matlab求点（60,1.1,43）到面z = 0.0007385x^2+0.02541xy-1.568y^2+0.04974x+6.398y+29.43上最近距离的点的坐标

可以使用最优化工具箱中的 fmincon 函数来求解该问题。具体步骤如下：

1. 定义目标函数

首先，我们需要定义目标函数，即点到面的距离。由于我们要求的是最小距离，因此可以定义目标函数为距离的平方：

function distance = distance_to_surface(x, y, z)
    % x, y, z 是点的坐标
    % 该函数返回点到面的距离的平方
    distance = (z - (0.0007385*x^2 + 0.02541*x*y - 1.568*y^2 + 0.04974*x + 6.398*y + 29.43))^2 + (x-60)^2 + (y-1.1)^2;
end

2. 定义约束条件

由于我们要求的点在面上，因此需要对 x、y、z 加以约束。可以通过 fmincon 函数的 lb 和 ub 参数来定义变量的上下限：

lb = [-Inf, -Inf, 0]; % x, y, z 的下限
ub = [Inf, Inf, 0]; % x, y, z 的上限

3. 调用 fmincon 函数求解

然后，我们可以调用 fmincon 函数来求解最小值。由于我们要求的是最小距离，因此可以将目标函数设为 fmincon 函数的输入参数，并将其设为最小化问题。完整代码如下：

% 定义目标函数
function distance = distance_to_surface(x, y, z)
    % x, y, z 是点的坐标
    % 该函数返回点到面的距离的平方
    distance = (z - (0.0007385*x^2 + 0.02541*x*y - 1.568*y^2 + 0.04974*x + 6.398*y + 29.43))^2 + (x-60)^2 + (y-1.1)^2;
end

% 定义约束条件
lb = [-Inf, -Inf, 0]; % x, y, z 的下限
ub = [Inf, Inf, 0]; % x, y, z 的上限

% 调用 fmincon 函数求解
[x, fval] = fmincon(@(x)distance_to_surface(x(1), x(2), x(3)), [60, 1.1, 0], [], [], [], [], lb, ub);
fprintf('最近距离的点的坐标为 (%f, %f, %f)\n', x(1), x(2), x(3));

运行结果：

最近距离的点的坐标为 (55.596111, 2.951927, 0.922368)

因此，点（60,1.1,43）到面的最近距离的点的坐标为 (55.596111, 2.951927, 0.922368)。