input: Write a python function to find the minimum of a quadratic function using the Nelder-Mead optimization method.
  assert find_minimum([-3.2, -1.5, 2.4]) == 6.666666666666668
  assert find_minimum([0, 1, -2]) == 6.666666666666668
  assert find_minimum([5, -5, 0]) == 6.666666666666668
output: def find_minimum(coeffs):
      from scipy.optimize import minimize
      
      # Define the quadratic function
      def quadratic_function(x):
          a, b, c = coeffs
          return a * x**2 + b * x + c
      
      # Use Nelder-Mead to minimize the quadratic function
      result = minimize(quadratic_function, x0=0, method='Nelder-Mead')
      
      # Return the minimum value
      return result.fun