar una matriz $A$ tal que $$A \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix},$$ entonces las filas de $A$ son la base dual que necesitas. ¿Por qué? Solo piensa en la multiplicación de matrices. Para obtener la entrada superior izquierda del producto (es decir, $1$), tomas el producto punto de la primera fila de $A$ (es decir, $w_1$) con la primera columna de $\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 1 \end{bmatrix}$, es decir, $v_1$. Observaciones similares muestran que las filas de $A$ deben ser la base dual.
Es decir, la base dual será las filas de $$\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 1 \end{bmatrix}^{-1} = \begin{bmatrix} -1 & 3 \\ 1 & -2 \end{bmatrix},$$ lo que significa que es $((-1, 3), (1, -2))$. Como mapas lineales, \begin{align*} f_1(x, y) &= -x + 3y \\ f_2(x, y) &= x - 2y. \end{align*} Debes verificar que cumple con la definición de base dual.
Este método se extiende más allá de $\mathbb{R}^2$, por supuesto. Solo resultará en una matriz más grande para invertirlo.