Om man ser på de bästa nu kända algoritmerna för att avgöra satisfierbarhet hos logiska formler så är de allra flesta baserade på den så kallade DPLL-metoden utökad med klausulinlärning. De två viktigaste gränssättande faktorerna för sådana algoritmer är hur mycket tid och minne de använder, och att förstå sig på detta är därför en fråga som har stor praktisk betydelse. Inom området beviskomplexitet svarar tids- och minnesåtgång mot längd och minne hos resolutionsbevis för formler i konjunktiv normalform (CNF-formler). En lång rad arbeten har studerat dessa mått och även jämfört dem med bredden av bevis, ett annat mått som visat sig höra nära samman med både längd och minne. Mer formellt är längden hos ett bevis antalet rader, dvs. klausuler, bredden är storleken av den största klausulen, och minnet är maximala antalet klausuler som man behöver komma ihåg samtidigt om man under bevisets gång bara får dra nya slutsatser från klausuler som finns sparade. För längd och bredd har man lyckats visa en rad starka resultat men förståelsen av måttet minne har lämnat mycket i övrigt att önska. Till exempel så är det känt att minnet som behövs för att bevisa en formel är minst lika stort som den nödvändiga bredden, men det har varit en öppen fråga om minne och bredd kan separeras eller om de två måtten mäter "samma sak" i den meningen att de alltid är asymptotiskt lika stora för en formel. Det har också varit okänt om det faktum att det finns ett kort bevis för en formel medför att formeln också kan bevisas i litet minne (motsvarande påstående är sant för längd jämfört med bredd) eller om det tvärtom kan vara så att längd och minne är "helt orelaterade" på så sätt att även korta bevis kan kräva maximal mängd minne. I denna avhandling presenterar vi först ett förenklat bevis av trade-off-resultatet för längd jämfört med minne i (Hertel och Pitassi 2007) och visar hur samma idéer kan användas för att visa ett par andra exponentiella avvägningar i relationerna mellan olika beviskomplexitetsmått för resolution. Sedan visar vi att det finns formler som kan bevisas i linjär längd och konstant bredd men som kräver en mängd minne som växer logaritmiskt i formelstorleken, vilket vi senare förbättrar till kvadratroten av formelstorleken. Dessa resultat separerar således minne och bredd. Genom att använda andra men besläktade idéer besvarar vi därefter frågan om hur minne och längd förhåller sig till varandra genom att separera dem på starkast möjliga sätt. Mer precist visar vi att det finns CNF-formler av storlek O(n) som har resolutionbevis i längd O(n) och bredd O(1) men som kräver minne minst Omega(n/log n). Det gemensamma temat för dessa resultat är att vi studerar formler som beskriver stenläggningsspel, eller pebblingspel, på riktade acykliska grafer. Vi bevisar undre gränser för det minne som behövs för den så kallade pebblingformeln över en graf uttryckt i det svart-vita pebblingpriset för grafen i fråga. Slutligen observerar vi att vår optimala separation av minne och längd i själva verket är ett specialfall av en mer generell sats. Låt F vara en CNF-formel och f:{0,1}^d->{0,1} en boolesk funktion. Ersätt varje variabel x i F med f(x_1, ..., x_d) och skriv om denna nya formel på naturligt sätt som en CNF-formel F[f]. Då gäller, givet att F och f har rätt egenskaper, att F[f] kan bevisas i resolution i väsentligen samma längd och bredd som F, men att den minimala mängd minne som behövs för F[f] är åtminstone lika stor som det minimala antalet variabler som måste förekomma samtidigt i ett bevis för F. / Most state-of-the-art satisfiability algorithms today are variants of the DPLL procedure augmented with clause learning. The two main bottlenecks for such algorithms are the amounts of time and memory used. Thus, understanding time and memory requirements for clause learning algorithms, and how these requirements are related to one another, is a question of considerable practical importance. In the field of proof complexity, these resources correspond to the length and space of resolution proofs for formulas in conjunctive normal form (CNF). There has been a long line of research investigating these proof complexity measures and relating them to the width of proofs, another measure which has turned out to be intimately connected with both length and space. Formally, the length of a resolution proof is the number of lines, i.e., clauses, the width of a proof is the maximal size of any clause in it, and the space is the maximal number of clauses kept in memory simultaneously if the proof is only allowed to infer new clauses from clauses currently in memory. While strong results have been established for length and width, our understanding of space has been quite poor. For instance, the space required to prove a formula is known to be at least as large as the needed width, but it has remained open whether space can be separated from width or whether the two measures coincide asymptotically. It has also been unknown whether the fact that a formula is provable in short length implies that it is also provable in small space (which is the case for length versus width), or whether on the contrary these measures are "completely unrelated" in the sense that short proofs can be maximally complex with respect to space. In this thesis, as an easy first observation we present a simplified proof of the recent length-space trade-off result for resolution in (Hertel and Pitassi 2007) and show how our ideas can be used to prove a couple of other exponential trade-offs in resolution. Next, we prove that there are families of CNF formulas that can be proven in linear length and constant width but require space growing logarithmically in the formula size, later improving this exponentially to the square root of the size. These results thus separate space and width. Using a related but different approach, we then resolve the question about the relation between space and length by proving an optimal separation between them. More precisely, we show that there are families of CNF formulas of size O(n) that have resolution proofs of length O(n) and width O(1) but for which any proof requires space Omega(n/log n). All of these results are achieved by studying so-called pebbling formulas defined in terms of pebble games over directed acyclic graphs (DAGs) and proving lower bounds on the space requirements for such formulas in terms of the black-white pebbling price of the underlying DAGs. Finally, we observe that our optimal separation of space and length is in fact a special case of a more general phenomenon. Namely, for any CNF formula F and any Boolean function f:{0,1}^d->{0,1}, replace every variable x in F by f(x_1, ..., x_d) and rewrite this new formula in CNF in the natural way, denoting the resulting formula F[f]. Then if F and f have the right properties, F[f] can be proven in resolution in essentially the same length and width as F but the minimal space needed for F[f] is lower-bounded by the number of variables that have to be mentioned simultaneously in any proof for F. / QC 20100831