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Et pour définir la surabondance de l'information transmise nous nous servirons du théorème de Chennona. À la condition si le théorème de Chennona sera accompli, la surabondance κ s'alignera 0, signifie l'information est transmis sans pertes. Si est absent, κ sera plus de zéro (κ>. I.e. moins valeur κ, sera moins la probabilité de l'erreur du décodage.

Selon la propriété de l'information mutuelle 2 on peut inscrire : =max (H (B)-H (B|A)). Nous répartirons H (B|A). À partir des données d'un problème la probabilité de la transmission juste du symbole par le canal - 1-p, et la probabilité de la transmission erronée d'un symbole p / (1-m), où m - le nombre de divers symboles transmis par le canal. Le total des transmissions fidèles - m; le total des passages erronés - m * (m-. Il faut D'ici que :

Nous faisons une conclusion que le sens du théorème de Chennona consiste en ce qu'à H ’ (A)> Avec est impossible la transmission des messages exacte par le canal donné, si H ’ (A)