def sde(self):
variance = float(self.variance.values) <EOL>F = np.array( ((<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:1.0>),(<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>) ))<EOL>L = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,),(<NUM_LIT:0>,)) )<EOL>Qc = np.array( ((variance,),) )<EOL>H = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,<NUM_LIT:0>),) )<EOL>Pinf   = np.array( ( (<NUM_LIT:0>, -<NUM_LIT:0.5>*variance ), (-<NUM_LIT:0.5>*variance, <NUM_LIT:0>) ) )<EOL>P0 = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>))   <EOL>dF = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dQc    = np.ones( (<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>) )<EOL>dPinf = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dPinf[:,:,<NUM_LIT:0>] = np.array( ( (<NUM_LIT:0>, -<NUM_LIT:0.5>), (-<NUM_LIT:0.5>, <NUM_LIT:0>) ) )<EOL>dP0 = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>return (F, L, Qc, H, Pinf, P0, dF, dQc, dPinf, dP0)<EOL>
Return the state space representation of the covariance.