人工智能涉及到的数学知识和物理知识都非常广泛和深入，下面简要介绍一些常用的知识和概念：

数学：

线性代数：线性代数是人工智能中常用的一种数学工具，包括向量、矩阵、线性方程组、特征值和特征向量等概念。

概率论和统计学：概率论和统计学是人工智能中非常重要的基础理论，包括概率分布、条件概率、期望、方差、协方差等概念。

微积分：微积分是数学的基础理论，在人工智能中主要用于建立各种优化模型和算法，包括导数、微分、梯度等概念。

数值计算：数值计算是人工智能中常用的一种计算方法，包括数值逼近、插值、拟合、求解方程组等。

物理：

热力学：热力学是物理学的基础理论之一，在人工智能中主要用于建立各种物理模型，包括温度、热量、能量、熵等概念。

力学：力学是物理学的基础理论之一，在人工智能中主要用于描述物体的运动状态和受力情况，包括牛顿运动定律、万有引力定律、动量等概念。

电磁学：电磁学是物理学的基础理论之一，在人工智能中主要用于描述电磁场和电磁力的作用，包括电流、电荷、电场、磁场等概念。

量子力学：量子力学是物理学的基础理论之一，在人工智能中主要用于描述微观粒子的运动和相互作用，包括波函数、量子态、测量等概念。

需要注意的是，以上只是人工智能涉及到的数学和物理知识的一部分，实际上还有很多其他领域的知识和理论也被广泛应用于人工智能的研究和应用中。