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