添加依赖

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它的原理是Newton-Raphson算法，又叫做牛顿-拉裴森（Newton-Raphson）方法，是一维求根方法中最著名的一种。其特点是在计算时需要同时计算函数值与其一阶导数值，从几何上解释，牛顿法是将当前点处的切线延长，使之与横轴相交，然后把交点处值作为下一估值点。

从数学上解释，牛顿法可以从函数的泰勒展开得到。?(?)f(x)的泰勒展开可以表示为：

?(?+?)=?(?)+?′(?)?+?″(?)2?2+?(?3)f(x+δ)=f(x)+f′(x)δ+f″(x)2δ2+O(δ3)

对于足够小的?δ，可以将只保留上式右端关于的一阶项，得到：

?=−?(?)?′(?)δ=−f(x)f′(x)

于是得到由到的递推公式：

??+1=??+?=??−?(??)?′(??)xi+1=xi+δ=xi−f(xi)f′(xi)

可见牛顿法是让?x沿着?(?)f(x)梯度的方向下降，类似于最优化方法中的梯度下降法。牛顿法也可以作为最优化算法，只不过那时需要求函数的二阶导数。

public class MathMain {
    public static void main(String[] args) {
        double[] d = new double[]{6.0,-5.0,1.0};
        UnivariateDifferentiableFunction function = new PolynomialFunction(d);
        System.out.println(function);
        UnivariateDifferentiableSolver solver = new NewtonRaphsonSolver();
        List<Double> res = new ArrayList<>();
        double solusion = solver.solve(10, function, 0);
        res.add(solusion);
        solusion++;