Die vorliegende Dissertation besteht aus zwei Teilen, deren gemeinsames Thema in der Frage besteht, wie mächtig Zufall als Berechnungsressource ist. Im ersten Teil beschäftigen wir uns mit zufälligen Strukturen, die -- mit hoher Wahrscheinlichkeit -- Eigenschaften haben können, die von Computeralgorithmen genutzt werden können. In zwei konkreten Fällen geben wir bis dahin unbekannte deterministische Konstruktionen solcher Strukturen: Wir derandomisieren eine randomisierte Reduktion von Alekhnovich und Razborov, indem wir bestimmte unbalancierte bipartite Expandergraphen konstruieren, und wir geben eine Reduktion von einem Problem über bipartite Graphen auf das Problem, den minmax-Wert in Dreipersonenspielen zu berechnen. Im zweiten Teil untersuchen wir die Ausdrucksstärke verschiedener Logiken, wenn sie durch zufällige Relationssymbole angereichert werden. Unser Ziel ist es, Techniken aus der deskriptiven Komplexitätstheorie für die Untersuchung randomisierter Komplexitätsklassen nutzbar zu machen, und tatsächlich können wir zeigen, dass unsere randomisierten Logiken randomisierte Komlexitätsklassen einfangen, die in der Komplexitätstheorie untersucht werden. Unter Benutzung starker Ergebnisse über die Logik erster Stufe und die Berechnungsstärke von Schaltkreisen beschränkter Tiefe geben wir sowohl positive als auch negative Derandomisierungsergebnisse für unsere Logiken. Auf der negativen Seite zeigen wir, dass randomisierte erststufige Logik gegenüber normaler erststufiger Logik an Ausdrucksstärke gewinnt, sogar auf Strukturen mit einer eingebauten Additionsrelation. Außerdem ist sie nicht auf geordneten Strukturen in monadischer zweitstufiger Logik enthalten, und auch nicht in infinitärer Zähllogik auf beliebigen Strukturen. Auf der positiven Seite zeigen wir, dass randomisierte erststufige Logik auf Strukturen mit einem unären Vokabular derandomisiert werden kann und auf additiven Strukturen in monadischer Logik zweiter Stufe enthalten ist. / This thesis is comprised of two main parts whose common theme is the question of how powerful randomness as a computational resource is. In the first part we deal with random structures which possess -- with high probability -- properties than can be exploited by computer algorithms. We then give two new deterministic constructions for such structures: We derandomise a randomised reduction due to Alekhnovich and Razborov by constructing certain unbalanced bipartite expander graphs, and we give a reduction from a problem concerning bipartite graphs to the problem of computing the minmax-value in three-player games. In the second part we study the expressive power of various logics when they are enriched by random relation symbols. Our goal is to bridge techniques from descriptive complexity with the study of randomised complexity classes, and indeed we show that our randomised logics do capture complexity classes under study in complexity theory. Using strong results on the expressive power of first-order logic and the computational power of bounded-depth circuits, we give both positive and negative derandomisation results for our logics. On the negative side, we show that randomised first-order logic gains expressive power over standard first-order logic even on structures with a built-in addition relation. Furthermore, it is not contained in monadic second-order logic on ordered structures, nor in infinitary counting logic on arbitrary structures. On the positive side, we show that randomised first-order logic can be derandomised on structures with a unary vocabulary and is contained in monadic second-order logic on additive structures.

