一些互联网的结构可以用事先给定的两个网络的corona乘积作为其模型。一个例子是供应一个大城市的电网络,其中每一个传输器要保证它负责的聚集区的能源供应。由传输器组成的网络可以用图G来模拟,而传输器所连接的聚集地区则可以用图H来模拟。这个网络的拓扑结构就是图G和图H的corona乘积。对于一个网络,它的稳定性常用它所对应的图的脆弱性参数来描述。在脆弱性参数方面的早期研究,主要是围绕连通度和边连通度展开的,但图的连通度不能反映网络被破坏后的状态。因此,近年来人们陆续引入了一些其它的脆弱性参数,如：坚韧度,离散数,完整度,破裂度等。因此,图的脆弱性参数问题的研究就显得尤为重要。已经证明对一般图计算这些参数是NP－困难的,因此研究特殊图类的这些参数是有意义的。这些参数当中有一个参数－离散度。它表示的是一个连通图的稳定性。图的离散度是,给出一个图某些方面的性质,类似于图的坚韧度。这篇论文当中,我们主要讨论了两个图的离散度corona图的离散度和Wiener极性指标；一个非完全图G=（V,E）的离散度S（G）记为S（G）=max{ω（G-0）-|S|=ω（G-S）>1,S（?）V（G）},这里最大值取G的顶点的所有的割集并且用ω（G－S）来表示去掉S以后所形成的图G－S的分支,完全图的离散度为－∞.两个图G和H的corona乘积,被记为G（?）H。是取图G的一个拷贝和图｜V（G）｜的H个拷贝,并且图G的第ⅰ个顶点连接到图H的第ⅰ个拷贝的每个顶点所形成的图。图G=（V,E）的Wiener极性指标定义为图G中距离为3的无序点对的个数。我们给出了两个图的corona图的离散度的表达式以及corona图和边corona图的Wiener极性指标。