同步理论的起源来自于17世纪C.Huygens发现的单摆同步现象,在这之后的数百年里,同步现象被大量的学者发展和完善,并在众多领域中展现了其应用价值。近些年来,研究人员在微观尺度下观察到了类似的同步现象。依托量子力学的独特性质,使经典同步理论很难准确的描述和分析量子系统的同步现象。所以,量子同步理论成为了一个新的研究热点。量子同步理论作为量子力学、信息学与控制论的交叉学科,其主要研究目标使给出量子同步现象的定义和度量,设计能使量子系统达到同步的方案等等。但微观的量子系统很难被直接观察到,而量子同步探测作为量子探测的一项重要技术,一直被用于一些量子系统的探测或测量。一个好的量子探测,探测方案至关重要。通过外部探测器与量子同步相互作用的方案,可以推断出系统的特性。当与外界环境接触的量子位与探测量子位发生相互作用时,量子同步会自发产生。基于这个方案,我们建立了一个探测模型,描述了在腔场中探测量子比特系统,揭示了环境（即腔场）对量子同步发生的影响以及环境、量子比特系统和探测设备之间的相互作用。通过调节探针的频率,可以实现同相同步、反向同步和不同步。并且在这个基础上通过改变影响量子同步的部分参数,例如欧姆耗散指数s、腔场和系统的相互作用γ3和外部环境的温度,实现了多种不同的同步规律。机器学习的飞速发展使得它已经可以很好的服务于理论物理的研究,多种多样的算法如线性回归、人工神经网络和随机森林让我们在研究这些问题上更加得心应手。本文在这些量子同步理论的基础上,使用机器学习算法来辅助处理这些超参数问题。通过机器学习的方法分别对代表量子同步性质的三种参数进行了分类和回归,并分析了分类误差MSE和预测误差NME,使得机器学习更好的服务于该量子模型。一个完整的机器学习模型的建立使得今后判断量子同步处于哪种状态变得更加轻松,这为今后机器学习和量子同步结合的应用提供了帮助。