Netzwerke stellen einen allgemeinen Ansatz dar, die Struktur von beliebig miteinander verknüpften Einheiten zu modellieren. Das Konzept eines Netzwerkes ermöglicht die Abbildung von Strukturen, die sich grundlegend von "klassischen" Strukturen aus der Physik unterscheiden. So können durch Netzwerke neue topologische Effekte entstehen, welche eine besondere Klasse von Netzwerken darstellen und auch "komplexe Netzwerke" genannt werden. Im Allgemeinen modelliert ein Netzwerk die statische Topologie eines empirischen Systems, eines beliebigen Modells und eines physikalischen Systems. Im Gegensatz dazu ist eine auf dem Netzwerk ablaufende Dynamik verantwortlich für die Verrichtung einer Funktion des Netzwerkes. Der Zusammenhang von Topologie und Dynamik eines Netzwerkes ist Thema dieser Arbeit. Die Topologie eines Netzwerkes bedingt die Eigenschaften einer darauf ablaufen Dynamik. Gleichzeitig aber beeinflusst die Dynamik die zugrunde liegende Topologie, da Netzwerke wie z.B. biologische Protein-Interaktionsnetzwerke das Resultat eines evolutionären Prozesses darstellen. Eine solche Netzwerkevolution wirkt auf die Topologie des Netzwerkes durch Selektion auf Basis der Dynamik. Die aufgeworfene Fragestellung bedingt folglich auch eine reziproke Untersuchung. Voraussetzung für eine Analyse des Einflusses von topologischen Eigenschaften auf einen dynamischen Prozess ist die präzise Kontrolle über die untersuchten Eigenschaft der Netzwerktopologie. In dieser Arbeit wird der Einfluss der Gradverteilung, Zweipunktkorrelationen und Clustering studiert. Diese Netzwerkeigenschaften sind durch die Präsenz in praktisch allen empirischen Netzwerken motiviert. Zunächst wird eine analystische Beschreibung dieser topologischen Eigenschaften eingeführt, sowie numerische Verfahren zur Erzeugung solcher Netzwerke vorgestellt. Daraufhin werden Netzwerke mit den fraglichen Eigenschaften genutzt, um ihre Wirkung auf zwei generische Dynamiken zu verstehen. Zur Analyse der Einflußnahme der Dynamik auf die Topologie eines Netzwerkes, wird eine durch die Dynamik getriebene Netzwerkevolution untersucht.