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 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.