def sde(self):
variance = float(self.variance.values)<EOL>lengthscale = float(self.lengthscale.values)<EOL>foo  = np.sqrt(<NUM_LIT>)/lengthscale<EOL>F    = np.array([[<NUM_LIT:0>, <NUM_LIT:1>], [-foo**<NUM_LIT:2>, -<NUM_LIT:2>*foo]])<EOL>L    = np.array([[<NUM_LIT:0>], [<NUM_LIT:1>]])<EOL>Qc   = np.array([[<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT:3>) / lengthscale**<NUM_LIT:3> * variance]])<EOL>H    = np.array([[<NUM_LIT:1>, <NUM_LIT:0>]])<EOL>Pinf = np.array([[variance, <NUM_LIT:0>],<EOL>[<NUM_LIT:0>,              <NUM_LIT>*variance/(lengthscale**<NUM_LIT:2>)]])<EOL>dF    = np.empty([F.shape[<NUM_LIT:0>],F.shape[<NUM_LIT:1>],<NUM_LIT:2>])<EOL>dQc   = np.empty([Qc.shape[<NUM_LIT:0>],Qc.shape[<NUM_LIT:1>],<NUM_LIT:2>])<EOL>dPinf = np.empty([Pinf.shape[<NUM_LIT:0>],Pinf.shape[<NUM_LIT:1>],<NUM_LIT:2>])<EOL>dFvariance       = np.zeros([<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>])<EOL>dFlengthscale    = np.array([[<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>],<EOL>[<NUM_LIT>/lengthscale**<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:2>*np.sqrt(<NUM_LIT:3>)/lengthscale**<NUM_LIT:2>]])<EOL>dQcvariance      = np.array([<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT:3>)/lengthscale**<NUM_LIT:3>])<EOL>dQclengthscale   = np.array([-<NUM_LIT:3>*<NUM_LIT:12>*np.sqrt(<NUM_LIT:3>)/lengthscale**<NUM_LIT:4>*variance])<EOL>dPinfvariance    = np.array([[<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:0>],[<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT>/lengthscale**<NUM_LIT:2>]])<EOL>dPinflengthscale = np.array([[<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>],<EOL>[<NUM_LIT:0>,-<NUM_LIT:6>*variance/lengthscale**<NUM_LIT:3>]])<EOL>dF[:,:,<NUM_LIT:0>]    = dFvariance<EOL>dF[:,:,<NUM_LIT:1>]    = dFlengthscale<EOL>dQc[:,:,<NUM_LIT:0>]   = dQcvariance<EOL>dQc[:,:,<NUM_LIT:1>]   = dQclengthscale<EOL>dPinf[:,:,<NUM_LIT:0>] = dPinfvariance<EOL>dPinf[:,:,<NUM_LIT:1>] = dPinflengthscale<EOL>return (F, L, Qc, H, Pinf, dF, dQc, dPinf)<EOL>
Return the state space representation of the covariance.