def sde(self):
variance = float(self.variances.values) <EOL>t0 = float(self.t0)<EOL>F = np.array( ((<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:1.0>),(<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:0>) ))<EOL>L = np.array( ((<NUM_LIT:0>,),(<NUM_LIT:1.0>,)) )<EOL>Qc = np.zeros((<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>))<EOL>H = np.array( ((<NUM_LIT:1.0>,<NUM_LIT:0>),) )<EOL>Pinf   = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>))<EOL>P0 = np.array( ( (t0**<NUM_LIT:2>, t0), (t0, <NUM_LIT:1>) ) ) * variance        <EOL>dF = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dQc    = np.zeros( (<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:1>) )<EOL>dPinf = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dP0 = np.zeros((<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:2>,<NUM_LIT:1>))<EOL>dP0[:,:,<NUM_LIT:0>]  = P0 / variance<EOL>return (F, L, Qc, H, Pinf, P0, dF, dQc, dPinf, dP0)<EOL>
Return the state space representation of the covariance.