def sde(self):
variance = float(self.variance.values)<EOL>lengthscale = float(self.lengthscale.values)<EOL>lamda = np.sqrt(<NUM_LIT>)/lengthscale<EOL>kappa = <NUM_LIT>/<NUM_LIT>*variance/lengthscale**<NUM_LIT:2>        <EOL>F = np.array(((<NUM_LIT:0>, <NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:0>), (<NUM_LIT:0>, <NUM_LIT:0>, <NUM_LIT:1>), (-lamda**<NUM_LIT:3>, -<NUM_LIT>*lamda**<NUM_LIT:2>, -<NUM_LIT:3>*lamda)))<EOL>L = np.array(((<NUM_LIT:0>,),(<NUM_LIT:0>,),(<NUM_LIT:1>,)))<EOL>Qc = np.array((((variance*<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT>)/<NUM_LIT>/lengthscale**<NUM_LIT:5>),),))<EOL>H = np.array(((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>),))        <EOL>Pinf = np.array(((variance,<NUM_LIT:0>,-kappa), (<NUM_LIT:0>, kappa, <NUM_LIT:0>), (-kappa, <NUM_LIT:0>, <NUM_LIT>*variance/lengthscale**<NUM_LIT:4>)))<EOL>P0 = Pinf.copy()<EOL>dF = np.empty((<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:2>))        <EOL>dQc = np.empty((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:2>))        <EOL>dPinf = np.empty((<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:2>))<EOL>dFvariance = np.zeros((<NUM_LIT:3>,<NUM_LIT:3>))<EOL>dFlengthscale = np.array(((<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>),(<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>),(<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT>)/lengthscale**<NUM_LIT:4>, <EOL><NUM_LIT>/lengthscale**<NUM_LIT:3>, <NUM_LIT:3>*np.sqrt(<NUM_LIT>)/lengthscale**<NUM_LIT:2>)))<EOL>dQcvariance = np.array((((<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT:5>)/<NUM_LIT:3>/lengthscale**<NUM_LIT:5>,),)))<EOL>dQclengthscale = np.array((((-variance*<NUM_LIT>*np.sqrt(<NUM_LIT:5>)/<NUM_LIT:3>/lengthscale**<NUM_LIT:6>,),)))        <EOL>dPinf_variance = Pinf/variance<EOL>kappa2 = -<NUM_LIT>*kappa/lengthscale<EOL>dPinf_lengthscale = np.array(((<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>,-kappa2),(<NUM_LIT:0>,kappa2,<NUM_LIT:0>),(-kappa2, <EOL><NUM_LIT:0>,-<NUM_LIT:100>*variance/lengthscale**<NUM_LIT:5>)))        <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>] = dPinf_variance<EOL>dPinf[:,:,<NUM_LIT:1>] = dPinf_lengthscale<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.