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El presente artículo describe un algoritmo paralelo preacondicionado para la solución de problemas de autovalores parciales para matrices simétricas grandes dispersas, en computadoras paralelas. Específicamente, consideramos el algoritmo de Gradiente Conjugado Acelerado por Deflación (DACG) acelerado por preacondicionadores del tipo inverso aproximado disperso factorizado (FSAI). Presentamos una implementación paralela mejorada del preacondicionador FSAI y hacemos uso del preacondicionador Block FSAI-IC, desarrollado recientemente, que combina los preacondicionadores FSAI y Block Jacobi-IC. Los resultados en matrices de gran tamaño derivadas de la discretización por elementos finitos de modelos geomecánicos muestran que el DACG acelerado por este tipo de preacondicionadores es competitivo en comparación con el paquete paralelo público disponible, especialmente en el cálculo de algunos de los autovalores más a la izquierda. El código paralelo DACG acelerado por FSAI está escrito en
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