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该项赛事为全球的大学生数学建模爱好者提供一个“自由”、“开放”、“公正”的挑战擂台。Mathorcup全球赛创办初衷在于：锻炼学生发现问题、分析问题、解决问题的逻辑思维能力，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大高校学生踊跃参加课外科技竞赛，开拓知识面，培养创新精神及合作意识，推动大学生对社会的认识和对时代的关注。首届Mathorcup全球大学生数学建模挑战赛于2011年5月中旬开赛，共吸引了全球（中国，中国香港，美国，新加坡，澳大利亚等）314支高校参赛队，包括卡耐基梅隆大学，昆士兰理工大学，纽约大学，香港科技大学，新加坡国立大学，清华大学，北京大学等众多国内外知名高校。第五届MathorCup全球大学生数学建模挑战赛暨CAA 2015世界大学生数学建模竞赛将与2015年5月中旬开赛，此次竞赛中国自动化学会和中国科学院自动化研究所为优秀参赛者提供了大量实惠的奖励政策。此次竞赛报名队数近700支，其中330余支来自211院校。竞赛共覆盖33所985高校，其中不乏清华大学、中国人民大学、浙江大学、上海交通大学、东南大学、西北工业大学、哈尔滨工业大学、武汉大学、华中科技大学、电子科技大学、华南理工大学、中山大学、山东大学、四川大学等高校参赛队。竞赛宗旨：自由、开放、公正竞赛宣言：我挑战、我思维、我快乐竞赛内容：竞赛题目共4道，两道题目（A题和B题）一般来源于工程技术、管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识；另外两道题目（C题和D题）来源于自动化领域中的信息交叉学科（包括图像处理、数据挖掘、人工智能、计算机视觉、模式识别与机器学习等）经过适当简化加工的问题。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括问题分析，模型的假设、建立和求解，计算方法的设计和计算机实现，结果的分析和检验，模型的改进等方面的论文（即答卷）。竞赛评奖以问题分析的清晰性、假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。竞赛时间：每年5月中旬开赛 
数学建模进入中国已经有26年了，并且有了很大的发展。据不完全统计，目前的中国数学建模爱好者以每年有50万人次的增长，26年来中国的数学建模爱好者总计有700余万人，这为数学建模行业的发展打下了坚定地基础。 中国的数学建模行业的发展前景将是什么样？这个话题很多人都提过，但是大多数人对其只是从【数学建模的用途】上来解释的，而非从人的需求层次上来反映——数学建模对未来就业会有什么帮助，对职业生涯发展会有什么帮助。下面将从我本人及数学中国站长马壮老师2年来的全国各地的调查结果、跟各类企业家（包括电商行业、移动互联网行业、数据挖掘分析行业、计算机行业）的交流以及自身做企业的一些经验中，来分析下设数学建行业的发展现状及未来前景。 1、从全国各地的调查结果及对中国未来教育发展的现状分析得知，数学建模目前已经逐渐进入了快速发展阶段，从刚开始只有大学生参与发展到现在小、中、高、大学生共同参与的科技活动。这为未来数学建模行业的发展积累了大量的后备力量，也是未来数学建模行业的希望。 2、从跟各类企业家的交流中得出，数学建模在各个行业中的需求很大，尤其是即将到来的【大数据时代】（其是未来5年会呈现爆发式发展的一个趋势），将为数学建模行业的发展提供难得的机会。从我去年的调查统计中显示，目前全国电商、互联网、移动互联网、市场营销等行业对数学建模人才的需求每年在10万以上，未来5年将会呈现每年以500%的形式发展（因为数学中国将正式联合相关企业对中国数学建模认证人才进行推介，并且联络数学中国老会员进行推荐，从而解决数学建模人才的就业难题）。3、从自己做企业的经验中，切身感受到数学建模人才在企业中的作用，并且定位了几个数学建模人才可以攻略的没有专业限制的职位： （1）相关专业领域的市场营销。很多人看到这个词汇，感觉就怕了，感觉就没底气了，从我自己做企业的经验来说，市场营销中最重要的一个环节是【市场分析+精准化营销】，而非普通人认为的沟通能力（沟通能力固然重要，但是那只是市场营销成功的皮毛，真正的核心是分析），所以这也是数模人的优势所在。寄语：如果你有事业心、有野心，那么你就可以去尝试这个职位，优秀的营销人员需要的是“分析能力”+“洞察力”+“随机应变的能力（可以理解为数模中的现学现卖能力）”=智慧。
数学模型的特点逼真性和可行性：建立的数学模型需要尽可能逼近实际的研究对象，使得建立的数学模型能够起到分析，预测或者决策的目的，在实际中具有可行性与执行意义。渐进性：建立数学模型是一个由简入繁的过程，要进行多次的修改，使得模型更加可行和完善。因此在建立数学模型时要具有耐心，循序渐进。强健性：模型建立时很可能会出现，假设不准确，观测数据具有误差的现象，而优秀的数学模型在观测数据发生微小改变时，应当也只具有微小的改变。可转移性:数学模型是一个抽象的概念，是对现实情况的模拟和简化，对于相似的问题类型应当具有一定的拟合能力，及可以使用于其他的领域。局限性：数学模型得到的模型只是对现实对象的简化，跟真实情况始终具有差异性，具有一定的局限性。数学模型的分类按应用领域：交通模型，人口模型，城镇规划模型，环境模型等。按数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，统计回归模型等。按表现特性：确定性模型和随机性模型：是否考虑随机因素影响。静态模型和动态模型：是否考虑时间因素的影响。线性模型和非线性模型：取决于模型中各个因素的关系，如微分方程是否为线性的。离散模型和连续模型：模型中的变量（主要为时间变量）是否连续。按建模目的：预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等按对模型的了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。白箱模型大多已经确立，主要需要优化和控制。灰箱模型主要指生态，气候，经济等领域尚不明确的现象，在建立和改善模型仍需要很多工作黑箱模型主要指生命科学和社会科学等领域中的一些机理不清楚现象。
