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:1.0>), (-foo**<NUM_LIT:2>, -<NUM_LIT:2>*foo))) <EOL>L    = np.array(( (<NUM_LIT:0>,), (<NUM_LIT:1.0>,) ))<EOL>Qc   = np.array(((<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT:3>) / lengthscale**<NUM_LIT:3> * variance,),)) <EOL>H    = np.array(((<NUM_LIT:1.0>, <NUM_LIT:0>),)) <EOL>Pinf = np.array(((variance, <NUM_LIT:0.0>), (<NUM_LIT:0.0>, <NUM_LIT>*variance/(lengthscale**<NUM_LIT:2>))))<EOL>P0 = Pinf.copy()<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>), (<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>), (<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>dP0 = dPinf.copy()<EOL>return (F, L, Qc, H, Pinf, P0, dF, dQc, dPinf, dP0)<EOL>
Return the state space representation of the covariance.