本論文では、フォトアコースティックトモグラフィにおける逆ソース問題を解決するための新しい高速アルゴリズムを提案しています。この問題は、通常、コスト関数の最小化に基づく反復アルゴリズムにより解決されます。さらに、最近では深層学習技術を用いた最適化手法の改善が検討されています。本研究は、円形取得ジオメトリにおける前進および随伴作用素の数値評価のための新しいアルゴリズムを紹介し、これにより計算コストを extit{O(n^2 log n)}に抑えることが可能です。アルゴリズムの性能は、非負最小二乗法や全変動正則化最小二乗法などの古典的手法、ならびに学習されたプライマルデュアルなどの深層学習技術に役立つことを示す数値シミュレーションで評価されています。