def sde(self):
variance = float(self.variance.values) <EOL>F = np.array( ((<NUM_LIT:0.0>,),))<EOL>L = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,),))<EOL>Qc = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>H = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,),))<EOL>Pinf   = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>P0 = np.array( ((variance,),) )      <EOL>dF = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dQc    = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dPinf = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dP0 = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dP0[:,:,<NUM_LIT:0>] = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,),) )<EOL>return (F, L, Qc, H, Pinf, P0, dF, dQc, dPinf, dP0)<EOL>
Return the state space representation of the covariance.