牛頓迭代法（Newton’s method）是一種用于求解方程根的迭代算法。在Java中，為了保證數值穩定性，可以采取以下措施：

1. 選擇合適的步長：在迭代過程中，選擇合適的步長可以有效地減少誤差，提高收斂速度。通常情況下，可以使用固定的步長或者根據迭代過程中的誤差動態調整步長。

2. 使用預處理共軛梯度法（Preconditioned Conjugate Gradient Method）：預處理共軛梯度法是一種改進的牛頓迭代法，通過引入預處理矩陣來改善收斂性能。這種方法可以在某些情況下提高數值穩定性。

3. 檢查海森矩陣（Hessian Matrix）的正定性：牛頓迭代法的收斂性依賴于海森矩陣的正定性。在實際應用中，需要檢查海森矩陣是否滿足正定性條件，如果不滿足，可以考慮使用其他迭代方法。

4. 使用收斂判別法：在迭代過程中，可以使用收斂判別法來判斷迭代是否收斂。當迭代滿足收斂條件時，可以提前終止迭代，從而減少計算量。

5. 避免除以零：在計算海森矩陣的逆時，需要避免除以零的情況。可以通過檢查行列式是否為零來避免這種情況。

6. 使用高精度計算庫：在Java中，可以使用高精度計算庫（如Apache Commons Math）來進行數值計算，以提高數值穩定性。

下面是一個簡單的Java示例，展示了如何使用牛頓迭代法求解方程根：

public class NewtonMethod {
    public static void main(String[] args) {
        double x0 = 1.0; // 初始值
        double epsilon = 1e-6; // 誤差閾值
        int maxIterations = 100; // 最大迭代次數

        double root = newtonMethod(x0, epsilon, maxIterations);
        System.out.println("Root: " + root);
    }

    public static double newtonMethod(double x0, double epsilon, int maxIterations) {
        double x = x0;
        for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
            double fx = f(x);
            double dfx = df(x);

            if (Math.abs(dfx) < epsilon) {
                System.out.println("Derivative near zero, iteration " + (i + 1) + " may not converge.");
                return x;
            }

            if (dfx == 0) {
                System.out.println("Zero derivative, no convergence.");
                return x;
            }

            x = x - fx / dfx;

            if (Math.abs(fx) < epsilon) {
                break;
            }
        }

        return x;
    }

    public static double f(double x) {
        return x * x - 2;
    }

    public static double df(double x) {
        return 2 * x;
    }
}

在這個示例中，我們使用牛頓迭代法求解方程x^2 - 2 = 0的根。通過調整初始值、誤差閾值和最大迭代次數，可以在一定程度上保證數值穩定性。