Le daré entonces algunas pautas. Supongamos que un $m$ -por- $n$ matriz $A = (a_{ij})$ se da. Para cualquier $n$ -vector de dimensiones $x$ ,
\begin{align*} \|Ax\|_1 & = \sum_{i=1}^m \left|\sum_{j=1}^n a_{ij}x_j\right| \\ & \le \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n \left|a_{ij}x_j\right| \\ & = \sum_{j=1}^n \left|x_j\right| \sum_{i=1}^m \left|a_{ij}\right| \\ & = \sum_{j=1}^n \left|x_j\right| A_j \end{align*} donde defino $A_j = \sum_{i=1}^m \left|a_{ij}\right|$ . Si $J = \operatorname{argmax}_j A_j$ , es decir , $A_J$ es un máximo entre todos los $A_j$ 's, entonces $$ \|Ax\|_1 \le A_J \sum_{j=1}^n |x_j| = A_J \|x\|_1. $$ Esto demuestra que $\|A\|_1 \le A_J$ . A continuación, se demuestra que existe $x$ tal que $\|Ax\|_1 = A_J\|x\|_1$ . Esto es bastante sencillo, ya que puede elegir $x_i = 0$ para todos $i \ne J$ y $x_J = 1$ o $-1$ .
Para el caso de $\|\cdot\|_\infty$ la situación es bastante similar. (Elección $x$ en el último paso puede ser un poco complicado ya que hay que elegir los signos correctos). Te lo dejo a ti.