Shannon编码定理是信息论中确立数据压缩极限的基础理论，由克劳德·香农于1948年在《通信的数学理论》中首次提出，揭示了信源熵与压缩效率的数学关系，又称信源编码定理或无噪声编码定理 。
定理指出：当独立同分布随机变量序列长度趋于无穷时，码率（每个符号的平均比特数）无法低于信源香农熵，否则必然导致信息丢失；但可通过编码方案使码率任意接近熵值且损失概率趋近于零 。码符号信源编码定理进一步界定了最小期望码字长度的上下界，其值与信源熵和编码表大小相关 。
该定理后续发展为率失真编码定理（1959年）和分布式信源编码理论（1973年Slepian-Wolf定理），Huffman编码等具体方法均有相关应用 。
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