Java中牛顿迭代法的并行化实现方式主要有以下几种：
- 多线程并行：这是最直接的方式，可以为每个迭代步骤创建一个新的线程，让这些线程同时执行。每个线程负责一部分计算，最后再合并结果。这种方式需要注意线程同步和数据共享的问题，以避免出现竞态条件或数据不一致的情况。
- 使用并行计算库：Java提供了一些并行计算库，如java.util.concurrent和ForkJoinPool等，可以更方便地实现并行化。例如，可以使用ForkJoinPool将一个大任务拆分成多个小任务，然后将这些小任务分配给多个线程执行，最后再合并结果。
- 使用分布式计算框架：如果需要在多台机器上并行计算，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Hadoop或Apache Spark等。这些框架可以将任务分布到多台机器上执行，并提供了一些高级功能，如数据分区和负载均衡等。
需要注意的是，并行化计算并不是万能的，它也有一些挑战和限制。例如，并行化计算需要额外的开销来管理线程或任务，而且并不是所有的算法都适合并行化。此外，还需要考虑数据同步和通信等问题，以避免出现竞态条件或数据不一致的情况。
以上是一些常见的Java牛顿迭代法的并行化实现方式，具体选择哪种方式取决于具体的应用场景和需求。