Diese Arbeit untersucht ordnungsinvariante Formeln der Logik erster Stufe (FO) und einiger ihrer Erweiterungen, sowie andere eng verwandte Konzepte der endlichen Modelltheorie. Viele Resultate der endlichen Modelltheorie nehmen an, dass Strukturen mit einer Einbettung ihres Universums in ein Anfangsstück der natürlichen Zahlen ausgestattet sind. Dies erlaubt es, beliebige Relationen (z.B. die lineare Ordnung) und Operationen (z.B. Addition, Multiplikation) von den natürlichen Zahlen auf solche Strukturen zu übertragen. Die resultierenden Relationen auf den endlichen Strukturen werden als numerische Prädikate bezeichnet. Werden numerische Prädikate in Formeln verwendet, beschränkt man sich dabei häufig auf solche Formeln, deren Wahrheitswert auf endlichen Strukturen invariant unter Änderungen der Einbettung der Strukturen ist. Wenn das einzige verwendete numerische Prädikat eine lineare Ordnung ist, spricht man beispielsweise von ordnungsinvarianten Formeln. Die Resultate dieser Arbeit können in drei Teile unterteilt werden. Der erste Teil betrachtet die Lokalitätseigenschaften von FO-Formeln mit Modulo-Zählquantoren, die beliebige numerische Prädikate invariant nutzen. Der zweite Teil betrachtet FO-Sätze, die eine lineare Ordnung samt der zugehörigen Addition auf invariante Weise nutzen, auf endlichen Bäumen. Es wird gezeigt, dass diese dieselben regulären Baumsprachen definieren, wie FO-Sätze ohne numerische Prädikate mit bestimmten Kardinalitätsprädikaten. Für den Beweis wird eine algebraische Charakterisierung der in dieser Logik definierbaren Baumsprachen durch Operationen auf Bäumen entwickelt. Der dritte Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Ausdrucksstärke und der Prägnanz von FO und Erweiterungen von FO auf Klassen von Strukturen beschränkter Baumtiefe. / This thesis studies the concept of order-invariance of formulae of first-order logic (FO) and some of its extensions as well as other closely related concepts from finite model theory. Many results in finite model theory assume that structures are equipped with an embedding of their universe into an initial segment of the natural numbers. This allows to transfer arbitrary relations (e.g. linear order) and operations (e.g. addition, multiplication) on the natural numbers to structures. The arising relations on the structures are called numerical predicates. If formulae use these numerical predicates, it is often desirable to consider only such formulae whose truth value in finite structures is invariant under changes to the embeddings of the structures. If the numerical predicates include only a linear order, such formulae are called order-invariant. We study the effect of the invariant use of different kinds of numerical predicates on the expressive power of FO and extensions thereof. The results of this thesis can be divided into three parts. The first part considers the locality and non-locality properties of formulae of FO with modulo-counting quantifiers which may use arbitrary numerical predicates in an invariant way. The second part considers sentences of FO which may use a linear order and the corresponding addition in an invariant way and obtains a characterisation of the regular finite tree languages which can be defined by such sentences: these are the same tree languages which are definable by FO-sentences without numerical predicates with certain cardinality predicates. For the proof, we obtain a characterisation of the tree languages definable in this logic in terms of algebraic operations on trees. The third part compares the expressive power and the succinctness of different ex- tensions of FO on structures of bounded tree-depth.

During the last decades “Climate Change” has become a vital topic on national and international political agendas. There it is presented as an irrevocable fact of global impact and thus of universal relevance. What has often been neglected are local discourses of marginalized groups and their specific contextualization of “Climate Change” phenomena. The aim of this project, to develop another perspective along these dominant narratives, has resulted in the research question How is social reality reconstructed on the phenomenon of “Climate Change” among the “Emerging Black Farmers” in the Swartland region in Western Cape, South Africa? Taken as an example, “Climate Change Knowledge” is reconstructed through a case study on the information exchange between the NGO Goedgedacht Trust and local small-scale farmers in the post-Apartheid context of on-going political, social, economic and educational transition in South Africa. Applying a constructivist approach, “Climate Change Knowledge” is not understood as an objectively given, but a socially constructed “reality” that is based on the interdependency of socio-economic conditions and individual assets, including language skills and language practice, sets of social norms and values, as well as strategies of knowledge transfer. The data set consists of qualitative data sources, such as application forms and interview material, which are triangulated. The rationale of a multi-layered data analysis includes a discursive perspective as well as linguistic and ethical “side perspectives”. Epistemologically, the thesis is guided by assumptions of complexity theory, framing knowledge around “Climate Change” as a fluid, constantly changing system that is shaped by constant intra- and inter-systemic exchange processes, and characterized by non-linearity, self-organization and representation of its constituents. From this point of departure, a theoretical terminology has been developed, which differentiates between symbols, interrelations, contents and content clusters. These elements are located in a system of spatio-temporal orientation and embedded into a broader (socio-economic) context of “historicity”. Content clusters are remodelled with the help of concept maps. Starting from that, a local perspective on “Climate Change” is developed, adding an experiential notion to the global narratives. The thesis concludes that there is no single reality about “Climate Change” and that the farmers’ “Climate Change Knowledge” highly depends on experiential relativity and spatio-temporal immediacy. Furthermore, analysis has shown that the system’s historicity and social manifestations can be traced in the scope and emphasis of the content clusters discussed. Finally the thesis demonstrates that characteristics of symbols, interconnections and contents range between dichotomies of direct and indirect, predictable versus unpredictable, awareness and negligence or threat and danger, all coexisting and creating a continuum of knowledge production.

