A partir de la respuesta de saulspatz, es seguro que, utilizando una buena estimación, el método de Newton convergería en muy pocas iteraciones siempre que se adivine bien la raíz.
Lo primero que pensé fue en poner $\theta=2t$ , $k=\frac{s}{a}$ y utilizar la aproximación bastante buena $$\cos(t) \simeq\frac{\pi ^2-4t^2}{\pi ^2+t^2}\qquad (-\frac \pi 2 \leq t\leq\frac \pi 2)$$ Esto lleva a $$t(2 k t^2+2 \pi ^2 k-5 t)=0 \implies \theta_{est}=\frac{5-\sqrt{25-16 \pi ^2 k^2}}{2 k}$$ Para comprobarlo, da $\theta$ un valor, calcular $k$ y calcular $ \theta_{est}$ . La siguiente tabla muestra algunos resultados $$\left( \begin{array}{ccc} \theta & k & \theta_{est} \\ 0.1 & 0.0124973961 & 0.0987 \\ 0.2 & 0.0249791736 & 0.1974 \\ 0.3 & 0.0374297402 & 0.2962\\ 0.4 & 0.0498335554 & 0.3950 \\ 0.5 & 0.0621751566 & 0.4939 \\ 0.6 & 0.0744391848 & 0.5930 \\ 0.7 & 0.0866104102 & 0.6921 \\ 0.8 & 0.0986737575 & 0.7915 \\ 0.9 & 0.1106143307 & 0.8909 \\ 1.0 & 0.1224174381 & 0.9906 \\ 1.1 & 0.1340686163 & 1.0904 \\ 1.2 & 0.1455536542 & 1.1905 \\ 1.3 & 0.1568586165 & 1.2908 \\ 1.4 & 0.1679698662 & 1.3913 \\ 1.5 & 0.1788740874 & 1.4920 \end{array} \right)$$ y, a partir de la estimación $\theta_{0}=\theta_{est}$ , los iterados de Newton $$\theta_{n+1}=\frac{\theta_n \sin \left(\frac{\theta_n }{2}\right)+2 \cos \left(\frac{\theta_n }{2}\right)-2}{\sin \left(\frac{\theta_n }{2}\right)-2 k}$$ convergería en muy pocas iteraciones.
Mi siguiente idea fue desarrollar $\frac{1-\cos\left(\frac{\theta}{2}\right)}{\theta}$ como la serie Taylor construida en $\theta=0$ dando $$\frac{1-\cos\left(\frac{\theta}{2}\right)}{\theta}=\frac{\theta }{8}-\frac{\theta ^3}{384}+\frac{\theta ^5}{46080}-\frac{\theta ^7}{10321920}+\frac{\theta ^9}{3715891200}-\frac{\theta ^{11}}{1961990553600}+O\left(\theta ^{13}\right)$$ y utilizar la reversión de la serie para obtener $$\theta=8 k+\frac{32 k^3}{3}+\frac{1664 k^5}{45}+\frac{159232 k^7}{945}+\frac{4139008 k^9}{4725}+\frac{21929984 k^{11}}{4455}+O\left(k^{13}\right)$$ que podría transformarse en una aproximación de Padé como $$\theta_{est}=k\,\frac{8 -\frac{13184 }{279}k^2+\frac{200192 }{5859}k^4 } {1-\frac{2020 }{279}k^2+\frac{272512 }{29295}k^4 }$$ Haciendo lo mismo que antes, deberíamos obtener $$\left( \begin{array}{ccc} \theta & k & \theta_{est} \\ 0.1 & 0.0124973961 & 0.100000000000 \\ 0.2 & 0.0249791736 & 0.200000000000 \\ 0.3 & 0.0374297402 & 0.300000000000 \\ 0.4 & 0.0498335554 & 0.399999999999 \\ 0.5 & 0.0621751566 & 0.499999999991 \\ 0.6 & 0.0744391848 & 0.599999999936 \\ 0.7 & 0.0866104102 & 0.699999999650 \\ 0.8 & 0.0986737575 & 0.799999998468 \\ 0.9 & 0.1106143307 & 0.899999994352 \\ 1.0 & 0.1224174381 & 0.999999981810 \\ 1.1 & 0.1340686163 & 1.099999947499 \\ 1.2 & 0.1455536542 & 1.199999861547 \\ 1.3 & 0.1568586165 & 1.299999661478 \\ 1.4 & 0.1679698662 & 1.399999223847 \\ 1.5 & 0.1788740874 & 1.499998316221 \end{array} \right)$$ que parece ser bastante bueno.
