情報源符号化定理によれば、（独立同分布(iid)の確率変数のデータの列の長さが無限大に近づくにつれて）、符号化率（英語版）（記号1つ当たりの平均符号長）が情報源のシャノンエントロピーよりも小さいデータを、情報が失われることが事実上確実ではないように圧縮することは不可能である。
信源编码定理表明（在极限情况下，随着独立同分布随机变量数据流的长度趋于无穷）不可能把数据压缩得码率（每个符号的比特的平均数）比信源的香农熵还小，不满足的几乎可以肯定，信息将丢失。