In dieser Arbeit wird zuerst das Theorem von Chung, Graham und Wilson über quasi-zufällige Graphen zur sogenannten schwachen Quasi-Zufälligkeit für k-uniforme Hypergraphen verallgemeinert und somit eine Reihe äquivalenter Eigenschaften bestimmt. Basierend auf diesen Resultaten werden nichtbipartite Graphen gefunden, welche die Quasi-Zufälligkeit für Graphen ``forcieren''''. Zuvor waren nur bipartite Graphen mit dieser Eigenschaft bekannt. Desweiteren ist ein konzeptionell einfacher Algorithmus zum Verifizieren nicht erfüllbarer zufälliger k-SAT Formeln angegeben. Dann richtet sich der Fokus auf Anwendungen verschiedener Regularitätslemmata für Hypergraphen. Zuerst wird die Menge aller bezeichneten 3-uniformen Hypergraphen auf n Knoten, die keine Kopie des Hypergraphen der Fano Ebene enthalten, studiert. Es wird gezeigt, dass fast jedes Element aus dieser Menge ein bipartiter Hypergraph ist. Dies führt zu einem Algorithmus, der in polynomiell erwarteter Zeit einen zufälligen Fano-freien (und somit einen zufälligen bipartiten 3-uniformen) Hypergraphen richtig färbt. Schließlich wird die folgende extremale Funktion studiert. Es sind r Farben gegeben sowie ein k-uniformer Hypergraph F. Auf wie viele verschiedene Arten kann man die Kanten eines k-uniformen Hypergraphen H färben, so dass keine monochromatische Kopie von F entsteht? Welche Hypergraphen H maximieren die Anzahl erlaubter Kantenfärbungen? Hier wird ein strukturelles Resultat für eine natürliche Klasse von Hypergraphen bewiesen. Es wird für viele Hypergraphen F, deren extremaler Hypergraph bekannt ist, gezeigt, dass im Falle von zwei oder drei Farben die extremalen Hypergraphen die oben beschriebene Funktion maximieren, während für vier oder mehr Farben andere Hypergraphen mehr Kantenfärbungen zulassen. / This thesis presents first one possible generalization of the result of Chung, Graham and Wilson to k-uniform hypergraphs, and studies the so-called weak quasi-randomness. As applications we obtain a simple strong refutation algorithm for random sparse k-SAT formulas and we identify first non-bipartite forcing pairs for quasi-random graphs. Our focus then shifts from the study of quasi-random objects to applications of different versions of the hypergraph regularity lemmas; all these versions assert decompositions of hypergraphs into constantly many quasi-random parts, where the meaning of ``quasi-random'''' takes different contexts in different situations. We study the family of hypergraphs not containing the hypergraph of the Fano plane as a subhypergraph, and show that almost all members of this family are bipartite. As a consequence an algorithm for coloring bipartite 3-uniform hypergraphs with average polynomial running time is given. Then the following combinatorial extremal problem is considered. Suppose one is given r colors and a fixed hypergraph F. The question is: In at most how many ways can one color the hyperedges of a hypergraph H on n vertices such that no monochromatic copy of F is created? What are the extremal hypergraphs for this function? Here a structural result for a natural family of hypergraphs F is proven. For some special classes of hypergraphs we show that their extremal hypergraphs (for large n) maximize the number of edge colorings for 2 and 3 colors, while for at least 4 colors other hypergraphs are optimal.

Die Regularitätsmethode für Graphen wurde vor über 30 Jahren von Szemerédi, für den Beweis seines Dichteresultates über Teilmengen der natürlichen Zahlen, welche keine arithmetischen Progressionen enthalten, entwickelt. Grob gesprochen besagt das Regularitätslemma, dass die Knotenmenge eines beliebigen Graphen in konstant viele Klassen so zerlegt werden kann, dass fast alle induzierten bipartiten Graphen quasi-zufällig sind, d.h. sie verhalten sich wie zufällige bipartite Graphen mit derselben Dichte. Das Regularitätslemma hatte viele weitere Anwendungen, vor allem in der extremalen Graphentheorie, aber auch in der theoretischen Informatik und der kombinatorischen Zahlentheorie, und gilt mittlerweile als eines der zentralen Hilfsmittel in der modernen Graphentheorie. Vor wenigen Jahren wurden Regularitätslemmata für andere diskrete Strukturen entwickelt. Insbesondere wurde die Regularitätsmethode für uniforme Hypergraphen und dünne Graphen verallgemeinert. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Weiterentwicklung der Regularitätsmethode und deren Anwendung auf Probleme der theoretischen Informatik. Im Besonderen wird gezeigt, dass vererbbare (entscheidbare) Hypergrapheneigenschaften, das sind Familien von Hypergraphen, welche unter Isomorphie und induzierten Untergraphen abgeschlossen sind, testbar sind. D.h. es existiert ein randomisierter Algorithmus, der in konstanter Laufzeit mit hoher Wahrscheinlichkeit zwischen Hypergraphen, welche solche Eigenschaften haben und solchen die „weit“ davon entfernt sind, unterscheidet. / About 30 years ago Szemerédi developed the regularity method for graphs, which was a key ingredient in the proof of his famous density result concerning the upper density of subsets of the integers which contain no arithmetic progression of fixed length. Roughly speaking, the regularity lemma asserts, that the vertex set of every graph can be partitioned into a constant number of classes such that almost all of the induced bipartite graphs are quasi-random, i.e., they mimic the behavior of random bipartite graphs of the same density. The regularity lemma had have many applications mainly in extremal graph theory, but also in theoretical computer science and additive number theory, and it is considered one of the central tools in modern graph theory. A few years ago the regularity method was extended to other discrete structures. In particular extensions for uniform hypergraphs and sparse graphs were obtained. The main goal of this thesis is the further development of the regularity method and its application to problems in theoretical computer science. In particular, we will show that hereditary, decidable properties of hypergraphs, that are properties closed under isomorphism and vertex removal, are testable. I.e., there exists a randomised algorithm with constant running time, which distinguishes between Hypergraphs displaying the property and those which are “far” from it.