Partitionierung von Graphen ist im Allgemeinen sehr schwierig. Es stehen derzeit keine Algorithmen zur Verfügung, die ein allgemeines Partitionierungsproblem effizient lösen. Aus diesem Grund werden heuristische Ansätze verfolgt. Zur Analyse dieser Heuristiken ist man derzeit gezwungen zufällige Graphen zu Verwenden. Daten realer Graphen sind derzeit entweder nur sehr schwer zu erheben (z.B. Internetgraph), oder aus rechtlichen bzw. wirtschaftlichen Gründen nicht zugänglich (z.B. soziale Netzwerke). Die untersuchten Heuristiken liefern teilweise nur unter bestimmten Voraussetzungen Ergebnisse. Einige arbeiten lediglich auf einer eingeschränkten Menge von Graphen, andere benötigen zum Erkennen einer Partition einen mit der Knotenzahl steigenden Durchschnittsgrad der Knoten, z.B. [DHM04]. Der im Zuge dieser Arbeit erstmals implementierte Algorithmus aus [CGL07a] benötigt lediglich einen konstanten Durchschnittsgrad der Knoten um eine Partition des Graphen, wenn diese existiert, zu erkennen. Insbesondere muss dieser Durchschnittsgrad nicht mit der Knotenzahl steigen. Nach der Implementierung erfolgten Tests des Algorithmus an zufälligen Graphen. Diese Graphen entsprachen dem Gnp-Modell mit eingepflanzter Partition. Die untersuchten Clusterprobleme waren dabei große Schnitte, kleine Schnitte und unabhängige Mengen. Der von der Art des Clusterproblems abhängige Durchschnittsgrad wurde während der Tests bestimmt.

Diese Arbeit nutzt und verfeinert Methoden der Komplexitätstheorie, um mit diesen die Komplexität dünner Instanzen zu untersuchen. Dazu gehören etwa Graphen mit wenigen Kanten oder Formeln mit wenigen Bedingungen beschränkter Weite. Dabei ergeben sich zwei natürliche Fragestellungen: (a) Gibt es einen effizienten Algorithmus, der beliebige Instanzen eines NP-schweren Problems auf äquivalente, dünne Instanzen reduziert? (b) Gibt es einen Algorithmus, der dünne Instanzen NP-schwerer Probleme bedeutend schneller löst als allgemeine Instanzen gelöst werden können? Wir formalisieren diese Fragen für verschiedene Probleme und zeigen, dass positive Antworten jeweils zu komplexitätstheoretischen Konsequenzen führen, die als unwahrscheinlich gelten. Frage (a) wird als Kommunikation modelliert, in der zwei Akteure kooperativ eine NP-schwere Sprache entscheiden möchten und dabei möglichst wenig kommunizieren. Unter der komplexitätstheoretischen Annahme, dass coNP keine Teilmenge von NP/poly ist, erhalten wir aus unseren Ergebnissen erstaunlich scharfe untere Schranken für interessante Parameter aus verschiedenen Teilgebieten der theoretischen Informatik. Im Speziellen betrifft das die Ausdünnung von Formeln, die Kernelisierung aus der parameterisierten Komplexitätstheorie, die verlustbehaftete Kompression von Entscheidungsproblemen, und die Theorie der probabilistisch verifizierbaren Beweise. Wir untersuchen Fragestellung (b) anhand der Exponentialzeitkomplexität von Zählproblemen. Unter (Varianten) der bekannten Exponentialzeithypothese (ETH) erhalten wir exponentielle untere Schranken für wichtige #P-schwere Probleme: das Berechnen der Zahl der erfüllenden Belegungen einer 2-KNF Formel, das Berechnen der Zahl aller unabhängigen Mengen in einem Graphen, das Berechnen der Permanente einer Matrix mit Einträgen 0 und 1, das Auswerten des Tuttepolynoms an festen Punkten. / In this thesis, we use and refine methods of computational complexity theory to analyze the complexity of sparse instances, such as graphs with few edges or formulas with few constraints of bounded width. Two natural questions arise in this context: (a) Is there an efficient algorithm that reduces arbitrary instances of an NP-hard problem to equivalent, sparse instances? (b) Is there an algorithm that solves sparse instances of an NP-hard problem significantly faster than general instances can be solved? We formalize these questions for different problems and show that positive answers for these formalizations would lead to consequences in complexity theory that are considered unlikely. Question (a) is modeled by a communication process, in which two players want to cooperatively decide an NP-hard language and at the same time communicate as few as possible. Under the complexity-theoretic hypothesis that coNP is not in NP/poly, our results imply surprisingly tight lower bounds for parameters of interest in several areas, namely sparsification, kernelization in parameterized complexity, lossy compression, and probabilistically checkable proofs. We study the question (b) for counting problems in the exponential time setting. Assuming (variants of) the exponential time hypothesis (ETH), we obtain asymptotically tight, exponential lower bounds for well-studied #P-hard problems: Computing the number of satisfying assignments of a 2-CNF formula, computing the number of all independent sets in a graph, computing the permanent of a matrix with entries 0 and 1, evaluating the Tutte polynomial at fixed evaluation points.

