Shannon, C. E., "A Mathematical Theory of Communication", The Bell System Technical Journal Vol. 27, pp.379-423,623-656, 1948
（邦訳：長谷川淳・井上光洋『コミュニケーションの数学的理論』明治図書出版, 1969）.

◎本論文の内容

　通信によって送られる「情報」というものを数学的かつ定量的に表現する方法を示し、通信の過程で情報がどのようにして失われるか、与えられた通信線の容量で最大量の情報を送るにはどうすべきかなど、情報通信理論をはじめて具体的に構築した。

◎本論文の意義

　Shannonによって、情報が計量可能で数学的に表現されうる自然科学の対象であるという認識が定着した。また、通信システムの高度化を進めていく上での理論的な基盤となった。さらに、情報とは確率的概念であり、離散的に表現されるというビットの概念は、今日のデジタル情報処理の基盤でもある。

◎本論文が明らかにしたこと

1. 情報は確率的概念として定義される。
2. 情報量は離散的、つまりビットで表現される。
3. 情報源を定義し、情報源が発している情報量を計算できること。
4. 通信路のモデルを示し、通信路容量を定義し、この通信路容量を上限としての情報速度での誤りなしでの符号化通信が可能であること。

◎ 本論文の構成

Introduction

PART I : DISCRETE NOISELESS SYSTEMS

1. The Discrete Noiseless Channel
2. The Discrete Source of Information
3. The Series of Approximations to English
4. Graphical Representation of a Markoff Process
5. Ergodic and Mixed Sources
6. Choice, Uncertainty and Entropy
7. The Entropy of Information Source
8. Representation of the Encoding and Decoding Operations
9. The Fundamental Theorem for a Noiseless Channel
10. Discussion and Examples

PART II : THE DISCRETE CHANNEL WITH NOISE

11. Representation of a Noisy Discrete Channel
12. Equivocation and Channel Capacity
13. The Fundamental Theorem for a Discrete Channel with Noise
14. Discussion
15. Example of a Discrete Channel ant Its Capacity
16. The Channel Capacity in Certain Special Cases
17. An Example of Efficient Coding

PART III : Mathematical Preliminaries

18. Sets and Ensembles of Functions
19. Band Limited Ensembles of Functions
20. Entropy of a Continuous Distribution
21. Entropy of an Ensemble of Functions
22. Entropy Loss in Linear Filters
23. Entropy of the Sum of Two Ensembles

PART IV : THE CONTINUOUS CHANNEL

24. The Capacity of a Continuous Channel
25. Channel Capacity with an Average Power Limitation
26. The Channel Capacity with a Peak Power Limitation

PART V : THE RATE FOR A CONTINUOUS SOURCE

27. Fidelity Evaluation Functions
28. The Rate for a Source Relative to a Fidelity Evaluation
29. The Calculation of Rates

（以下邦訳）

序章

PART I : 雑音のない離散的な通信系

1. 雑音のない離散的な通信路
2. 離散的な情報源
3. 英語に近似な文字系列
4. マルコフ過程の図式的表示
5. エルゴード的および混合的情報源
6. 選択、不確定度、エントロピー
7. 情報源のエントロピー
8. 符号化と復号化の操作の表現
9. 雑音のない通信路の基本定理
10. 吟味と例

PART II : 雑音のある離散的な通信路

11. 雑音のある離散的な通信路の表現
12. 曖昧度と通信路容量
13. 雑音のある離散的な通信路の基本定理
14. 吟味
15. 離散的な通信路とその容量の例
16. ある特別な場合の通信路容量
17. 効果的な符号化の例

PART III : 連続的な情報源

18. 関数の集合と関数の確率集合
19. 帯域幅が制限された関数の確率集合
20. 連続的な分布のエントロピー
21. 関数の確率集合のエントロピー
22. 線形フィルターのエントロピー損失
23. ２つの確率集合の和のエントロピー

PART IV : 連続的な通信路

24. 連続的な通信路の容量
25. 平均電力を制限した通信路容量
26. 電力の尖頭値が制限されている場合の通信路容量

PART V : 連続的な情報源の伝送速度

27. 忠実度の評価関数
28. 忠実度評価基準に関する情報源の速度
29. 速度の計算

以上

（文責：森田正隆）