Untuk pemetaan terdiferensialkan F(u,v)=(x,y)=(f(u,v),g(u,v)), Jacobian-nya adalah J=[[f_u,f_v],[g_u,g_v]]. Perubahan kecil memenuhi [dx,dy] (transpose)=J[du,dv] (transpose) hingga orde pertama. Untuk menemukan u_x dengan menahan y tetap, turunkan kedua persamaan definisi terhadap x: f_u u_x+f_v v_x=1 dan g_u u_x+g_v v_x=0. Ini merupakan sistem linear yang saling terkait, bukan dua aturan invers skalar yang independen.
Jika f dan g terdiferensialkan kontinu di sekitar titik tersebut dan det J=f_u g_v−f_v g_u tidak nol di sana, teorema fungsi invers menyediakan kebalikan lokal yang terdiferensialkan. Turunannya adalah J⁻¹=(1/det J)[[g_v,−f_v],[−g_u,f_u]]. Dengan demikian u_x=g_v/det J, u_y=−f_v/det J, v_x=−g_u/det J dan v_y=f_u/det J. Evaluasi setiap turunan pada titik yang sesuai. Kebalikan lokal belum tentu dapat diperluas menjadi kebalikan global.
Untuk persamaan implisit H(u,v,x,y)=0 dan K(u,v,x,y)=0, turunkan sambil menahan koordinat bebas yang diminta. Selesaikan [[H_u,H_v],[K_u,K_v]][u_x,v_x] (transpose)=−[H_x,K_x] (transpose). Determinan dalam variabel tak diketahui u,v harus tidak nol untuk menggunakan teorema fungsi implisit biasa. Tanda di ruas kanan berasal dari memindahkan turunan yang diketahui ke sisi lain. Jika determinan bernilai nol, teorema ini tidak dapat menyimpulkan; hal itu sendiri tidak membuktikan bahwa tidak ada invers atau solusi implisit yang ada.
Pintasan skalar du/dx=1/(dx/du) berlaku untuk invers satu variabel dengan turunan tidak nol, tetapi biasanya gagal untuk sistem yang saling terkait karena v berubah untuk menjaga y tetap. Untuk x=u+v,y=u+2v, J=[[1,1],[1,2]] memiliki determinan 1 dan invers [[2,−1],[−1,1]]. Oleh karena itu u_x=2 sementara 1/f_u=1. Jacobian invers mengubah sensitivitas diferensial; integral perubahan variabel sebaliknya menggunakan determinan absolut untuk penskalaan luas atau volume, bukan entri invers yang dipilih.