We compare LDPC block and LDPC convolutional codes with respect to their decoding performance under low decoding latencies. Protograph based regular LDPC codes are considered with rather small lifting factors. LDPC block and convolutional codes are decoded using belief propagation. For LDPC convolutional codes, a sliding window decoder with different window sizes is applied to continuously decode the input symbols. We show the required Eb/N0 to achieve a bit error rate of 10 -5 for the LDPC block and LDPC convolutional codes for the decoding latency of up to approximately 550 information bits. It has been observed that LDPC convolutional codes perform better than the block codes from which they are derived even at low latency. We demonstrate the trade off between complexity and performance in terms of lifting factor and window size for a fixed value of latency. Furthermore, the two codes are also compared in terms of their complexity as a function of Eb/N0. Convolutional codes with Viterbi decoding are also compared with the two above mentioned codes.

We compare LDPC block and LDPC convolutional codes with respect to their decoding performance under low decoding latencies. Protograph based regular LDPC codes are considered with rather small lifting factors. LDPC block and convolutional codes are decoded using belief propagation. For LDPC convolutional codes, a sliding window decoder with different window sizes is applied to continuously decode the input symbols. We show the required Eb/N0 to achieve a bit error rate of 10 -5 for the LDPC block and LDPC convolutional codes for the decoding latency of up to approximately 550 information bits. It has been observed that LDPC convolutional codes perform better than the block codes from which they are derived even at low latency. We demonstrate the trade off between complexity and performance in terms of lifting factor and window size for a fixed value of latency. Furthermore, the two codes are also compared in terms of their complexity as a function of Eb/N0. Convolutional codes with Viterbi decoding are also compared with the two above mentioned codes.

During the last decades “Climate Change” has become a vital topic on national and international political agendas. There it is presented as an irrevocable fact of global impact and thus of universal relevance. What has often been neglected are local discourses of marginalized groups and their specific contextualization of “Climate Change” phenomena. The aim of this project, to develop another perspective along these dominant narratives, has resulted in the research question How is social reality reconstructed on the phenomenon of “Climate Change” among the “Emerging Black Farmers” in the Swartland region in Western Cape, South Africa? Taken as an example, “Climate Change Knowledge” is reconstructed through a case study on the information exchange between the NGO Goedgedacht Trust and local small-scale farmers in the post-Apartheid context of on-going political, social, economic and educational transition in South Africa. Applying a constructivist approach, “Climate Change Knowledge” is not understood as an objectively given, but a socially constructed “reality” that is based on the interdependency of socio-economic conditions and individual assets, including language skills and language practice, sets of social norms and values, as well as strategies of knowledge transfer. The data set consists of qualitative data sources, such as application forms and interview material, which are triangulated. The rationale of a multi-layered data analysis includes a discursive perspective as well as linguistic and ethical “side perspectives”. Epistemologically, the thesis is guided by assumptions of complexity theory, framing knowledge around “Climate Change” as a fluid, constantly changing system that is shaped by constant intra- and inter-systemic exchange processes, and characterized by non-linearity, self-organization and representation of its constituents. From this point of departure, a theoretical terminology has been developed, which differentiates between symbols, interrelations, contents and content clusters. These elements are located in a system of spatio-temporal orientation and embedded into a broader (socio-economic) context of “historicity”. Content clusters are remodelled with the help of concept maps. Starting from that, a local perspective on “Climate Change” is developed, adding an experiential notion to the global narratives. The thesis concludes that there is no single reality about “Climate Change” and that the farmers’ “Climate Change Knowledge” highly depends on experiential relativity and spatio-temporal immediacy. Furthermore, analysis has shown that the system’s historicity and social manifestations can be traced in the scope and emphasis of the content clusters discussed. Finally the thesis demonstrates that characteristics of symbols, interconnections and contents range between dichotomies of direct and indirect, predictable versus unpredictable, awareness and negligence or threat and danger, all coexisting and creating a continuum of knowledge production.