Utilizando la misma forma, intenté optimizar los coeficientes para un mejor ajuste en el rango de wole. Lo que obtuve es $$\theta_{est}=k\,\frac{8-\frac{100815 }{2003}k^2+\frac{26153}{635} k^4}{ 1-\frac{5467 }{717}k^2+\frac{5955}{557}k^4}$$ Reproducción de la misma tabla $$\left( \begin{array}{ccc} \theta & k & \theta_{est} \\ 0.1 & 0.0124973961 & 0.0999999999 \\ 0.2 & 0.0249791736 & 0.1999999991 \\ 0.3 & 0.0374297402 & 0.2999999973 \\ 0.4 & 0.0498335554 & 0.3999999947 \\ 0.5 & 0.0621751566 & 0.4999999918 \\ 0.6 & 0.0744391848 & 0.5999999895 \\ 0.7 & 0.0866104102 & 0.6999999885 \\ 0.8 & 0.0986737575 & 0.7999999886 \\ 0.9 & 0.1106143307 & 0.8999999893 \\ 1.0 & 0.1224174381 & 0.9999999891 \\ 1.1 & 0.1340686163 & 1.0999999871 \\ 1.2 & 0.1455536542 & 1.1999999836 \\ 1.3 & 0.1568586165 & 1.2999999814 \\ 1.4 & 0.1679698662 & 1.3999999835 \\ 1.5 & 0.1788740874 & 1.4999999861 \end{array} \right)$$
Actualización
Para cubrir toda la gama $(0\leq \theta \leq \pi)$ y para obtener soluciones al precio de sólo una ecuación cuadrática, podemos adivinar la aproximación $$\frac{1-\cos\left(\frac{\theta}{2}\right)}{\theta}=\frac{a\theta+b \theta^2 } {1+c\theta+d \theta^2 }$$ y calcular los coeficientes $a,b,c,d$ para tener una coincidencia perfecta en los puntos $\frac \pi 4,\frac \pi 2,\frac {3\pi} 4,\pi$ . Esto da los valores desagradables $$a=\frac{52-71 \sqrt{2}+6 \sqrt{10642-7001 \sqrt{2}}}{93 \pi ^2}$$ $$b=\frac{4 \left(26+11 \sqrt{2}-6 \sqrt{754-487 \sqrt{2}}\right)}{93 \pi ^3}$$ $$c=\frac{-325+33 \sqrt{2}+6 \sqrt{2074-167 \sqrt{2}}}{93 \pi }$$ $$d=-\frac{2 \left(-194+30 \sqrt{2}+3 \sqrt{2756-322 \sqrt{2}}\right)}{93 \pi ^2}$$ y la solución retenida de la cuadrática en $\theta$ viene dada por $$ \theta_{est}=\frac{\sqrt{(a-c k)^2+4 k (b-d k)}-a+c k}{2 (b-d k)}$$ $$\left( \begin{array}{ccc} \theta & k & \theta_{est} \\ 0.0 & 0.000000 & 0.00000 \\ 0.1 & 0.012497 & 0.09987 \\ 0.2 & 0.024979 & 0.19981 \\ 0.3 & 0.037430 & 0.29980 \\ 0.4 & 0.049834 & 0.39982 \\ 0.5 & 0.062175 & 0.49986 \\ 0.6 & 0.074439 & 0.59991 \\ 0.7 & 0.086610 & 0.69996 \\ 0.8 & 0.098674 & 0.80001 \\ 0.9 & 0.110614 & 0.90005 \\ 1.0 & 0.122417 & 1.00007 \\ 1.1 & 0.134069 & 1.10009 \\ 1.2 & 0.145554 & 1.20009 \\ 1.3 & 0.156859 & 1.30007 \\ 1.4 & 0.167970 & 1.40005 \\ 1.5 & 0.178874 & 1.50002 \\ 1.6 & 0.189558 & 1.59999 \\ 1.7 & 0.200010 & 1.69996 \\ 1.8 & 0.210217 & 1.79993 \\ 1.9 & 0.220167 & 1.89991 \\ 2.0 & 0.229849 & 1.99990 \\ 2.1 & 0.239252 & 2.09990 \\ 2.2 & 0.248365 & 2.19993 \\ 2.3 & 0.257179 & 2.29997 \\ 2.4 & 0.265684 & 2.40003 \\ 2.5 & 0.273871 & 2.50010 \\ 2.6 & 0.281731 & 2.60018 \\ 2.7 & 0.289257 & 2.70026 \\ 2.8 & 0.296440 & 2.80032 \\ 2.9 & 0.303275 & 2.90034 \\ 3.0 & 0.309754 & 3.00028 \\ 3.1 & 0.315873 & 3.10012 \end{array} \right)$$