Diese Arbeit leistet Beiträge zu drei Gebieten der deskriptiven Komplexitätstheorie. Zunächst adaptieren wir einen repräsentationsinvarianten Graphkanonisierungsalgorithmus mit einfach exponentieller Laufzeit von Corneil und Goldberg (1984) und folgern, dass die Logik "Choiceless Polynomial Time with Counting" auf Strukturen, deren Relationen höchstens Stelligkeit 2 haben, gerade die Polynomialzeit-Eigenschaften (PTIME) von Fragmenten logarithmischer Größe charakterisiert. Der zweite Beitrag untersucht die deskriptive Komplexität von PTIME-Berechnungen auf eingeschränkten Graphklassen. Wir stellen eine neuartige Normalform von Intervallgraphen vor, die sich in Fixpunktlogik mit Zählen (FP+C) definieren lässt, was bedeutet, dass FP+C auf dieser Graphklasse PTIME charakterisiert. Wir adaptieren außerdem unsere Methoden, um einen kanonischen Beschriftungsalgorithmus für Intervallgraphen zu erhalten, der sich mit logarithmischer Platzbeschränkung (LOGSPACE) berechnen lässt. Im dritten Teil der Arbeit beschäftigt uns die ungelöste Frage, ob es eine Logik gibt, die alle Polynomialzeit-Berechnungen charakterisiert. Wir führen eine Reihe von Ranglogiken ein, die die Fähigkeit besitzen, den Rang von Matrizen über Primkörpern zu berechnen. Wir zeigen, dass diese Ergänzung um lineare Algebra robuste Logiken hervor bringt, deren Ausdrucksstärke die von FP+C übertrifft. Außerdem beweisen wir, dass Ranglogiken strikt an Ausdrucksstärke gewinnen, wenn wir die Zahl an Variablen erhöhen, die die betrachteten Matrizen indizieren. Dann bauen wir eine Brücke zur klassischen Komplexitätstheorie, indem wir über geordneten Strukturen eine Reihe von Komplexitätsklassen zwischen LOGSPACE und PTIME durch Ranglogiken charakterisieren. Die Arbeit etabliert die stärkste der Ranglogiken als Kandidat für die Charakterisierung von PTIME und legt nahe, dass Ranglogiken genauer erforscht werden müssen, um weitere Fortschritte im Hinblick auf eine Logik für Polynomialzeit zu erzielen. / This thesis is making contributions to three strands of descriptive complexity theory. First, we adapt a representation-invariant, singly exponential-time graph canonization algorithm of Corneil and Goldberg (1984) and conclude that on structures whose relations are of arity at most 2, the logic "Choiceless Polynomial Time with Counting" precisely characterizes the polynomial-time (PTIME) properties of logarithmic-size fragments. The second contribution investigates the descriptive complexity of PTIME computations on restricted classes of graphs. We present a novel canonical form for the class of interval graphs which is definable in fixed-point logic with counting (FP+C), which shows that FP+C captures PTIME on this graph class. We also adapt our methods to obtain a canonical labeling algorithm for interval graphs which is computable in logarithmic space (LOGSPACE). The final part of this thesis takes aim at the open question whether there exists a logic which generally captures polynomial-time computations. We introduce a variety of rank logics with the ability to compute the ranks of matrices over (finite) prime fields. We argue that this introduction of linear algebra results in robust logics whose expressiveness surpasses that of FP+C. Additionally, we establish that rank logics strictly gain in expressiveness when increasing the number of variables that index the matrices we consider. Then we establish a direct connection to standard complexity theory by showing that in the presence of orders, a variety of complexity classes between LOGSPACE and PTIME can be characterized by suitable rank logics. Our exposition provides evidence that rank logics are a natural object to study and establishes the most expressive of our rank logics as a viable candidate for capturing PTIME, suggesting that rank logics need to be better understood if progress is to be made towards a logic for polynomial time.